Mitsukura, Yasue

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Affiliation

Faculty of Science and Technology, Department of System Design Engineering (Yagami)

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Professor

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Profile Summary 【 Display / hide

  • '''''''This laboratory focus on various signal processing and it’s applications. The current main topics of our research are bio-signal analysis (EEG, EMG, EOG, ECG, GSR, Body temp. Breath, Salivary amylase, NIRS, fMRI), brain computer interfaces, and impression & situation analysis of animation images.'''''''

 

Research Areas 【 Display / hide

  • Intelligent informatics (Intelligent Informatics)

  • Kansei informatics (Sensitivity Informatics/Soft Computing)

  • Electron device/Electronic equipment (Electronic Device/Electronic Equipment)

 

Books 【 Display / hide

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Papers 【 Display / hide

  • Objective characterization of hip pain levels during walking by combining quantitative electroencephalography with machine learning

    Kimura A., Mitsukura Y., Oya A., Matsumoto M., Nakamura M., Kanaji A., Miyamoto T.

    Scientific Reports (Scientific Reports)  11 ( 1 ) 3192 2021.12

    Accepted,  ISSN  2045-2322

     View Summary

    Pain is an undesirable sensory experience that can induce depression and limit individuals’ activities of daily living, in turn negatively impacting the labor force. Affected people frequently feel pain during activity; however, pain is subjective and difficult to judge objectively, particularly during activity. Here, we developed a system to objectively judge pain levels in walking subjects by recording their quantitative electroencephalography (qEEG) and analyzing data by machine learning. To do so, we enrolled 23 patients who had undergone total hip replacement for pain, and recorded their qEEG during a five-minute walk via a wearable device with a single electrode placed over the Fp1 region, based on the 10–20 Electrode Placement System, before and three months after surgery. We also assessed subject hip pain using a numerical rating scale. Brain wave amplitude differed significantly among subjects with different levels of hip pain at frequencies ranging from 1 to 35 Hz. qEEG data were also analyzed by a support vector machine using the Radial Basis Functional Kernel, a function used in machine learning. That approach showed that an individual’s hip pain during walking can be recognized and subdivided into pain quartiles with 79.6% recognition Accuracy. Overall, we have devised an objective and non-invasive tool to monitor an individual’s pain during walking.

  • Deep neural network-based classification of cardiotocograms outperformed conventional algorithms

    Ogasawara J., Ikenoue S., Yamamoto H., Sato M., Kasuga Y., Mitsukura Y., Ikegaya Y., Yasui M., Tanaka M., Ochiai D.

    Scientific Reports (Scientific Reports)  11 ( 1 ) 13367 2021.12

    Accepted,  ISSN  2045-2322

     View Summary

    Cardiotocography records fetal heart rates and their temporal relationship to uterine contractions. To identify high risk fetuses, obstetricians inspect cardiotocograms (CTGs) by eye. Therefore, CTG traces are often interpreted differently among obstetricians, resulting in inappropriate interventions. However, few studies have focused on quantitative and nonbiased algorithms for CTG evaluation. In this study, we propose a newly constructed deep neural network model (CTG-net) to detect compromised fetal status. CTG-net consists of three convolutional layers that extract temporal patterns and interrelationships between fetal heart rate and uterine contraction signals. We aimed to classify the abnormal group (umbilical artery pH < 7.20 or Apgar score at 1 min < 7) and the normal group from CTG data. We evaluated the performance of the CTG-net with the F1 score and compared it with conventional algorithms, namely, support vector machine and k-means clustering, and another deep neural network model, long short-term memory. CTG-net showed the area under the receiver operating characteristic curve of 0.73 ± 0.04, which was significantly higher than that of long short-term memory. CTG-net, a quantitative and automated diagnostic aid system, enables early intervention for putatively abnormal fetuses, resulting in a reduction in the number of cases of hypoxic injury.

  • Relationship between Hormone Level Fluctuation and EEG

    Kosugi Wataru, Brian Sumali, Mimura Masaru, Mitsukura Yasue

    IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems (The Institute of Electrical Engineers of Japan)  141 ( 9 ) 992 - 998 2021.09

    Accepted,  ISSN  03854221

     View Summary

    <p>In this research, we aim to extract features of menstrual cycle and mood using features of electroencephalogram (EEG). The menstrual cycle is classified into four categories: luteal phase, menstrual phase, follicular phase, and ovulation phase. We extract characteristic EEG of these periods. In addition, this study examines the extent of the difference in emotional state at the four stages of the menstrual cycle and quantitatively shows the period during which mental disorders are likely to occur.</p>

  • Evaluation of olive oil effects on human stress response by measuring cerebral blood flow

    Mitsukura Y., Sumali B., Nara R., Watanabe K., Inoue M., Ishida K., Nishiwaki M., Mimura M.

    Food Science and Nutrition (Food Science and Nutrition)  9 ( 4 ) 1851 - 1859 2021.04

    Accepted,  ISSN  2048-7177

     View Summary

    In this paper, we evaluated the effects of olive oil on human's stress level. In recent years, mental stress from harsh working environment have been causing serious problems to human health, both mentally and physically. Symptoms of stress may include feelings of worthlessness, agitation, anxiety, lethargy, insomnia, and behavioral changes. Additionally, the harsh working environments may cause the workers to adopt unhealthy dietary habits, contributing to the health issue. On the other hand, olive oil has been known to provide stress-relieving effects both by ingestion and by inhaling the scent. Here, we examined the effects of extravirgin olive oil ingestion for mitigating stress from deskwork. Three best-selling extravirgin olive oil in Japan were tested, and typing task was selected to emulate deskwork situation. Near-infrared spectroscopy (NIRS) is utilized in this study to visualize the response in brain via cerebral blood flow analysis and to measure participants’ stress level. Statistical analysis showed that the stress levels were lower during the olive oil ingestion experiment compared to no-oil experiment, even when measured one hour after the ingestion.

  • Establishing Robust Feature Point Detection and Tracking Methods for Face Orientation

    Sumali Brian, Hamada Nozomu, Mitsukura Yasue

    IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems (The Institute of Electrical Engineers of Japan)  141 ( 3 ) 367 - 372 2021.03

    Accepted,  ISSN  03854221

     View Summary

    <p>Recently, there has been an increasing need of a face alignment or facial feature point tracking for applying face recognition, facial expression estimation, face attributes prediction, and clinical face observation etc. This study proposes a robust facial feature tracking method against camera shake and face orientation changes. The method applies a cascaded composed learning (CCL) based facial feature point tracking method by incorporating optical flow for improving tracking accuracy and robustness. Experiments are conducted to show that efficient tracking is achieved by performing CCL combined with initial shape estimation via the optical flow.</p>

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Papers, etc., Registered in KOARA 【 Display / hide

Reviews, Commentaries, etc. 【 Display / hide

  • AIと医療 AIによる画像診断のためのデータクレンジングと特徴抽出

    満倉 靖恵

    あいみっく ((一財)国際医学情報センター)  41 ( 3 ) 64 - 67 2020.09

    ISSN  0386-4502

  • 脳波による脳内部情報の取得とその相関性 実社会で脳波診断は適用可能か

    満倉 靖恵

    BIO Clinica ((株)北隆館)  35 ( 4 ) 363 - 369 2020.04

    ISSN  0919-8237

     View Summary

    脳波は数十年も昔から臨床現場で検査に多く採用されて続けているが、未だ"ノイズが多い"などの問題から、その適用範囲はシールドルームのような限られた場所で安静に使用されていた。我々は脳波をより普通の状態で計測するために、リアルタイムでノイズを除去する方法をすでに提案している。これらを使用することで、限られた環境に拘束することなく、普通の状態で脳波を計測し、これらを利用した応用研究を数多く行ってきた。本稿では感情、ストレスのリアルタイム計測、認知症判定などに話を絞り、その可能性を紹介する。(著者抄録)

  • Special issue on brain machine/computer interface and its application

    Fujisawa S., Fukumi M., Cao J., Mitsukura Y., Ito S.I.

    Journal of Robotics and Mechatronics (Journal of Robotics and Mechatronics)  32 ( 4 ) 723 - 723 2020

    ISSN  09153942

     View Summary

    <p>Brain machine/computer interface (BMI/BCI) technologies are based on analyzing brain activity to control machines and support the communication of commands and messages. To sense brain activities, a functional NIRS and electroencephalogram (EEG) that has been developed for that purpose is often employed. Analysis techniques and algorithms for the NIRS and EEG signals have also been created, and human support systems in the form of BMI/BCI applications have been developed. In the field of rehabilitation, BMI/BCI is used to control environment control systems and electric wheelchairs. In medicine, BMI/BCI is used to assist in communications for patient support. In industry, BMI/BCI is used to analyze sensibility and develop novel games.</p><p>This special issue on Brain Machine/Computer Interface and its Application includes six interesting papers that cover the following topics: an EEG analysis method for human-wants detection, cognitive function using EEG analysis, auditory P300 detection, a wheelchair control BCI using SSVEP, a drone control BMI based on SSVEP that uses deep learning, and an improved CMAC model.</p><p>We thank all authors and reviewers of the papers and the Editorial Board of Journal of Robotics and Mechatronics for its help with this special issue.</p>

  • 不断前進、病院前診療 非接触型モニタリングを利用した早期発見見守りシステムが病院前救急医療の質向上に与える影響を考察する

    本間 康一郎, 佐々木 経世, 藤本 小百合, 城内 あおば, 岸本 泰士郎, 村田 光繁, 大槻 知明, 満倉 靖恵, 富田 豊, 西田 佳史, 佐々木 淳一

    日本救急医学会雑誌 ((一社)日本救急医学会)  30 ( 9 ) 542 - 542 2019.09

    ISSN  0915-924X

  • 親を想起する幼児のOxytocin濃度・EEGにみる生体反応の変化

    満倉 靖恵, 太田 英作, 逸見 将, 小杉 亘

    日本生理学雑誌 ((一社)日本生理学会)  81 ( 1 ) 24 - 24 2019.02

    ISSN  0031-9341

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Presentations 【 Display / hide

  • Influence of Meningeal Lymphatic Vessels on Brain Mechanisms

    Masashi Matsuoka, Yasue Mitsukura, Tomoe Ishikawa, Masato Yasui

    第92回日本薬理学会年会 (The 92nd Annual Meeting of the JPS), 2019.03, Oral Presentation(general)

  • Can We Separate the Kind of Drinks using only EEG

    Takahiro Oohashi and Yasue Mitsukura

    Proc. of The 3rd aquaphotphotomics International Symposium, 2018.12, Oral Presentation(general)

  • Effect on the Lighting Condition for Human' Emotion and Task Efficiency Using Electroencephalogram

    Kento Horita and Yasue Mitsukura

    Proc. of The 3rd aquaphotphotomics International Symposium, 2018.12, Oral Presentation(general)

  • Sleep Quality and Workplace Productivity Evaluation on the Wooden Interior

    Keiichi Sato, Takahiro Asano, and Yasue mitsukura

    Proc. of The 3rd aquaphotphotomics International Symposium, 2018.12, Oral Presentation(general)

  • Extraction of Time Delay in Stress Fluctuation During Excavation Work for KANSEI Feedback Control System in Hydraulic Excavators

    Risa Nara, Yasue Mitsukura, Nozomu Hamada

    計測自動制御学会 システム・情報部門学術講演会2018, 2018.11, Oral Presentation(guest/special)

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Research Projects of Competitive Funds, etc. 【 Display / hide

  • デイリーモニタリングのための非接触技術による心拍計測と睡眠段階判別

    2021.04
    -
    2025.03

    Keio University, 満倉 靖恵, 白濱 龍太郎, Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

     View Summary

    本研究は非接触で正確な心拍を検出し、これを用いて精度の高い5段階の睡眠段階判定を目指す。通常正確な心拍を検出するためには接触性の心拍センサ(ECG装置など)を用いているが、申請者は開発したセンサをベッドに取り付けるだけで心拍を確実に検出できるシステム構築に成功している。また通常正確な睡眠段階を判定するには専門施設に入院して終夜ポリソムノグラフィー(PSG)検査を行うが、PSGは心拍モニターを含む数多くのデバイスを装着し非日常的な環境で行われる。これに対して本研究では非接触型心拍検出システムを用いて睡眠段階を正確に把握することを可能にする。

  • 一人称視点映像に対する視覚的注意推定技術と注視誘導可能な情報提示の実現

    2018.04
    -
    2021.03

    Okayama Prefectural University, 滝本 裕則, 満倉 靖恵, Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

     View Summary

    本課題では、実環境下にて得られる視覚情報から人の興味・意図を推定することによって人の活動を支援することを最終目的とし、研究代表者らが過去の研究で得た人の視覚的注意のモデル化に関する知見に基づき、高次の視覚的顕著性特徴抽出と自己運動・動作推定による一人称視点映像に対する視覚的注意推定技術の確立を図る。また、視覚的顕著性モデルに基づき、注視誘導技術を実現する。さらに、当該分野の更なる発展に繋がる試みとして、研究分担者と共に視線計測装置を用いて注視情報が紐付いた大規模な一人称視点映像データベースを構築する。
    本年度は、CNNを用いた視覚的顕著性推定技術の確立に向けて、Xceptionモデルを用いたマルチタスクによる視覚的顕著性推定の高精度化に関する研究を実施した。人の視覚情報の処理において、視覚的注意とシーン分類は密接に関連していると考えられる。よって我々は、これらを同時に予測するネットワークを構築することにより、顕著性マップ予測の精度向上を図った。一方、ウェアラブルディスプレイを考慮した注視誘導を実現するため、光投影システムによる注視誘導技術に関する研究を実施した。研究成果として、限られた範囲内での色成分制御によって注視の誘導が可能であることを確認した。
    2018年度の課題は下記2つであった。
    【課題1】注視情報が付与された大規模な一人称映像データベースの構築
    【課題2】高次の視覚的特徴を考慮した顕著性推定モデルの構築
    これら課題については、当初の予定通りに進行している。また、【研究実績の概要】でも述べたように、視覚的顕著性モデルに基づいた注視誘導技術についても成果が得られている。
    今後の研究計画としては、基本的には当初の申請通りに進める予定である。特に、課題2の高次の視覚的特徴を考慮した顕著性推定モデルは本課題の重要な基盤技術であるため、その確立が急務である。したがって、2019年度は主に課題2に取り組む予定である。

  • Field survey on Impact of living environments on brain, cardiovascular, respiratory and locomotive system, and co-benefit evaluation of disease and long-term care prevention

    2017.05
    -
    2022.03

    Keio University, 伊香賀 俊治, 満倉 靖恵, 小熊 祐子, 福永 興壱, 星 旦二, 伊藤 史子, 苅尾 七臣, 星出 聡, 藤野 善久, 久保 達彦, 中村 裕之, 福島 富士子, 鈴木 昌, 渡辺 麻衣子, 白石 靖幸, 安藤 真太朗, 川久保 俊, 山川 義徳, Grant-in-Aid for Scientific Research (S)

     View Summary

    超高齢化の進行に伴う医療費・介護費等の増大は、先進各国共通の課題であり、疾病・介護予防へと政策が転換され始めている。個人の努力による生活習慣改善に限界が指摘される中で、本研究では住環境(住宅や地域)の改善によるCo-Benefit である健康寿命延伸効果に着目し、大規模なフィールド調査と追跡・介入調査によって住環境と脳情報や要介護状態等、新たな客観データによる健康影響の客観的論拠の獲得を進めている。
    本年度もさまざまな世代を対象として自宅と自宅以外の環境が居住者の健康に及ぼす影響の調査を目的とした横断面調査の補充ならびに、研究代表者らの科研費基盤A(23246102、26249083)から実施してきた経年調査(縦断面調査)、住環境・執務環境の建替・改修前後調査(介入調査)を実施した。
    具体的には、青壮年期~中年期を対象とした調査では、自宅環境と居住者の健康(客観指標:家庭血圧、脳MRI撮像データ、睡眠状態、体温、身体活動量、心拍、呼吸機能等)との関連の検証に加え、オフィスでの知的生産性の検証を行った。日中の知的生産性はオフィス環境そのものの影響のほか、前日の自宅での睡眠・休息が影響するため、良質な自宅・オフィスの環境がもたらす相乗効果に関する被験者実験を行った。
    また、自宅と自宅以外の環境の相乗効果は幼・少年期にも存在するため、幼稚園・小中学校での活発な身体活動と自宅での良好な睡眠が、病欠確率と学習効率への影響を調査・分析した。環境側の調査項目としては温湿度、一部調査で光・音・空気環境、カビ・ダニ測定等を行った。
    調査対象地は、高知県(梼原町、高知市)、山口県(長門市)、福岡県(北九州市)、愛媛県(新居浜市)、東京都(渋谷区)、神奈川県(横浜市)、山梨県(上野原市、大月市)、大阪府(堺市)、広島県(広島市)、三重県(津市、伊勢市)、熊本県(熊本市)、石川県(志賀町)であった。
    住環境と健康状態に関する主観・客観データを収集する大規模なフィールド調査(断面調査、追跡・介入調査)を円滑に実施できるようにするためには、研究代表者、研究分担者、連携研究者間の緊密な共同作業は当然として、地方自治体の首長部局、住宅都市部局、医療・福祉部局、教育委員会)、地元の企業・団体(工務店、学校、医療・福祉機関等)、地元住民(自治会等)との信頼関係の構築と緊密な連携が不可欠である。そのために、全国各地に出張し、事前・事後打合せ、調査協力者への説明会、調査結果の還元のための集会等を精力的に行なった。
    住環境と健康状態に関する主観・客観データを収集する大規模なフィールド調査を円滑に実施できるようにするために、地方自治体、地元の企業・団体、地元住民との信頼関係の構築と緊密な連携を維持するために、全国各地に出張し、事前・事後打合せ、調査協力者への説明会、調査結果の還元のための集会等、研究室ウェブサイト上の全国各地での調査状況動画記録の公開等、引き続き、精力的に行なってゆく。
    また、脳の健康に関する研究を補強するための研究分担者、連携研究者を追加する予定である。

  • Real time evaluation of intellectual productivity using the smartphone and eye direction analysis

    2014.04
    -
    2017.03

    MEXT,JSPS, Grant-in-Aid for Scientific Research, 満倉 靖恵, Grant-in-Aid for Scientific Research (C), Principal Investigator

     View Summary

    The purpose of this research was to construct a system for on-line evaluation of the environment and intellectual productivity in the building by simultaneously measuring EEG( brain waves) and eye direction with only smartphones. We construct the following. 1. We built a system that simultaneously measures EEG and eye direction with only smartphone, 2. Using a EEG and gaze information, we have constructed a new smart system that evaluates interests, concentration, stress level in real time. 3. We have established a new quantitative evaluation of intellectual productivity in the working environment using EEG and eye direction information. In order to verify the effectiveness of the proposed method, we calculated the stress, concentration and interest index obtained by the EEG in the actual work space. These experiments show that the results obtained by on-line evaluation of intellectual productivity correlate largely with the progress and accuracy of the work content.

  • 耳鳴り検出装置の開発

    2012.04
    -
    2014.03

    Health and Labour Sciences Research Grants, Research grant

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Works 【 Display / hide

  • 感性アナライザ

    ゆびほか, 

    2017.04
    -
    Present

    Other

  • 感性アナライザ 田原総一朗氏との対談「脳波を読んで心を可視化する」

    潮, 

    2017
    -
    Present

    Other, Joint

     View Details

    田原総一朗氏との対談「脳波を読んで心を可視化する」

  • AGC中央研究所での講演 「脳波を用いた感性取得とその応用」

    2016.12
    -
    Present

    Other, Single

  • 第7回慶應義塾生命科学シンポジウムでの講演 食と医学フォーラム

    2016.12
    -
    Present

    Other, Joint

  • 航空自衛隊 航空医学実験隊での講演

    2016.11
    -
    Present

    Other, Single

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Intellectual Property Rights, etc. 【 Display / hide

  • 乗り物振動検出方法及び乗り物振動検出装置

    Application No.: 5802024  2011.03 

    Patent, Joint

Awards 【 Display / hide

  • 守田科学技術賞

    2014

  • DIGITAL CONTENTS EXPO 2012

    MITSUKURA YASUE, 2012.10, 経済産業省

    Type of Award: Other Awards

     View Description

    DIGITAL CONTENTS EXPO 2012

  • 優秀論文発表賞

    MITSUKURA YASUE, 2012.08, 電気学会 電子・情報・システム部門

    Type of Award: Awards of National Conference, Council and Symposium

  • Best Paper Award in Multimedia and Systems

    MITSUKURA YASUE, 2011.12, A proposal of model-based alignment using swarm intelligence and condensation

    Type of Award: International Academic Awards

  • 優秀論文賞

    MITSUKURA YASUE, 2011.11, 顔面運動推定に基づく3DCGモデル操作システム

    Type of Award: Awards of National Conference, Council and Symposium

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Courses Taught 【 Display / hide

  • SIGNAL PROCESSING

    2021

  • SEMINAR IN SYSTEM DESIGN ENGINEERING

    2021

  • REAL TIME SIGNAL PROCESSING

    2021

  • LABORATORIES IN SCIENCE AND TECHNOLOGY

    2021

  • INTRODUCTION TO SYSTEM DESIGN ENGINEERING

    2021

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Social Activities 【 Display / hide

  • ユニ・チャーム㈱ 「衛材分野への生体指標活用についての研究会」

    2016.12
    -
    Present
  • 航空自衛隊 「脳波を用いた瞬時ストレスの取得と解析」講演

    2016.02
    -
    Present
  • 日本耳鼻咽喉科学会総会・学術講演会 「脳波はウソをつかない」講演

    2015.05
  • DM week 2015 TOPPAN FORMS 講演

    2015.03
    -
    Present
  • JEITA半導体技術委員会主催 「JEITA半導体ビジネスと標準化戦略に関するセミナー」講演 

    2015.01
    -
    Present

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Memberships in Academic Societies 【 Display / hide

  • 電気学会

     
  • サービス学会

     
  • 日本建築学会

     
  • 情報処理学会

     
  • 日本聴覚医学会

     

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Committee Experiences 【 Display / hide

  • 2016.05
    -
    2017.03

    委員, (社)電気学会 SAMCON2017実行委員会

  • 2016.05
    -
    2017.03

    動的画像処理実利用化ワークショップDIA2017プログラム委員, (公)精密工学会画像応用技術専門委員会

  • 2016.04
    -
    2017.12

    委員, (社)電気学会 平成28年度 産業応用部門大会論文委員会

  • 2016.04
    -
    2017.03

    委員, (社)電気学会 非整備環境現場に駆動されたパターン認識技術の応用協同研究委員会

  • 2016.04
    -
    2017.03

    主査, (社)電気学会 論文委員会(D2グループ)

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