| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2007-01-25 14:30
ニューラルネットワークによる濃度プロファイル推定に基づく眼部MR画像および赤外線ビデオ画像を用いた閉眼時視線推定方法
○八幡雄仁・小橋昌司（兵庫県立大）・寒 重之・三崎将也（NICT）・近藤克哉（兵庫県立大）・宮内 哲（NICT）・畑 豊（兵庫県立大） |
| 抄録 |
（和） |
睡眠状態と眼球運動に強い関係があることはよく知られている．しかしながら，睡眠時において，脳活動の解析が可能な機能的MRIの撮影と同時に眼球運動を計測することは困難である．我々は以前，赤外線ビデオを用いた睡眠時における眼球運動計測方法を提案した．同方法は，ニューラルネットワークを用いて濃度プロファイルのモデル化を行うものである．しかしながら，ニューラルネットワークの学習データとして，赤外線ビデオから測定者が手動で眼球運動方向を計測しなければならず，非常に煩わしい作業であった．そこで，本研究では赤外線ビデオのあるフレームと同期した眼部MR画像を用いて閉眼時における視線を定義し，その視線角度を従来法のニューラルネットワークへの学習データとして用いる方法を提案する．提案法を覚醒閉眼状態の被験者に適応した結果，閉眼時においても赤外線ビデオから右眼0.892.91度，左眼1.103.60度の精度で視線角度推定が可能であることが確認できた． |
| （英） |
Eye movement is one of important index for sleep study. However, it is difficult to measure eye movement and brain function with functional magnetic resonance imaging simultaneously, for investigating the relationship between eye movement and brain function during sleep. We previously proposed a method to measure eye movement from video images that taken during sleeping. This method was based on estimating intensity profile by artificial neural network (ANN). However, this method requires manual detection of eye position from several infrared video images to train ANN. In this paper, we propose a method for estimating visual axes during eye closure. First, we define the visual axes from MR images to train ANN. Next, we estimate visual axes from given infrared video images by estimating intensity profile using the trained ANN. To demonstrate the performance of training the ANN method was applied to a subject. The experimental results showed that the proposed method can detect visual axes from given images with high accuracy. |
| キーワード |
（和） |
MRI / 赤外線ビデオ / 視線 / 急速眼球運動 / 睡眠 / / / |
| （英） |
MRI / Infrared video / Visual Axes / Rapid eye movements / Sleep / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 106, no. 500, NC2006-91, pp. 19-24, 2007年1月. |
| 資料番号 |
NC2006-91 |
| 発行日 |
2007-01-18 (NC) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 |
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