研究の内容

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我々はこれまで、単純X線写真上の関節裂隙狭小化進行を客観的に計測するソフトウエアの開発・バリデーションを進めてきた。最新のソフトウエアでは、独自の経時差分技術と輪郭抽出技術とを用いて、対象となる手足の関節の関節裂隙の変化を面積（平方ミリメートル）で表示することが可能となった。
一方で、世界的な視野に立っても、ソフトウエアで単純X線写真上の関節裂隙狭小化進行を自動的に検出することは困難であり、マニュアル操作に依存する工程が残されており、各病院・診療所レベルでの計測には無理がある。そこで、本研究の目的はインターネットを介して臨床試験・臨床研究を主導する国内外のクライアントのニーズに対応可能な、関節リウマチ破壊性変化定量解析のコンサルティングシステムを構築することである。

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○微小気泡とパルス超音波を用いた音響穿孔法（ソノポレーション）：　微小気泡が細胞膜に接触した状態でパルス超音波を照射すると、付着部位にのみ一時的穿孔を生じる（図１）。微小気泡に薬剤や遺伝子を付加し、光ピンセットで付着位置を制御することにより、目的とする細胞の任意の位置に薬剤や遺伝子を導入する手法を実現。
○治療部位の特定と薬物送達を微小気泡と超音波診断装置で実現：　治療対象の細胞にのみ付着する標的機能を有する気泡を静脈から注射する。気泡が集積した組織を超音波造影法により検出することで治療対象部位を特定する。続いて気泡を壊すパルス超音波を発生し、細胞に一時的な細胞膜穿孔を生じさせ、薬物等の送達を実現する（図２）。気泡に薬剤や遺伝子などを付加することで、ターゲット細胞にのみ高効率な薬物送達が実現できる。

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ラマン散乱は、無染色に分子種・分子構造に関する知見が得られるために、化学分析、物理化学研究、半導体物性研究等に用いられ、 近年になって生体観測への応用が盛んに行われるようになってきた。しかしながら、ラマン散乱は非常に微弱であるために、そのイメ ージをリアルタイム観測することは困難であった。波長可変同期ピコ秒レーザーを開発し、これを光源とした多焦点非線形ラマン散乱顕微鏡によって100 frame/sという、ビデオレートよりも高速なイメージングを実現した。また、直径12mm、全長550 mmの硬性鏡下で、神経を無染色、高速に可視化できることを示した。神経温存内視鏡下外科手術の新しい眼として期待できる。

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分子標的治療薬の開発が進み、血管新生阻害剤が広く使用されるようになったが、治療効果を予測するコンパニオン診断薬が無いこと、正常血管への傷害による副作用といった問題もある。
我々はヒト腫瘍血管内皮細胞の分離培養に成功しており、それらが発現する特異マーカーを同定している。これらマーカーを発現している腫瘍血管内皮細胞は新規薬剤や化合物のcell-based screeningに有用な貴重なマテリアルである。従来の腫瘍細胞株や臨床腫瘍組織片を用いた研究では発見されない新しい治療の標的や、薬剤を同定することを可能とする。 さらにコンパニオン診断薬としてこれらの腫瘍血管内皮細胞が発現するマーカーを利用する事が可能となる。血管新生阻害剤の投与時期、期間、適応症例などを選別したうえでの個別化治療実現つなぐことを可能とする。

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創薬等の生理活性化合物探索やライフサイエンスにおける分子ツール設計ににおいて環状ペプチドは、その配座安定性や配向性、対称性の制御などが容易であるため、理想的な基本分子となりうる。しかし、ペプチド環化は希薄条件や複雑な保護基戦略などを要していた。本研究では水素結合制御型溶媒システムと無塩基縮合剤システムを組み合わせることにより、難溶性のペプチド等でも高濃度条件下で効率的に環化できることを見出した。特殊な保護基戦略を必要としないことから応用範囲が広く、これまで様々な生理活性ペプチドや糖ペプチドの効率的環化に成功している。本技術を活用することにより、環状ペプチドの設計自由度と量産が容易となり、創薬やライフサイエンス用ツール開発が加速されることが期待される。

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本研究のミトコンドリア標的型ナノカプセル(MITO-Porter)は、細胞膜およびミトコンドリア膜を通過し目的分子をミトコンドリア内部に届ける事が可能です。機能素子を用いた従来技術では送達分子の大きさや種類を著しく制限しましたが、目的分子を封入するMITO-Porterを用いた戦略では分子種によらないミトコンドリア送達を実現します。
GFP（緑色)を内封したMITO-Porterを調製し、細胞内を蛍光顕微鏡観察したところ、ミトコンドリア（赤色）と重なり合った黄色のシグナルが多数観察される、ミトコンドリアへの効率的な分子送達を確認できました。また、既存の核酸導入試薬(核・細胞質を標的)では不可能であったミトコンドリアへの遺伝子・核酸導入にも成功しています。さらに、生体に適応可能なナノカプセルの開発も行っています。

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Single-Slope A/D変換器は、アナログ値を時間に変換してデジタル化します。そこで、Time to DigitalConverter (TDC) を用いることで、変換時間を大幅に削減できます。しかしながら、消費電力が大幅に増加してしまいます。TDCを間欠動作させることでTDC部の消費電力を数十分の一に削減し、高速化と低電力を両立いたします。本手法の特徴として、以下が挙げられます。
・低電力/高速化/小面積なA/D変換器の実現
・高精度・粗精度な２つの計測の同期・整合性を原理的に保証
・A/D変換特性が連続的で補正が容易。

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ホログラフィックダイバーシティ干渉法では、複数のイメージセンサを偏光光学素子と組み合わせて配置することで、空間補完誤差を生ずることなく1回の計測で精確な光位相分布の検出を可能にします。これまでに、2台のイメージセンサによる干渉光学系の開発と計測アルゴリズムの大幅な改良を行い、高精度な位相計測を実現すると共に、計測された位相分布データを用いた3D情報処理を可能にしました。この技術は、3D光情報の取得やデジタル位相共役による光断層撮影、ならびに、3D光メモリに直接応用することができます。また、本研究では、信号光に空間フィルタリングを施した光を信号光と再干渉させる参照光不要型位相検出装置の開発にも成功しました。これにより、空間モードを用いた次世代超高速光通信システムやリモートセンシング分野への応用が期待されます。

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本研究の対話活性度計算システムでは、対話者間の距離、音声データ、身体動作などの情報を用いて、リアルタイムで活性度を計算する。この活性度を用いることにより、ロボットは対話空間に侵入してよいのか、対話を中断してよいのかを判断することができ、文脈適応的な行動をとることができる。さらに、複数のロボット同士の行動に対して、対話活性度を高めるような動作をさせることにより、ユーザの注意（視線など）を容易に誘導することができるようになる。このような対話活性度を用いたロボットの動作生成システムは、従来の社会的ロボットの研究にはなかったものであり、受付窓口のロボットや、家庭向けホームロボットにも応用可能である。

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ユーザの過去の情報閲覧履歴から、どのようなジャンルや情報源を好むのかを推定し、また興味の似通ったユーザの閲覧傾向を参考にしながら、対象ユーザが興味を持つイベント情報を推定します。さらに、ユーザの地理的特性を考慮して、最終的にユーザへ情報提示を行います。システム全体のパフォーマンスが上がるよう、情報配信のタイミングを全体で調整しています。

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DHLやアマゾンが無人航空機による配送のテストを行うなど、無人航空機の産業応用が期待されています。これらの無人機にはマルチコプタと呼ばれるヘリコプタ型が使われていますが、固定翼を使って飛行機のように飛行することで効率よく高速で移動が可能となり、一般のマルチコプタと比較すると同じバッテリで遠くまで飛行することができます。

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既存の光ファイバの限界を打ち破る新構造光ファイバの研究、安心と安全を確実にするための光ファイバ応用技術の研究、光化に対応するための超小型光回路の研究、光ファイバや光回路の設計を支援するための光シミュレータの研究を行っています。

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電子ホログラフィによる表示装置では人間の視覚生理に適合したストレスの無い３Ｄ映像を表示することができます。本研究で開発した電子ホログラフィを用いたヘッドマウントディスプレイ(HMD)では従来必要であった複雑な光学系を、計算機による補正を用いて単純な構成の光学系に置き換えました。これによって、電子ホログラフィとしては世界で最小、最軽量、かつ低価格を実現しています。また、下の図に示すようにホログラムの像を奥行きに合わせて表示することができ，従来のHMDの様に利用者に奥行き焦点ズレによるストレスを与えることはありません。

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従来のアバタベースのコミュニケーションシステムは1対1の通信を基本としているため、仮想と現実が混在する3人以上のコミュニケーション場において、その場に参加する物理的な人の位置や姿勢情報を個々に認識し、それに応じたアバタの振る舞いを、場全体の整合性を保持したまま、個別に制御することは困難であった。
本研究では, コミュニケーション場に参加する物理的な人々（スマートフォン端末等）の位置・姿勢情報を共通ＡＲターゲットの認識と端末間のネットワーク連携で共有し、これを各端末から見えるアバタの振る舞いに反映させるARコミュニケーションシステムを開発した。アバタはコミュニケーション場の参加者の誰が何処にいるかを把握し、ある参加者端末の動きに追従してポーズを変えるアバタの様子を、別の参加者がそれぞれの視点から見ることができる。

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室内でのユーザや移動物体の位置をリアルタイムで正確に取得するため、位相一致法と呼ばれる高精度時刻基準点設定法を独自に提案した（測距誤差0.03 mm）。この技術を基にスマートフォンユーザのジェスチャ認識、ロボットトラッキングシステム等を開発した。さらに、カメラ機能搭載の携帯端末とLED照明を用いた独自のアルゴリズムにより、マイクロ秒オーダーの時刻同期を実現した。LED変調と端末位置の位置情報を統合することにより位置依存の情報配信や室内照明によるフリッカレス可視光通信が可能になる。

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スポーツを取り巻く現状として、様々な映像配信が普及し、映像と共に関連するデータをスマートフォン等のモバイル端末によって閲覧する新しい観戦の環境が構築されつつありますが、サッカーにおいては、フリーキックの成功率や走行距離等の基本的なデータを閲覧可能としていることに留まっています。本研究は、利用者やその周辺環境から得られる多様なデータを分析し、利用者の理解を助け、知識や経験が必須な場合においても、その知識共有を加速させる可視化を可能とします。例として、パスコースや優勢な度合い等が挙げられます。本研究の可視化技術は、利用者を取り巻く様々なデータを取得し、多様な情報を利用環境に適応して提示可能とするものであることから、IoTやAIの分野への応用可能性が高く、これら分野における新技術の創世への貢献が期待できます。

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地上設置型や車載型の3次元レーザ計測システムで得られる『点群』から、屋内外の環境における物体や構造物を自動で認識しモデル化する技術ならびに基礎的な点群データ処理手法の研究を行っています。認識とモデル化の対象は、任意形状の物体、部屋、電柱や街灯等の柱状物、樹木、道路面、建物など、幅広く扱っています。点群からのメッシュモデルやポリゴンモデル、CADモデル生成技術に加え、その基礎となる点群の位置合せ（レジストレーション）、領域分割（セグメンテーション）、形状特徴抽出、機械学習や手続きに基づく物体認識に関する研究も行っています。本技術により、現況を忠実に反映した3次元モデルを用いた、環境や構造物の詳細な認識と分析、維持管理、各種シミュレーションや改善計画が可能となります。

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情報科学や工学の分野においては、所望の結果を与える数理的なシステムの設計問題や、所与の入出力を与える数理モデルの特定問題、システムと観測から未知入力を推定する逆問題などが多く現れます。これらの問題を扱う際に、個々の問題特有の条件と個々の問題とは独立した数理モデルに分けて解析を行うことで、性能や限界を理論的に見極めることが可能となり、また、類似した数理モデルで記述できる問題への水平展開も可能となります。これまで、この独自のスタンスで、画像や色彩の復元や、音響信号に含まれる個々の音の分離、パターン認識や標本化理論を含む機械学習問題において様々な方法論の構成や応用技術を開発してきました。今日の発展著しい多様な計測技術に我々の方法論を適用することで、理論に裏打ちされた様々な応用技術の開発が期待できます。

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画像処理では一般に取り扱うデータ量が膨大であるため、ハードウェア/ソフトウェアを組み合わせたシステム全体としての最適化が必要不可欠です。本研究室では、画像処理のアリゴリズムおよびその実装に関する検討を相補的に行うことにより、画像処理システムの構成手法に関する研究を行っています。その成果の1つであるRetinex理論に基づく動画像リアルタイム適応的明るさ補正(図1)では、逆光などの照明変化が大きい状況下で撮影された映像の明るさを、適応的かつリアルタイムで補正することが可能です。また、コスト最適化に基づく高品位な画像平滑化(スムージング) (図2)に関する研究も進めており、これは写真のイラスト化といった画像加工処理や、各種画像処理の前処理、明るさ補正、細部強調などへの応用が期待されます。