計算科学研究センター（CCS）に所属する教員・研究員の研究をわかりやすく紹介する「研究者に聞くー研究トピックス」に「vol.14 機械学習で日本の医療現場を救いたい」を公開しました。
計算情報学研究部門 データ基盤分野の堀江助教の研究を紹介しています。
投稿者: 筑波大学計算科学研究センター
研究トピック「機械学習で日本の医療現場を救いたい」を公開
機械学習で日本の医療現場を救いたい
堀江 和正 助教
計算情報学研究部門 データ基盤分野
堀江先生は、データ基盤部門の研究者です。主な研究テーマは、機械学習の医療分野への応用です。現場のリアルな課題の解決を第一に、日々研究に勤しんでいます。
（2023.11.06 公開）
機械学習の応用例 ～ 睡眠ステージの自動判定 ～
ヒトの睡眠には眠りの深さによって5つのステージが存在します。従来は脳波を計測し、その波形から技師が目視で睡眠ステージを判定していました。しかし、この方法では多大な時間と労力がかかります。“技師の負担を少しでも軽減したい“という切実な思いから、堀江先生は、睡眠ステージを判定する深層学習モデル『Sleep-CAM』を開発しました。このモデルでは、生体信号と睡眠ステージの対応関係を学習し、前者から後者を推定します。図1は、技師とSleep-CAMそれぞれによる睡眠ステージの判定結果を示しています。両者の判定結果を比較すると、ほぼ一致していることが分かります。Sleep-CAMによって技師と同レベルの判定が可能になったことで、より短時間で効率的に睡眠データを判定できるようになりました。
Sleep-CAMの技術は、(株)S’UIMINが提供する睡眠計測サービス『InSomnograf』に応用されています。InSomnografは、自宅で測定した睡眠脳波の解析結果を即時に確認できる、世界的にも画期的なシステムです。既に世間でも普及し始めており、医療機関での睡眠検査、睡眠関連製品・サービスの研究開発などに利用されています。
図1：技師による判定結果（上）とSleep-CAMによる睡眠ステージの自動判定結果（下）の比較。判定結果の一致率は83.6％となった。睡眠ステージは以下の５段階で構成される：覚醒（W）、レム睡眠（REM）、ノンレム睡眠（臨床では、睡眠の深さによってさらに３段階 [N1, N2, N3] に分けられる）。
実用化にかける想い
応用研究の世界では、新しい技術が開発されたとしても、実用化されるまでに時間がかかることがよくあります。また、現場の課題を解決するのに、既存の技術の組み合わせが有効な場合もあります。堀江先生は医療の現場で実際に“使える”ことにこだわって研究をされています。
現場で使えるようにするためには、一般的なパソコンで計算することを想定し、モデルの計算コストをなるべく小さくする必要があります。たとえ精度が抜群でも、計算コストが大きすぎると運用することができません。それよりは精度は必要十分なレベルで、計算コストが小さい方が実用技術としては優れています。加えて、ユーザが安心して使えるようにするための工夫も大事です。深層学習モデルはどのような処理を行っているのかが分かりにくく、“信頼できない”と感じるユーザもいます。それを解消するために、堀江先生のモデルではClass Activation Mappingと呼ばれる仕組みを導入し、判定根拠が分かるようにしています（図2）。こうした工夫が、Sleep-CAMのように実際に使われる技術にもつながっています。
堀江先生が目指す社会の理想像―それは、どこでも安定した医療提供ができる社会です。このまま機械学習の医療分野での実用化が進んでいけば、実現する日も近いかもしれません。
図2：睡眠ステージ判定時のモデルの判定根拠。背景のオレンジ色が濃い部分ほど、判定において重視された区間であることを示している。特徴的な脳波の波形（ここでは、紡錘波・K複合波）を理由にステージを判定していることを示すことで、ユーザに信頼して使ってもらうことができる。
（文・広報サポーター 松山理歩）
さらに詳しく知りたい人へ
- TSUKUBA FUTURE #118：脳のはたらきを計算機で再現する（TSUKUBA JOURNAL 2020.03.24）
重田育照教授が第8回分子科学国際学術賞を受賞
計算科学研究センター生命科学研究部門の重田 育照教授が、第8回分子科学国際学術賞を受賞し、9月12日に授賞式が行われました。
受賞タイトルは『溶液および固体における光アップコンバージョン機構の理論解析』です。
関連リンク：分子科学会 分子科学国際学術賞 https://www.molsci.jp/activities/award/winner/international/
Job opening of Assistant Professor (fixed term) position in CCS, University of Tsukuba
Division of Computational Informatics, Center for Computational Sciences (CCS), University of Tsukuba invites a full-time (non-tenured) faculty position as described below.
[Title]
Assistant professor with a fixed-term appointment
[Research field]
Database, data engineering, and big data technology
[Content of work]
The Database Group, Division of Computational Informatics, Center for Computational Sciences (CCS), University of Tsukuba, has been conducting a research project entitled “A Verifiable Data Ecosystem”
as a part of JST CREST “Society 5.0 System Software” area. In this project, we study and develop a verifiable data ecosystem that supports data and its reliability/lineage and makes it possible to verify arbitrary data for system software in Society 5.0 in a collaboration of six research groups in five universities in Japan.
We invite applications from database and data engineering researchers, including big data and data mining, who are interested in doing research and development about the techniques for metadata management, including reliability and lineage, in this project. Note that this position is dedicated for research, and teaching is not required in principle.
[Starting date]
As soon as possible after a hiring decision is made (negotiable).
[Terms of employment]
Full-time, possible to renew annually on March 31 until 2027, upon evaluation of the progress. The annual salary will be determined based on the regulations of the University, taking into account the employee’s career.
[Qualifications]
An applicant needs to have a Doctoral Degree or Ph. D at the start of employment.
[Salary]
Salary: Annual salary system
Annual Salary Range: From Grade 20 (6.48 million JPY) to Grade 23 (7.20 million JPY)
The annual salary will be determined based on the candidate’s professional experience, qualifications, and abilities.
* For more details about the annual salary system, please refer to the “Regulations on Salaries for Specified Basic Annual Salary Employees at the National University Corporation University of Tsukuba” in the University of Tsukuba’s collection of regulations.
(In Japanese) https://www.tsukuba.ac.jp/about/disclosure-ho-kisoku/
[Application materials]
Please submit the following documents either to JREC-IN or by e-mail.
(1) Curriculum Vitae (with a photograph and email address)
(2) List of research activities (The list must be categorized into refereed journals, refereed conferences/workshops, books, other presentations, patents, awards, and competitive research funds. List all authors of co-authored papers/books. For the five major papers (cf. item (6)), it is recommended to denote the impact factor, number of citations, acceptance rate, etc.)
(3) Summary of research activities (up to about 1000 words)
(4) Research plan after the appointment (up to about 1000 words)
(5) Contact information of two references (name, affiliation, and email address)
(6) Reprints of five major papers published within the last five years
(one may be published earlier than five years.)
(7) Self-declaration on specific categories (the prescribed form can be downloaded from https://www.ccs.tsukuba.ac.jp/reqdocuments/ )
(8) Consent for the handling and extraterritorial transfer of personal data in accordance with the EU-General Data Protection Regulation
(GDPR) (*Submit this form only if you are a resident of member countries of the European Economic Area or the United Kingdom, the prescribed form can be downloaded from
https://www.ccs.tsukuba.ac.jp/reqdocuments/ )
[Selection process]
After screening the application documents, qualified applicants will be invited to an online interview in Japanese or English.
[Deadline for application]
23:59 (JST), December 4th, 2023.
[Who to make contact]
Prof. Toshiyuki Amagasa
Center for Computational Sciences, University of Tsukuba
Phone: +81-29-853-6497, e-mail: amagasa_AT_cs.tsukuba.ac.jp
(Replace “_AT_” by “@”.)
[Where to submit (in case of e-mail submission)]
Put the documents (1)-(5)/(7)-(8) in a single encrypted PDF file, and please submit it along with the PDF files of (6) as attachments to an email addressed to:
koubo-dcidb _AT_ ccs.tsukuba.ac.jp (Replace “_AT_” by “@”.)
Please send the PDF’s password to the email address described in “[Who to make contact]”.
– Please write “Application for Assistant Professor Position in Database Group” in the subject.
– Please contact “[Who to make contact]” before submission if the file size exceeds 10MB.
– Please contact “[Who to make contact]” if you do not receive any response within two days after submission.
[Miscellaneous]
1) The personal information in the application documents will be used solely for selection. After the selection, all the personal information will be properly deleted.
2) The Center for Computational Sciences has been approved as a Joint Collaborative Research Center by the Ministry of Education, Culture, Sports, Science and Technology. We promote interdisciplinary
computational sciences, including joint use of our supercomputer systems. The University of Tsukuba conducts its personnel selection process in compliance with the Equal Employment Opportunity Act.
3) The University of Tsukuba has established “University of Tsukuba Security Export Control Regulations” based on “Foreign Exchange and Foreign Trade Act”, and conduct strict examination when employing foreign nationals, persons from foreign universities, companies, government agencies, etc., or persons who fall under a specific category.
筑波大学・計算科学研究センター（計算情報学研究部門）助教（任期付）公募（締切12月4日）
1. 募集人員
助教（任期付） 1名
2. 専門分野
データベース，データ工学およびビッグデータ基盤技術
3. 職務内容
筑波大学計算科学研究センター*1 計算情報学研究部門データ基盤分野では，JST CREST「S5基盤ソフト」領域採択課題「検証可能なデータエコシステム」を推進中です．本プロジェクトでは，Society5.0のための基盤ソフトウェア技術として，データに付随する信頼度やリネージュ（来歴）をサポートし，
任意のデータを検証可能なデータエコシステムの研究開発を，国内5大学の6研究グループで連携して行います．
本公募では，ビッグデータ・データマイニングを含むデータベース・データ工学の研究領域を専門とし，本プロジェクトにおいて，信頼度やリネージュを含むメタデータの管理・運用のための技術開発および実証実験に積極的に取り組んでいただける方を求めます．なお，職務は研究専従であり原則として授業担当はありません．
*1 計算科学研究センター http://www.ccs.tsukuba.ac.jp
4. 着任時期
決定後できるだけ早い時期（応相談）
5. 任期
年度更新，最長2028年3月31日まで
6. 応募資格
博士の学位を有し（着任時期までに取得見込みも可），専門分野において優れた研究業績をお持ちで，上記職務に熱意を持って取り組んでいただける方．
7. 待遇
給与：年俸制
年俸額：20号俸（648万円）～23号俸（720万円）
候補者の職務経験や能力等を考慮して決定します．
※年俸制の詳細については，国立大学法人筑波大学規則集
https://www.tsukuba.ac.jp/about/disclosure-ho-kisoku/
の「国立大学法人筑波大学特定基本年俸職員の給与に関する規程」を参照のこと．
8. 提出書類：
以下の (1)-(6) を，JREC-IN もしくは電子メールの添付ファイルで提出して下さい．
(1) 履歴書（写真貼付，連絡先と電子メールアドレスを明記）
(2) 研究業績一覧（査読付き学術雑誌論文，査読付き国際会議論文，著書，その他の研究発表，特許，受賞，外部資金獲得実績等に分類したリスト．論文等の共著者名はすべて記入．なお主要論文（5編以内，(6)参照）については，インパクトファクタ，引用数，採択率等の情報をできるだけ記載すること．）
(3) これまでの研究実績の概要（1,500字程度）
(4) 着任後の研究計画と自己アピール（1,500字程度）
(5) 意見を求めうる方2名の氏名・所属・連絡先
(6) 主要論文別刷（5編以内，うち4編以上は最近5年以内のもの）
(7) 特定類型自己申告書
本学所定様式 https://www.ccs.tsukuba.ac.jp/reqdocuments/
(8) EU―般データ保護規則（GDPR）に基づく個人データの取扱い及び域外移転に関する同意書（※欧州経済領域の構成国及び英国在住者のみ）
本学所定様式 https://www.ccs.tsukuba.ac.jp/reqdocuments/
9. 選考方法
提出書類に基づいた書面選考を実施し、通過者は日本語または英語でオンライン面接を行います。
10. 応募締切
2023年12月4日（月）必着
11. 照会先
筑波大学 計算科学研究センター計算情報学研究部門 教授 天笠俊之
Tel: 029-853-6497 / E-mail: amagasa _AT_ cs.tsukuba.ac.jp
（_AT_ を @ に置き換えてください．）
12. 応募書類送付先（電子メールの場合）
提出書類の (1)-(5), (7)-(8) を一つのPDFファイルにまとめパスワードをかけ，(6) の各論文のPDFファイルとともに電子メールの添付ファイルとして，
koubo-dcidb _AT_ ccs.tsukuba.ac.jp （_AT_ を @ に置き換えてください．）
までお送りください．PDFファイルのパスワードは，「11. 照会先」までにお送りください．
・メールの件名は，「データ基盤分野応募書類」としてください．
・ファイルサイズの合計が10MBを超える場合は，事前に照会先までご相談ください．
・メール送信後，二日以内に受領確認のメールが届かない場合は照会先までご連絡ください．
13. その他
(1) 応募書類に含まれる個人情報は，本人事選考のみに使用し，他の目的には一切使用しません．選考終了後はすべての個人情報を適切に破棄します．
(2) 計算科学研究センターは，文部科学省共同利用・共同研究拠点に認定されており，計算機共同利用を含む学際計算科学を推進しています．筑波大学では男女雇用機会均等法を遵守した人事選考を行っています．
(3) 本学では、「外国為替及び外国貿易法」に基づき、「国立大学法人筑波大学安全保障輸出管理規則」を定め、外国人、外国の大学・企業・政府機関等出身者又は特定類型該当者の雇用に際し厳格な審査を実施しています。
第136回計算科学コロキウムを、11月17日（金）10:00より開催します
第136回計算科学コロキウムを開催いたします。多数のご来聴をお待ちしております。
講演タイトル: Drug Design and Screening to Combat Infectious Diseases and Cancer.
講演者: Thanyada Rungrotmongkol, Department of Biochemistry, Chulalongkorn University, Thailand.
日時: 2023年11月17日（金） 10:00-11:00
場所: 計算科学研究センター 会議室B
言語: English
要旨:
Cancer remains a significant global health challenge, imposing a substantial burden on nations across the world, and stands as a prominent cause of both mortality and morbidity. In the field of cancer therapy, Janus kinase (JAK) and epidermal growth factor receptor (EGFR) have been known as promising targets due to their pivotal roles in regulating cancer cell proliferation and survival. Specifically, the approach of targeting hyperactive kinases presents a hopeful path towards reducing cancer-related deaths. In this study, we applied in silico screening techniques to identify potential candidates for anti-cancer drugs, encompassing both natural products and their synthetic counterparts, with a primary focus on JAKs and EGFR tyrosine kinase (EGFR-TK). Following this, the selected compounds underwent experimental investigations to evaluate their biochemical effectiveness, ability to induce apoptosis in cancer cells, and patterns of kinase selectivity. Our research endeavors represent a collective pursuit aimed at not only discovering novel anti-cancer medications but also comprehensively unraveling the intricate details of how these compounds are recognized and interact at the molecular level.
世話人 : Shigeta Yasuteru, Kowit Hengphasatporn
136th Colloquium of the Center for Computational Sciences
136th Colloquium
Title: Drug Design and Screening to Combat Infectious Diseases and Cancer.
Speaker: Thanyada Rungrotmongkol, Department of Biochemistry, Chulalongkorn University, Thailand.
Date: 17 November 2023
Time: 10:00-11:00
Venue: Center for Computational Sciences, Meeting Room B
Language: English
Abstract:
Cancer remains a significant global health challenge, imposing a substantial burden on nations across the world, and stands as a prominent cause of both mortality and morbidity. In the field of cancer therapy, Janus kinase (JAK) and epidermal growth factor receptor (EGFR) have been known as promising targets due to their pivotal roles in regulating cancer cell proliferation and survival. Specifically, the approach of targeting hyperactive kinases presents a hopeful path towards reducing cancer-related deaths. In this study, we applied in silico screening techniques to identify potential candidates for anti-cancer drugs, encompassing both natural products and their synthetic counterparts, with a primary focus on JAKs and EGFR tyrosine kinase (EGFR-TK). Following this, the selected compounds underwent experimental investigations to evaluate their biochemical effectiveness, ability to induce apoptosis in cancer cells, and patterns of kinase selectivity. Our research endeavors represent a collective pursuit aimed at not only discovering novel anti-cancer medications but also comprehensively unraveling the intricate details of how these compounds are recognized and interact at the molecular level.
Coordinator : Shigeta Yasuteru, Kowit Hengphasatporn
研究トピックス「球状星団誕生の謎を解き明かす」を公開
計算科学研究センター（CCS）に所属する教員・研究員の研究をわかりやすく紹介する「研究者に聞くー研究トピックス」に「vol.13 球状星団誕生の謎を解き明かす」を公開しました。
宇宙物理研究部門の福島助教の研究を紹介しています。
球状星団誕生の謎を解き明かす
福島 肇 助教
宇宙物理研究部門
福島先生は星や星の集まりである星団がどのようにできるのかについてコンピュータを用いて理論研究をしている先生です。一般的な星形成の過程に、星が出す光の効果を取り入れることによってより正確な星形成のメカニズムを研究しています。
（2023.10.26 公開）
謎に包まれた球状星団の形成メカニズム
我々のいる宇宙に浮かぶ、星々の集まりである星団は、物質が無秩序に飛び交うガス雲から誕生します。
星団には、現在も多くの銀河系内で誕生し続けている比較的密度の低い散開星団と、とても密度の高い球状星団があります。私たちの住む天の川銀河にもたくさんの星団がありますが、特に球状星団はその誕生が宇宙初期ととても古いため、形成過程は謎に包まれていました。
球状星団の形成過程を考える上で特に問題になるのが、星団の周りにできる高温のガスである電離領域の影響です。球状星団は質量が大きいため、その形成過程でたくさんの紫外線光を出します。紫外線光によって星団周辺のガスが電離され高温となり、ガスが散逸するために、誕生した星々が散り散りになってしまい、まとまった大きい質量・密度の星団（＝球状星団）ができない、というのがこれまでの課題でした。
カギを握る“光”の効果
そこで福島先生は、星団の形成過程をシュミレーションする計算過程に光の伝播による影響を組み込みました。
そもそも星団の形成過程をシュミレーションするには、基本的に”流体“という流動的で普通の硬い物体とは異なるものに関する方程式を解く必要があります。さらにこれに加えて、宇宙環境内で考えるべき物理的・化学的影響も取り入れる必要があり、これだけでも莫大な量の計算をしなくてはなりません。福島先生はこれらに加えて光の伝播も計算することを可能にし、より現実に近い物理現象をシュミレーションすることに成功しました。
これによって球状星団が生まれる仕組みもわかってきました。例えば、銀河系内において通常の5倍の密度のガス雲があれば、電離によって散り散りになる力よりも星の重力が強くなり、球状星団の形成が可能であることが示されたのです。
球状星団は宇宙初期に誕生したと考えられているため、その形成過程の研究は初期宇宙の状況を解明することにもつながります。
福島先生は球状星団中の星一つ一つの誕生や挙動を追ったり、星の元素組成を計算で再現することでより詳細に球状星団の性質に迫り、将来的に初期宇宙の解明につなげたいと考えています。
（文・広報サポーター 類家千怜）
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第135回計算科学コロキウムを、11月10日（金）10:00より開催します
第135回計算科学コロキウムを開催いたします。多数のご来聴をお待ちしております。
講演タイトル: Excited-state Intramolecular Proton Transfer (ESIPT) Molecules for Fluorescent Probes and Imaging Agents.
講演者: Nawee Kungwan, Department of Chemistry, Chiangmai University, Thailand.
日時: 2023年11月10日（金） 10:00-11:00
場所: 計算科学研究センター 会議室A
言語: English
Abstract:
Chromophores possessing excited-state intramolecular proton transfer (ESIPT) are of great important in the past decades because of their desirable unique photophysical properties which can be used in various applications ranging from optoelectronic devices such as light emitting diodes and laser dyes, molecular switching to fluorescent probes both in chemical and biological systems. Therefore, the development of new chromophores based on the ESIPT process have been intensively developed using combined experimental approach and theoretical study. The identification of how structural modifications controlling their optical properties driven by ESIPT process and solvent media affecting their fluorescent emission are of great importance. Thus, our group is interested in studying several aspects in terms of electronic properties and ESIPT process through the computational chemistry as an effective tool. Moreover, the systemic study and molecular screening using certain criteria will be carried out to provide the best candidates for applications in fluorescent probes and imaging agents.
Keywords Excited-state intramolecular proton transfer, computational chemistry, fluorescent molecular probe, luminescent material
世話人 : Shigeta Yasuteru, Kowit Hengphasatporn
135th Colloquium of the Center for Computational Sciences
135th Colloquium
Title: Excited-state Intramolecular Proton Transfer (ESIPT) Molecules for Fluorescent Probes and Imaging Agents.
Speaker: Nawee Kungwan, Department of Chemistry, Chiangmai University, Thailand.
Date: 10 November 2023
Time: 10:00-11:00
Venue: Center for Computational Sciences, Meeting Room A [QM for matherial]
Language: English
Abstract:
Chromophores possessing excited-state intramolecular proton transfer (ESIPT) are of great important in the past decades because of their desirable unique photophysical properties which can be used in various applications ranging from optoelectronic devices such as light emitting diodes and laser dyes, molecular switching to fluorescent probes both in chemical and biological systems. Therefore, the development of new chromophores based on the ESIPT process have been intensively developed using combined experimental approach and theoretical study. The identification of how structural modifications controlling their optical properties driven by ESIPT process and solvent media affecting their fluorescent emission are of great importance. Thus, our group is interested in studying several aspects in terms of electronic properties and ESIPT process through the computational chemistry as an effective tool. Moreover, the systemic study and molecular screening using certain criteria will be carried out to provide the best candidates for applications in fluorescent probes and imaging agents.
Keywords Excited-state intramolecular proton transfer, computational chemistry, fluorescent molecular probe, luminescent material
Coordinator : Shigeta Yasuteru, Kowit Hengphasatporn
X線透視画像と３次元CTデータの高精度な重ね合わせを実現
2023年10月13日
国立大学法人 筑波大学
東京医科大学
整形外科手術ではX線透視画像を頻繁に使用しますが、術中に、２次元情報である画像から患部の３次元形状を正しく認識することは困難です。この問題を解消するため、あらかじめ取得した患部の３次元CTデータを、術中のX線透視画像上に全自動で正確に重ね合わせる技術を開発しました。
概要
X線透視装置は、整形外科手術において頻繁に使用される医療機器ですが、２次元のＸ線画像から患部の３次元形状を対応付けるには、医師の経験や知識に多くを頼っているのが現状です。術中に撮影するX線画像と、術前にCTスキャンで取得した３次元モデル（CTモデル）との重ね合わせができれば、医師自身が２次元画像から３次元形状を想像する作業が軽減され、手術に集中できるようになります。このような目的でX線画像とCTモデルを高精度に重ね合わせる際には、「身体の一部だけを大写しした画像（局所画像）でも機能すること」「全自動で処理できること」が不可欠です。そこで本研究では、X線画像のシーン座標を回帰する畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いて、これらを実現しました。X線撮影カメラの光学中心と画像中の画素を結ぶ直線と、CTモデルとの交点で、シーン座標を定義し、その座標系で３次元点群とその観測位置（２次元座標）の対応関係を自動的に取得可能な手法を考案するとともに、これにより獲得した対応点情報と深層学習を組み合わせることで、局所画像に対しても高精度な重ね合わせに成功しました。
本技術を、骨盤のCTモデルとX線画像の両方が収録されているデータセットを用いて検証した結果、シミュレーションX線画像で3.79mm（標準偏差1.67mm）、実写X線画像で9.65mm（標準偏差4.07mm）の誤差で、X線画像とCTモデルの重ね合わせを達成しました。
研究代表者
筑波大学 計算科学研究センター
北原 格 教授
Pragyan SHERESTHA（エンパワーメント情報学プログラム３年）
東京医科大学 茨城医療センター
吉井 雄一 教授
研究の背景
画像支援は、現代の外科手術において重要な役割を果たしています。整形外科の分野では、人工関節置換術注1)、脊椎固定術、骨接合術注2)など、多くの手術で術中X線透視画像が利用されています。しかしながら、２次元のX線画像内では、撮影対象の解剖学的構造が重なり合って見えるため、画像のみから実際の患部の3次元構造を正しく認識することは困難です。術中に撮影するX線画像と、術前に取得した患部の3次元CT（コンピュータ断層撮影）データとを正確に重ね合わせる（図１）ことができれば、医師自身が3次元構造を想像する作業が軽減され、手術に集中できるようになります。
このような高精度な重ね合わせを行う一般的な手法では、患者の術部に放射線不透過性マーカーを埋め込み、術前に3次元CTデータを取得してそれぞれの画像でマーカーを特定し、術中に撮影する画像との対応関係を求めます。しかし体内にマーカーを埋め込むにはコストがかかる上、手術部以外の侵襲を伴います。そこで、マーカーを使わない手法が研究されてきました。その中でも、近年注目されているのがX線画像からランドマーク点注3)を特定する深層学習ベースの手法です。骨形状上の解剖学的なランドマーク点をX線画像から推定することで、高精度な重ね合わせを可能とするものですが、撮影姿勢によっては、あらかじめ設定したランドマーク点が写らないことがある、また、深層学習モデルの学習時に、ランドマーク点にラベル付けする作業（アノテーション）が必要となる、などの課題があります。本研究では、これらの課題を、シーン座標注3)の推定を行うことで解決しました。
研究内容と成果
術中に用いる撮影カメラの光学中心と画像中の画素を結ぶ直線と、術前にCTスキャンで取得した３次元モデル（CTモデル）との交点で、シーン座標を定義し、その座標系で３次元点群とその観測位置（２次元座標）の密な対応関係（画像上のピクセルごとに3次元の座標値を対応させる）を自動的に取得可能な手法を考案しました。また、この手法により獲得した対応点情報と深層学習を組み合わせることで、局所画像に対しても高精度な重ね合わせに成功しました。
具体的には、X線画像からその対象物体の表面のシーン座標を回帰するモデルを開発しました。この方法の特徴は、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）注4)を用いることで、推定するシーン座標を入力した画像の各画素と対応させる点です。先行研究における位置合わせ手法では数箇所の対応しか作れないのに対し、本手法では密な対応が作れます。ここで、シーン座標系は3次元CTデータにおいて定義されているため、X線画像を撮った際に、その画像とCTデータの相対的な関係を求めることができます（図2）。これによって明示的にランドマーク点注5)のアノテーションを行う手間が省かれ、さらに、骨形状が写っている限り対応点が得られるため、ランドマーク点を含まない局所画像についても重ね合わせができるようになります。
実験では、患者のCTデータからシミュレーションで生成したX線画像を使って、シーン座標を回帰する深層学習モデルを学習させました。その際、さまざまな撮影姿勢を設定した他、実際のX線画像のような見た目を再現するモデルDeepDRR注6)を用いました。その結果、シミュレーション画像でのテストでは、推定された位置姿勢と実際の位置姿勢には平均で3.88mmの誤差が確認されました。また、10mm以下の誤差を重ね合わせの成功基準とした場合、失敗率は平均で11.76%にとどまりました。また、シミュレーション画像で学習したモデルを実際のX線画像に適用したところ、画像上の誤差9.65mmの精度で重ね合わせができました（図3）。
今後の展開
本手法で得られた重ね合わせを初期値として、X線画像のシミュレーションと実際のX線画像の差分を最小化するように最適化を実行することで、さらなる精度向上が期待できます。なお本手法では、密な２次元と３次元の対応を推定する際に、重ね合わせに用いる対応点の最適な組み合わせを選ぶための計算回数が増え、実行時間が単位画像あたり２秒程度と、他の手法と比べて100倍程度長くかかります。今後、推定したシーン座標の信頼度を工夫して重ね合わせに用いる対応点を絞り込むことで高速化を図り、医療現場での実証実験を進める予定です。
参考図
図3 本手法による実際のX線画像での重ね合わせ結果の例 左図と右図はそれぞれ異なる患者の骨盤に対する画像処理の結果を示し、いずれも、左側が3Dモデル、右側がX線画像に勾配画像（緑の線）を重ね合わせたもの。X線画像内の骨領域（画像の白い部分）の境界と勾配画像が精度良く重なっていることが確認できる。
用語解説
注1) 人工関節全置換術
けがや疾患によって傷んだ関節の表面を取り除いて、人工関節に置き換える手術。
注2) 骨接合術
骨折した部分を、プレートとスクリュー、髄内釘といわれる骨内の心棒を使って固定させる方法。
注3) シーン座標
3Dモデルの表面位置を記述する座標。
注4) 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)
AIの学習手法の一つ。 画像を格子状に分割し、それぞれの特徴を画像全体にわたって比較し、一致の程度でフィルターをかける畳み込み処理を複数の層で行い、それらを結合することにより、一部が不明瞭な画像でも解析を可能にする。
注5) 解剖学的なランドマーク点
腸骨の前面上部に位置する上前腸骨など、異なる人体間で共通する特徴的部位。
注6) DeepDRR
CTデータからX線透視撮影画像のような見た目の画像を生成する技術。
注7) ワールド座標系
全ての座標の基準となる座標系。本システムではCT撮影時に観測機材によって定義される座標系。
注8) 剛体変換
物体形状は変化しない（剛体である）ことを前提に、3次元空間中での回転と平行移動を表現する変換。
注9) 勾配画像
画像の濃淡変化を勾配量として構成される画像。本システムでは、3次元モデルを投影した画像の濃淡変化を勾配値とした画像。物体境界付近は濃淡変化が大きいため強い勾配が現れる。
注10) U-Net
畳み込みニューラルネットワークの一種で、畳み込み処理によって入力画像を特徴量に変換するエンコーダ部分と、生成された特徴量から出力画像を生成するデコーダ部分から成る。
注11) Random Sample and Consensus
数理的なモデルのパラメータをデータから推定する際に、外れ値を除外するためのアルゴリズム。本研究においては、間違った対応点を除外するために用いた。
研究資金
本研究は、科研費による研究プロジェクト（23K08618）および日本損害保険協会交通事故医療研究助成の一環として実施されました。
【題 名】 X-Ray to CT Rigid Registration Using Scene Coordinate Regression
【著者名】 Pragyan Shrestha (University of Tsukuba) , Chun Xie (University of Tsukuba), Hidehiko Shishido (University of Tsukuba), Yuichi Yoshii (Tokyo Medical University), Itaru Kitahara (Universiy of Tsukuba)
【掲載誌】 The 26th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI 2023)
【掲載日】 2023年10月1日
【DOI】 10.1007/978-3-031-43999-5_74
筑波会議2023でセッションを開催しました
2023年9月26-28日の日程で、つくば国際会議場にて筑波会議2023が開催されました。
計算科学研究センターでは、9月28日に『Designing a Better World through Interdisciplinary Computational Sciences（学際計算科学から未来社会をデザインする）』と題してスペシャルセッションを開催しました。
当日は多くの参加者にお越しいただき、有意義な議論を行うことができました。
当日のプログラムなどはこちらをご覧ください。
筑波会議S03
2023 CCS-EPCC Workshop
Date: October 11 (Wed) – 12 (Thu), 2023
Venue: Center for Computational Sciences, University of Tsukuba
International Workshop Room
DAY1
| start | end | Speaker | title |
| 9:45 | 10:00 | Taisuke Boku | CCS research activity update |
| 10:00 | 10:30 | Mark Parsons | Exascale at EPCC |
| 10:30 | 11:00 | Osamu Tatebe | Performance Evaluation of Pegasus Persistent Memory Supercomputer. |
| 11:00 | 11:15 | Break | |
| 11:15 | 11:45 | Shinichiro Akiyama | Tensor network method for lattice field theory. |
| 11:45 | 12:05 | Joseph Lee | Alternative architectures: RISC-V and Quantum Computing |
| 12:05 | 12:15 | Group Photo | |
| 12:15 | 13:45 | Lunch | |
| 13:45 | 14:15 | Masao Mori | Galaxy collison and evolution of galaxies |
| 14:15 | 14:45 | Joe O’Connor | Large-Scale Simulations of Turbulent Flows and Marine Energy Systems with HPC |
| 14:45 | 15:15 | Nicholas Schwier, Yoshinari Kameda | Deeper Understanding of Vision through Art |
| 15:15 | 15:30 | Break | |
| 15:30 | 16:00 | Michele Weiland | Morpheus: a library for efficient runtime switching of sparse matrix storage formats |
| 16:00 | 16:30 | John Bosco Mugeni | AdapterEM: Pre-trained Language Model Adaptation for Generalized Entity Matching using Adapter-tuning |
| 16:30 | 17:00 |
DAY2
| start | end | Speaker | title |
| 9:30 | 10:00 | Quang Van Doan | Clustering climate data: From deterministic to ensemble approaches |
| 10:00 | 10:30 | Adrian Jackson | Machine Learning for Radio Astronomy Memory and I/O with DAOS and Optane |
| 10:30 | 10:45 | ||
| 10:45 | 11:15 | Adrian Jackson | Memory and I/O with DAOS and Optane |
| 11:15 | 11:45 | Yuta Hori | Computational Approach to the Active Site in Metal-Containing Protein for Hydrogen |
| 11:45 | 12:05 | Joseph Lee | AI Accelerators and Energy Efficiency |
| 12:05 | 13:30 | Lunch | |
| 14:00 | Visiting Cygnus |
2023 CCS-EPCC Workshop
Date: October 11 (Wed) – 12 (Thu), 2023
Venue: Center for Computational Sciences, University of Tsukuba
International Workshop Room
DAY1
| start | end | Speaker | title |
| 9:45 | 10:00 | Taisuke Boku | CCS research activity update |
| 10:00 | 10:30 | Mark Parsons | Exascale at EPCC |
| 10:30 | 11:00 | Osamu Tatebe | Performance Evaluation of Pegasus Persistent Memory Supercomputer. |
| 11:00 | 11:15 | Break | |
| 11:15 | 11:45 | Shinichiro Akiyama | Tensor network method for lattice field theory. |
| 11:45 | 12:05 | Joseph Lee | Alternative architectures: RISC-V and Quantum Computing |
| 12:05 | 12:15 | Group Photo | |
| 12:15 | 13:45 | Lunch | |
| 13:45 | 14:15 | Masao Mori | Galaxy collison and evolution of galaxies |
| 14:15 | 14:45 | Joe O’Connor | Large-Scale Simulations of Turbulent Flows and Marine Energy Systems with HPC |
| 14:45 | 15:15 | Nicholas Schwier, Yoshinari Kameda | Deeper Understanding of Vision through Art |
| 15:15 | 15:30 | Break | |
| 15:30 | 16:00 | Michele Weiland | Morpheus: a library for efficient runtime switching of sparse matrix storage formats |
| 16:00 | 16:30 | John Bosco Mugeni | AdapterEM: Pre-trained Language Model Adaptation for Generalized Entity Matching using Adapter-tuning |
| 16:30 | 17:00 |
DAY2
| start | end | Speaker | title |
| 9:30 | 10:00 | Quang Van Doan | Clustering climate data: From deterministic to ensemble approaches |
| 10:00 | 10:30 | Adrian Jackson | Machine Learning for Radio Astronomy Memory and I/O with DAOS and Optane |
| 10:30 | 10:45 | ||
| 10:45 | 11:15 | Adrian Jackson | Memory and I/O with DAOS and Optane |
| 11:15 | 11:45 | Yuta Hori | Computational Approach to the Active Site in Metal-Containing Protein for Hydrogen |
| 11:45 | 12:05 | Joseph Lee | AI Accelerators and Energy Efficiency |
| 12:05 | 13:30 | Lunch | |
| 14:00 | Visiting Cygnus |
![[web release]Amino acid homochirality produced in the early stage of the Milky Way by Lyman-α irradiation](https://www.ccs.tsukuba.ac.jp/wp-content/uploads/sites/14/Tsukuba-Astrobiology_fin-825x510.jpg)
[web release]Amino acid homochirality produced in the early stage of the Milky Way by Lyman-α irradiation
The process responsible for the origin oflife on Earth from non-living matter remains shrouded in mystery. One of these mysteries is the homochirality characterizing any life form of our planet. Amino acids, the fundamental building blocks of living organisms, can take two mirror-image forms known as optical isomers, L– and D-forms. Nonetheless, despite this symmetry, life on Earth uses exclusively the L-form (L-form enantiomeric excess). The mechanism responsible for the preferential selection of the L-form in amino acids is still not fully understood. A possible explanation, is the photolysis induced by circularly polarized light during galactic evolution before the emergence of life.
Recently, biomolecules including amino acids have been found in meteorites and asteroids, indicating their existence outside planet Earth. On these grounds, it was proposed that these molecules could have arrived on Earth during its early stage through meteorite impacts, contributing to the origin of life on our planet. On the other hand, during the early stages of galaxy formation, strong emissions of Lyman-α radiation, a wavelength of 121.56 nm (10.2 eV) associated with the de-excitation of hydrogen atoms, have been observed. This radiation was conceivably scattered by interstellar dust, resulting in a widespread region of circularly polarized Lyman-α light. However, the generation of an excess of L-amino acids induced by the radiation in the high-energy region including Lyman-α light, has not been completely understood until recently.
In our study, we theoretically investigated the absorption intensity of amino acids for circularly polarized light in the vacuum ultraviolet region (~11 eV), and derived a new formula able to estimate L-enantiomeric excess covering a wide wavelength range. As a result, we found that there is a specific wavelength region, particularly around 10 eV, where multiple amino acids commonly exhibit a high L-enantiomeric excess. This suggests that L-enantiomeric excess can be induced by Lyman-α irradiation. When applied to our Milky Way, we have been able to show that selective photolysis of D-enantiomer amino acids throughout the entire solar system was induced by the Lyman-α irradiation during the early phase of its galactic evolution. This process explains the origin of homochirality of amino acids on Earth. This mechanism provides an important clue for unraveling the mystery of the origin of life and the cosmic origin of biomolecules.
accepted paper
Title: Origin of Homochirality in Amino Acids Induced by Layman-α Irradiation in the Early Stage of the Milky Way
Journal: Astrobiology
歳差運動するM87ジェットの噴出口 ― 巨大ブラックホールの「自転」を示す新たな証拠 ―
筑波大学計算科学研究センターの大須賀健教授が参加する国際研究チームは、東アジアVLBIネットワークをはじめとする観測装置を用いて、楕円銀河M87の中心から噴出するジェットの運動を詳しく観測しました。過去20年以上にわたって得られた多数の画像を分析しまとめた結果、ジェットの噴出方向が約11年周期で一般相対性理論が予言する歳差運動（首振り運動）をしていることを発見しました。本成果は、M87の巨大ブラックホールが自転（スピン）していることを強く示すとともに、強力なジェットの発生にブラックホールの自転が深く関与していることを裏付けるものです。研究成果は、英国の科学雑誌『ネイチャー』に2023年9月27日付で掲載されました。
プレスリリース詳細については、以下の国立天文台のページをご覧ください。
https://www.nao.ac.jp/news/science/2023/20230928-eavn.html
掲載論文
タイトル：Precessing jet nozzle connecting to a spinning black hole in M87
掲載誌：Nature
DOI：10.1038/s41586-023-06479-6
Two-decade monitoring of M87 unveils a precessing jet connecting to a spinning black hole
2023 Sep. 28
The nearby radio galaxy M87, located 55 million light-years from the Earth and harboring a black hole 6.5 billion times more massive than the Sun, has recently been discovered to exhibit an oscillating jet. This investigation found the jet swinging up and down with an amplitude of about 10 degrees. Through the extensive analysis of data observed from 2000 to 2022 by various international networks of radio telescopes, the research team unveils a recurring 11-year cycle in the precessing motion of the jet base, as predicted by Einstein’s general relativity. This work successfully linked the dynamics of the jet with the central supermassive black hole, offering the evidence for the existence of M87’s black hole spin. The work is published in the current issue of Nature.
See more detail
→The National Astronomical Observatory of Japan (NAOJ)
https://www.nao.ac.jp/en/news/science/2023/20230928-eavn.html
Original Paper
Title: Precessing jet nozzle connecting to a spinning black hole in M87
Journal: Nature
DOI: 10.1038/s41586-023-06479-6
[ウェブリリース]アミノ酸のホモキラリティ起源は天の川銀河形成時のライマンアルファ光で形成された
2023年9月25日
国立大学法人筑波大学
概要
地球上の生命が無生物から誕生する過程は未だ多くの謎に包まれている。その一つに生命のホモキラリティ問題がある。生物を構成する基本分子であるアミノ酸は、鏡像異性体と呼ばれる２つの光学異性体（L体とD体）をとりうるが、地球上の生物はこのうちL体のみを利用している（L体過剰）。なぜL体が選択されるに至ったかその機構は十分に解明されていない。この起源として、生命誕生前の銀河形成時における円偏光-光分解が可能性として考えられる。
近年の研究により、アミノ酸をはじめとする生体分子が隕石や小惑星から見つかり、地球外にもこれらが存在することが判明している。これらが隕石により原始地球に飛来し、現在の地球上生命の起源となったとする説が提案されている。一方、銀河形成の初期段階では、ライマンα輝線と呼ばれる水素原子の脱励起に伴う121.56 nm（10.2 eV）の強い輝線が放射されることが観測されており、周辺の星間ダストの影響を受け、広範囲にわたるライマンα光の円偏光領域が存在していたと考えられる。しかしながらライマンα光を含む高いエネルギー領域でのアミノ酸のL体過剰生成は、これまで十分に議論されてこなかった。
本研究では、これら真空紫外領域（~11 eV）でのアミノ酸の円偏光吸収を理論的に算出し、広いエネルギー領域に適したL体過剰生成の計算式を新たに導出した。その結果、10 eV付近に複数のアミノ酸に共通して高いL体過剰率を持つ波長領域が存在することが分かった。これは、ライマンα光照射によりL体過剰が強く引き起こされることを示唆する。このことから、我々の天の川銀河では、銀河形成時のライマンα光照射により太陽系全体でD体アミノ酸の選択的光分解が起こりL体過剰となることで、地球上生命のホモキラリティにつながったと考えられる。本機構は生命の起源の謎や生体分子の宇宙起源説を紐解く重要な手がかりとなる。
掲載論文
題名：
Origin of Homochirality in Amino Acids Induced by Layman-α Irradiation in the Early Stage of the Milky Way
(アミノ酸のホモキラリティ起源は天の川銀河形成初期のライマンα光で形成された)
掲載誌：
Astrobiology
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プレスリリース「アミノ酸のホモキラリティ獲得の分子機構を解明〜量子化学計算で生命の起源を探る〜」（2023年3月28日）
研究トピック「より確からしい天気予報を目指して」を公開
計算科学研究センター（CCS）に所属する教員・研究員の研究をわかりやすく紹介する「研究者に聞く− 研究トピックス」に「Vol.12 より確からしい天気予報を目指して」を公開しました。
地球環境研究部門の松枝助教の研究を紹介しています。