1. 高次脳神経活動の評価

(1) ワーキングメモリと脳活動
認知学習過程で瞬時に変化する高次な脳神経活動は複雑で未解明な点が多いため、加齢や認知症患者におけるワーキングメモリの働きを、 脳磁図（MEG）や脳波（EEG）測定による時間－空間解析により検討しました。図形の認知・記憶保持における脳神経活動の活性パターンを、 特定周波数帯域でのウェーブレット時系列解析や頭部3次元マッピングデータにより検討しました。 その結果、短期記憶中、前頭葉で神経活動が活性化し、記憶や注意集中に重要なθ波（4-8Hz）の関与が認められました。

(2) 顔認識と脳活動
顔認知時に潜在的にネガティブな感情を抱くとき、事象関連電位（N170）に変調が生じ、紡錘状回（fusiform gyrus）に有意な活性があることを明らかにしました。 さらに、筋肉活動の衰えにより、対面でのコミュニケーションをとることが難しいALS患者に対し、その時の感情状態を自動検知できる ブレインコンピュータシステムを構築しました。本システムにより、円滑な非言語的コミュニケーションの実現に繋がります。 また、SVM（サポートベクターマシン）とモーフィング処理により、検知した感情をモニターに反映できるシステムに拡張しました。


(3) 眼球運動と脳活動
マイクロサッケードは、視野の消失を防ぐだけでなく、高次な脳機能とも関連することが示唆されます。 感情的な注意は、マイクロサッケードの発生率を減弱させ、その出現方向を変調することを明らかにしました。 また、機械学習（SVM やニューラルネットワーク）やバッグオブフィーチャーズ法の応用により、感情画像に対する瞳孔面積の応答性の違いを分類し、 個人的に不快と感じる様な類似画像をデータベースから予め削除できるシステムを構築しました。

主な研究業績

• Lingjun LI and Koji Kashihara (Co-chair): Effects of emotional stimulation on working memory, Proceedings of the SICE Annual Conference 2021 (SICE 2021), pp.571-573, 2021.
• [review] Koji Kashihara: Microsaccadic modulation evoked by emotional events, Journal of Physiological Anthropology, Vol.39, No.26, pp.1-11, 2020.
• Koji Kashihara, Kazuo Okanoya and Nobuyuki Kawai: Emotional attention modulates microsaccadic rate and direction, Psychological Research, Vol.78, No.2, pp.166-179, 2014.
• Koji Kashihara: A brain-computer interface for potential nonverbal facial communication based on EEG signals related to specific emotions, Frontiers in Neuroscience, Vol.8, No.244, pp.1-12, 2014.
• Koji Kashihara and Yoshibumi Nakahara: Evaluation of task performance during mentally imagining three-dimensional shapes from plane figures. Perceptual and Motor Skills, Vol.113, No.1, pp.188-200, 2011.
• Koji Kashihara: Optimal view angles in three-dimensional objects constructed from plane figures as mental images. International Journal of Human-Computer Interaction, Vol.27, No.7, pp.606-619, 2011.

2. 人工知能と機械学習の生体情報への応用

心電図や脈波の特徴量をリアルタイム解析し、ストレスや健康状態をモニタリングできるヘルスケアモニタリングシステムの構築を行ってきました。 また、地震での車中泊でも問題となるエコノミークラス症候群を対象に、近赤外線カメラを用いた静脈画像の効果的な解析手法（進化的計算論やディープラーニングの応用）を検討しています。 さらに、錯覚による交通事故に着目し、運転シーンの画像解析や運転者の生体計測により、未然に事故を防ぐための警告システムの研究開発も遂行してきました。

主な研究業績

• Yoshio Kan and Koji Kashihara: Analytical methods for assessment of temporal changes in heart function, International Journal of Smart Computing and Artificial Intelligence, Vol.1, No.2, pp.109-126, 2017.
• Yutaka Kameda and Koji Kashihara: A pulse wave monitoring system based on a respiratory pacemaker, Network Modeling and Analysis in Health Informatics and Bioinformatics, Vol.6, No.12, pp.1-19, 2017.
• Koji Kashihara and Masashi Iwase: Automatic design of an effective image filter based on an evolutionary algorithm for venous analysis, Network Modeling Analysis in Health Informatics and Bioinformatics, Vol.5, No.1, pp.1-14, 2016.

3. 血圧調節と自律神経活動

(1) 循環器病における血圧調節能力(自律神経活動)の評価

心臓病患者において、動脈圧反射系（脳幹による自律神経や血圧の調節）は、生命活動の維持に重要な役割を担う。 反射系への入力（血圧）を感知する頚動脈洞を血流から外科的に分離し、機械的に制御することで、 動脈圧反射系の伝達特性を評価しました。 急性心筋梗塞での副交感神経系の異常に起因した血圧･心拍数の低下時に、脳中枢を介した自律神経活動や血圧調節能力が 極度に低下する危険性を静・動特性解析により解明しました。 また、脳幹（延髄部）での神経伝達物質 ニューロペプチドYが、体性交感神経反射系への減弱効果を持つことを解明しました。

(2) 循環器応答の数理モデル化と知的自動治療システムの構築
心筋梗塞や脳卒中の患者では、緊急治療室での最大限の治療効果が致死率低下に直結します。 しかし、担当医が外科的な治療を行いながら、刻々と変化する患者の容態に応じた治療を行うことは難しいのが現状です。 そこで、医用・電気電子・知能制御工学（ニューラルネットワーク・適応予測制御）等を効果的に融合させ、生体特有の非線形・非定常性、 個体差や外乱による応答特性の変化に対し、柔軟に対応できる自動薬剤投与システムを構築しました。 生体応答の数理モデリングに基づくシミュレーションや動物実験では、応答特性が心筋梗塞により複雑に変化し、複数の治療薬が相互干渉を 起こす状況や予期せぬ突発的な出血性ショックに対し、俊敏かつ安定して最適な血行動態に治療できる頑健な制御性能を示しました。

主な研究業績

• Koji Kashihara: Hybrid intelligent controllers for a multiple drug delivery system in acute heart failure, Biomedical Engineering: Applications, Basis, and Communications, Vol.27, No.5, pp.1550043-1-1550043-14, 2015.
• Koji Kashihara, Simon McMullan, Tina Lonergan, Ann Goodchild and Paul Pilowsky: Neuropeptide Y in the rostral ventrolateral medulla blocks somatosympathetic reflex in anesthetized rats. Autonomic Neuroscience: Basic & Clinical, Vol.142, No.1-2, pp.64-70, 2008.
• Koji Kashihara, et al.: Adaptive predictive control of arterial blood pressure based on a neural network during acute hypotension. Annals of Biomedical Engineering, Vol.32, No.10, pp.1365-1383, 2004.
• Koji Kashihara, et al.: Bezold-Jarisch reflex attenuates dynamic gain of baroreflex neural arc. American Journal of Physiology, Heart and Circulatory Physiology, Vol.285, No.2, pp.H833-H840, 2003.

4. 赤ちゃん学研究

屋内の危険な場所での子供（乳幼児）の行動パターンや滞在場所をトラッキングから定量的に評価しました。 カメラ映像から親と子供の移動履歴を算出し、移動（滞在）場所、総移動距離と移動速度（活動量）を推定しました。 特に、自動トラッキング（KCF法：Kernelized Correlation Filterなど）が切れた場合、手動により再トラッキングができるように改良し、 行動履歴や活動量のパラメータがリアルタイム映像で可視化できるようにしました。 また、子供と大人の目線の違いによる危険物の発見の早さをVRにより定量的に評価しています。
※この研究課題は、科研費補助（分担課題）により実施されています。

主な研究業績

• Koji Kashihara, Yoshitaka Matsuda and Motonobu Watanabe: Dangerous Behavior patterns of a child with a mother based on tracking analysis, Proceedings of the SICE Annual Conference 2021 (SICE 2021), pp. 1234-1237, 2021.
• 研究期間: 2016/04 ～ 2020/03
  研究課題: 乳幼児視点の家庭内事故防止―装着型視線計測装置によるアプローチ
  実施形態: 科学研究費助成事業
  研究種目: 基盤研究(C)
  課題番号: 16K01892
  代表区分: 代表者 渡部基信, 分担者 柏原考爾