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ジョセフ・A・スグロ | |
|---|---|
 2013年のSgro | |
| 生まれる | |
| 国籍 | アメリカ人 |
| 母校 | カリフォルニア大学ロサンゼルス校、 ウィスコンシン大学、マイアミ大学ミラー 医学部 |
| 科学者としてのキャリア | |
| フィールド | 数学 数理論 理学 神経学 神経生理学 マシンビジョン 機械学習 |
| 機関 | イェール大学 高等研究所 コロンビア大学 VCU メディカルセンター Alacron, Inc. FastVision, LLC |
| 博士課程の指導教員 | HJ ケイスラー |
ジョセフ・A・スグロ（カリフォルニア州サンディエゴ生まれ）は、アメリカの数学者、神経学者/神経生理学者であり、フレームグラバー、高速カメラ、スマートカメラ、画像プロセッサ、コンピュータービジョン、マシンビジョン、学習技術の分野におけるエンジニアリング技術者/起業家です。
Sgroは、高度な数学と論理学の研究者としてキャリアをスタートしました。1970年にカリフォルニア大学ロサンゼルス校（UCLA）で数学の学士号を取得し、1973年に数学の修士号、1975年にウィスコンシン大学で数学の博士号を取得しました。ウィスコンシン大学では、Jon BarwiseとKenneth Kunenとともに博士課程委員会を構成していたH. Jerome Keisler [1]のもとで数理論理学を学びました。
イェール大学で講師および博士研究員を務め、ニュージャージー州プリンストンの高等研究所のメンバーでもあった後、スグロは神経学を学ぶために学校に戻り、1980年にマイアミ大学ミラー医学部のPh.DからMDプログラム[2]で医学博士号を取得しました。その後、ノースカロライナ大学メモリアル病院で内科のインターンシップ、神経学のレジデント、フェローシップ、ニューヨーク神経学研究所の臨床神経生理学の教員を務めました。
神経生理学の研究の成果として、Sgro氏は、ポスドク研究員および神経学の助教授として勤務していた1985年に、神経学研究に関連する技術を製造するため、Alacron, Inc.（旧称Corteks, Inc.、1990年）を設立しました。1989年にこの技術を商品化し、アレイプロセッサ、フレームグラバー、ビジョンプロセッサの開発を開始し、最近ではBSIおよびスーパーラティス（デルタ）センサードーピング[3]技術の進歩を支援しました。マシンビジョン技術の研究を拡大し、Sgro氏は2002年にスマートカメラメーカーのFastVision, LLCをAlacron, Inc.の子会社として設立しました。2016年、FastVision, LLCはAlacron, Inc.に統合されました。
数学研究
ウィスコンシン大学で博士課程の1年目に、スグロは、開集合論理量指定子を用いた一階述語論理の位相的拡張が論理的完全性を持つことを証明した。これはそれまで広く信じられていたものの証明されていなかった。スグロの証明は数学界全体で注目を集め、1974年、博士号を取得する1年前に、彼はイェール大学の数学のジョサイア・ウィラード・ギブス講師に任命され、位相的モデル理論の研究を続けるためにNSF研究助成金を受け取った。 [4] イェール大学は、彼がウィスコンシンで遠隔的に学位論文と博士論文を完成させると同時にこの栄誉を受け入れることを許可し、彼は1975年にそれを完了した。位相的モデル理論に関する彼の結論は、彼の博士論文と博士論文の基礎となった。1976年から1977年の学年度に、スグロはAMSからセンテニアル・フェローシップ[5]を受賞した。彼の研究は、記号論理学会のLogica Colloquim '77ヨーロッパ会議での講演に招聘されることにもつながった。このイベントは当時まだ東側諸国の一部であったポーランドのヴロツワフで開催され、スグロは「鉄のカーテンの向こう側」のイベントで講演した最初の西側出身の数学者の一人となった。[6]スグロはまた、1977年から1978年にかけてニュージャージー州プリンストンの高等研究所 に在籍した。[7]
1977年に発表されたSgroの学位論文「位相モデルの完全性定理」[8]と、積位相開集合量指定子上の連続関数の公理化と完全性を含むこの研究の拡張は、1976年にIsrael Journal of Mathematicsに掲載されました。 [ 9 ]これらの結果に続いて、Sgroは、内部演算子量指定子論理を使用した開集合量指定子論理の拡張が完全性を持ち、クレイグ補間を満たすという証明を発表しました。[10] 彼はさらに、開集合量指定子論理のスースリン-クリーネ閉包[11] がクレイグ補間に失敗し、内部演算子論理よりも厳密に弱いことを示しました。[12]彼のその後の研究は、超積に関するŁośの定理を満たし、スースリン-クリーネ特性を持つ一階述語論理の最大拡張の存在を証明することに集中しました。 [13] これはまた、Łośの定理とコンパクト性定理の拡張形の両方を満たす一階述語論理の超積拡張にも拡張されました。[14]
神経学的研究
数理論理学を研究するうちに、Sgro 氏は脳が運動や感覚の情報を処理するために使用する論理システムの調査に興味を持つようになり、末梢神経系と中枢神経系の機能を調べる神経学と生理学の分野である臨床神経生理学を学ぶつもりで学校に戻りました。神経生理学の研究では、通常、神経経路の化学的および電気的活動を視覚化するために画像ツールを使用します。今日では、fMRI、脳波記録(EEG)、誘発電位(EP)、TMSなどの脳活動を視覚化して評価する技術が含まれます。
Sgro 氏は、1981 年にノースカロライナ大学で内科のインターンを、 1984 年にコロンビア・プレスビテリアン医療センターで神経学の研修を修了しました。その後、ニューヨーク市のコロンビア大学内科外科大学で臨床神経生理学の博士研究員( 1983 ～ 1985 年)、神経学の准教授(1985 ～ 1986 年)、神経学の助教授(1986 ～ 1987 年) を務めました。その後、バージニア州リッチモンドに移り、そこで神経学の准教授および神経生理学部長 (1987 ～ 1991 年)を務め、最後にバージニア・コモンウェルス大学医療センターで臨床神経生理学部門長 (1991 ～ 1994 年) を務めました。彼はまた、 1994年から2004年まで コロンビア・プレスビテリアン医療センターの神経学の非常勤准教授に任命されました。
コロンビア・プレスビテリアン医療センターでの博士研究員時代に、Sgro氏は、体性感覚誘発電位（SSEP）に特に重点を置いた誘発電位の理論に関する研究と発見により、医療界で高い評価を得ました。誘発電位記録技術を改善するためのSgro氏の取り組みの概要は、Keith Chiappa氏の著書[15]に記載されています。この記事では、1次元と2次元の線形および非線形デジタルフィルタを多数取り上げています。記録の忠実度を改善するための2つのアプローチは、コヒーレント電気ノイズの低減によって信号対雑音比 （SNR）を高めること[16]と、移動平均技術によるSNRの改善と平均波形の変化の検出をトレードオフする、誘発電位の2次元DFTデジタルフィルタリング の開発です。[17] この技術を使用して、SgroはSSEPが「状態依存的」であり、患者が起きているか眠っているか（麻酔中）によって変化することを証明しました。[18]これらの発見に続いて、 Whitaker Foundation からの資金提供を受けて、[19] Sgroは超高速（数百ヘルツ）疑似ランダムmシーケンスによる刺激に基づいて誘発電位を分析する技術と手法を開発しました。[15] [20] [21]この研究は、てんかん重積状態による死亡率 などの亜臨床疾患または損傷の識別および予測のより効果的な方法であることが実証されました[18] [22] [23]（従来の誘発電位と比較して、臨床的に明らかとなるほど重篤になるまで検出されない疾患）
Sgro は、誘発電位を用いた（求心性）感覚神経系の研究を進める一方で、潜在性疾患のより効果的な検出と術中患者モニタリング中の運動系の感度向上を目標に、TMS を使用して（遠心性）運動神経系の状態を判定するデバイスと技術の研究も開始しました。Sgro [24]と彼の同僚は、電気脳刺激の歴史的安全限界[25] [26] （数時間にわたって 20 ～ 50 ヘルツの刺激率で 40 uC/cm2/相）を超える可能性のある高磁場強度および高速経頭蓋磁気刺激装置の設計に関する理論的および実際的な問題を研究しました。これらの研究の結果、安全性研究に適した高速高磁場強度デバイス[27]が構築されました。Sgro の研究では、最大磁場強度 3.4テスラ、 8 ヘルツ、20 分間または 10 uC/cm2/相での TMS の安全性がラットで実証されました[28]
神経学の研究者として働く傍ら、Sgro はバイオメディカル エンジニアリングとマシン ビジョンの研究を始めました。具体的には、イメージングとマシン ビジョン テクノロジを使用して、さまざまな意識状態、医療処置、および病気における神経系の機能と完全性を評価しました。当初、この研究はDEC PDPミニコンピュータで実行されるFortranで記述されたコンピュータ プログラムを使用して実施されました。1980 年代半ばには、ISAバスを備えたIBM PC 互換コンピュータが広く採用され、PC の機能性を高めるPCベースの拡張カードの開発が可能になりました。Sgro は、低コストの高度なハードウェア開発を促進するために、高度な医療研究機器と商用 PC ベースの製品 を開発する Alacron, Inc. を共同設立しました。
1990年代半ば、Sgroは神経生理学的モニタリングの自動化における人工知能手法の使用を研究し始めました。 [29] Sgroは、臨床モニタリングおよびEEGと誘発電位の自動神経生理学的解釈におけるバックプロパゲーション ニューラルネットワーク の使用に関する研究を実施しました。誘発電位に対するこのアプローチの概要は[30]で概説されており、パイロットスタディでは、深層学習などの複数の隠れ層ニューラルネットワークを使用すると、視覚、脳幹聴覚、体性感覚誘発電位の分類と待ち時間測定が、人間の専門家による分類に匹敵することが示されました。高次ニューラルネットワーク（HONN）[32] [33]を使用したEEGの機械学習 に関する追加の研究[31]でも、人間の専門家による分類と比較した場合、同等の結果が得られました。
起業家としてのキャリア
アラクロン株式会社
1985年、Sgroはニューハンプシャー州ナシュアにAlacron, Inc.を共同設立した。SgroとAlacronのエンジニアリングチームは、フレームグラバーと高速画像処理計算サブシステムの開発と製造に注力した。現在、製品ファミリーにはフレームグラバー、ソフトウェア、データ記録デバイス、およびサポート周辺機器が含まれている。当初は神経生理学の研究と医療用画像に重点を置いていたが、Alacronは、医療分野以外にも、製造、軍事、ロボットを多用するその他の産業など、他の用途にも製品の用途が広がっていくのを目の当たりにした。Alacronは、Automated Imaging Associationの年次市場データレポートで最大のフレームグラバーメーカーの1つである。[34]
もともと医療用画像処理用に開発されたフレーム グラバーのマシン ビジョンでの幅広い使用例としては、国境警備用の後方散乱 X 線装置に Alacron の技術を組み込んだAS&Eや、航空の「ブラック ボックス」に相当する海上用航海データ レコーダーの画像キャプチャなどがあります。
Alacron が提供する商用製品ラインに加えて、Sgro はフレーム グラバー技術をさまざまな分野の専門システムに統合するための基礎研究を継続しました。同社はSBIR助成金を受け、Sgro は次のような研究で主任研究者を務めました。
- 「デジタル信号処理誘発電位マシン」NIH SBIR #1R44NS024494。1986年（フェーズ1）、1988-1990年（フェーズ2）。[35]
- 「自己最適化誘発電位増幅器」NIH SBIR #1R43NS24490。1986-1987年（フェーズ1）、1989-1991年（フェーズ2）。[36]
- 「神経生理学のための磁気刺激装置」、NIH SBIR #1R43NS24924、1986-1987 (フェーズ 1)、1989-1991 (フェーズ 2)。
- 「イベント検出ビデオ/EEG モニタリング システム」、NlH SBIR #1R43NS26204、1988 ～ 1989 年。
- 「神経生理学のための磁気神経刺激装置」NIH SBIR II #2R44NS24924、1989-1991年。[37]
- 「効率的なロスレスEEG圧縮エンジン」NIH SBIR #1R43NS34211。1995-1997（フェーズ1）、1999-2003（フェーズ2）。[38]
- 「手頃な価格の高性能コンピューティングのためのスケーラブルなプログラマブル アクセラレータ」、DARPA契約番号 N66001-96-C-8611、1997 ～ 2001 年。
Alacron の技術と研究に関する学術的な発表には、次のものがあります。
- 「ライフサイエンスアプリケーションのためのビジョンソリューション」Pittcon、2006年。[39]
ファストビジョン LLC
2002年、SgroはFastVision, LLCを設立しました。FastVisionは、CMOSおよびCCD画像センサーをベースにした、メガピクセル以上の高速デジタルカメラを製造しています。同社の目標は、スマートカメラ、つまりオプトエレクトロニクスと同じパッケージに高速でスケーラブルな統合画像処理機能を組み込んだカメラを製造することです。ほとんどのスマートカメラベンダーと同様に、FastVisionのスイートには、カメラ内画像処理を可能にするFPGA処理およびメモリサブシステムが含まれています。高性能フレームグラバーまたはビジョンプロセッサボード（またはホストサブシステム）と統合すると、結果として得られるシステム機能を単純な画像圧縮を超えて拡張できます。スマートカメラサブシステムは、カメラの内外にあるディスクまたは不揮発性半導体ストレージと統合して、持続的なリアルタイムデータ取得を保持することができます。これは、ネットワーク接続が過負荷になったり利用できない場合にシステムの有効性を高める貴重な手段です。
スマートカメラの用途は、セキュリティや監視から、医療や製造におけるロボット工学、ボット、ドローン、インテリジェント兵器などの軍事用途、衛星、宇宙空間および宇宙探査まで多岐にわたります。
参照
参考文献
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外部リンク
- Alacron と FastVision の高度なビジョン テクノロジーをYouTubeで紹介
- ResearchGateの Joseph Sgro による出版物
- LinkedInの Joseph Sgro