衛星夜間光データを用いた停電地域の把握
災害による停電地域の早期復旧に向けた被害状況の把握には，二次災害リスクを軽減するため遠隔で受動的に得られるデータが求められている．本研究では，2019年台風15号を対象に，千葉県における停電地域と，人工衛星により観測される夜間における地表面の光強度(輝度)とを比較し，停電地域の推定を行った．その結果，市街地では復旧により輝度が大きく変化するが，山間部では判別が難しいことが明らかになった．
体表面電位分布を計測するために開発した小型電極アレイを用いて，簡単に体内のインピーダンス分布を低侵襲的に計測する技術の開発を行っている。通常のインピーダンスＣＴのように多数の電極を体表面に配置するのではなく，簡単に着脱が出来る小型電極アレイを計測に用い，地質調査の分野で使用されている電気探査法を利用して内部のインピーダンス分布の再構成を行う。現時点ではまだ，生体の計測には至っていないが，電解液中に導電性ゲルを配置することで人体のインピーダンス分布を模擬し，計測のシミュレーション実験を行っている。また，有限要素法による解析も行い，実験結果と比較を行い，測定精度が分布形状に依存して変化することなどを明らかにしている。
1. はじめに
体表面電位分布を計測するために開発した小型電極アレイを用いて，簡単に体内のインピーダンス分布を低侵襲的に計測する技術の開発を行っている(1)-(7)。通常のインピーダンスＣＴのように多数の電極を体表面に配置するのではなく，簡単に着脱が出来る小型電極アレイを計測に用い，地質調査の分野で使用されている電気探査法を利用して内部のインピーダンス分布の再構成を行う。今回の実験では，生体の計測には至っていないが，電解液中に導電性ゲルを配置することで人体のインピーダンス分布を模擬し，計測のシミュレーション実験を行った。また，有限要素法による解析も行い，実験結果と比較を行った。その結果，測定精度が分布形状に依存して変化することなどがわかった。
2. 実験方法
〈2･1> 電気探査法
地中内部の地質構造を非破壊的に調査する方法として電気探査法が普及している。これは地表面に多数の電極を配置し，各電極間のインピーダンスから地中内部のインピーダンス分布を再構成する方法である。一般的なインピーダンスCTでは測定対象の周囲を取り囲むように多数の電極を配置するが，電気探査法では地表面にのみ電極を配置する。そのため，CTと比べて測定精度は低いが，電極配置が簡単であるというメリットがある。
通常の電気探査法では，測定対象の表面に真直ぐ一列に等間隔で電極を接触させて測定を行う。測定する電極配置にはいくつかの方法があるが，今回使用したFig.1に示すエルトラン配置法では，距離aだけ離れた隣接する電極対C1とC2に電流を流し，別の離接する電極対P1とP2の電位差を計測する。
測定対象内部の抵抗率ρが均一であるとすると，データ位置をFig.1 に示すように中央から深さ a の位置として，そこの抵抗率が見掛けの抵抗率に等しいと考えて分布を求める。
つまり電気探査法は，抵抗率が一様でない限りはデータ表示位置の実際の抵抗率と見掛けの抵抗率の差が大きくなる可能性が高くなり，位置の検出精度が著しく低下してしまうことに注意が必要である
〈2･2〉 疑似モデルと電極配置
本研究ではFig.2 に示すような，450 mm×310 mmの底面を持つアクリル製の水槽に食塩水を入れ，食塩水中に任意の形の導電性ゲルなどを配置したものを模擬生体模型として導電率分布の測定を行った。導電率の違う食塩水と導電性ゲルやアクリル樹脂片などによって複雑な導電率分布を持つ生体内を模擬している。
電気測定には，水槽の側面に取り付けた15個のグラッシーカーボン電極を使用した。グラッシーカーボン電極は直径3mmの円形であり，隣接する電極の中心間距離は10mmである。電極の中の１対の電流電極から振幅1.5mA，100Hzの正弦波電流を水槽中に流し，別の１対の電位電極で電位を計測した。電位電極による電位計測には高入力インピーダンスのオシロスコープを使用した。なお，食塩水の導電率が比較的大きく，しかも周波数が100Hz程度と低いので，誘電率の影響は無視し，インピーダンスの虚数部は0として解析を行った。
図３は水槽の底面（X-Z面）をY軸方向から見た図であり，データ位置を示している。食塩水と導電率の異なるアクリル樹脂片を図３に示す位置に沈め，各データ位置の抵抗率の測定を電気探査法によって行った。また有限要素法によるシミュレーションも行い測定結果と比較した。
3. 実験結果
図４は測定した電圧から電気探査法によって抵抗率の分布を再構成した結果である。図中の破線で囲まれた範囲にアクリル樹脂片が存在している。アクリル樹脂片の電気抵抗は食塩水の電気抵抗に比べて桁違いに大きいため，アクリル樹脂近傍の抵抗率が上昇しているのがわかる。しかし，アクリル片の位置にとどまらず，右上方にかけて帯状に抵抗率が上昇する結果が得られた。
図５は有限要素法によって計算した電流分布をもとに測定電極の電圧を求め，電気探査法によって再構成した結果である。このシミュレーション結果は，図４と同様にアクリル片の位置から右上方に帯状に抵抗率が上昇する様子を示している。
4. 考察
図５の有限要素法によるシミュレーション結果には，図４の測定結果と似た，帯状の高抵抗率分布が現れている。これはつまり電気探査法では，実際に抵抗率が高いアクリル片の近傍に，実際よりも抵抗率が高く見積もられるファントム領域が現れることを意味している。これは，電気探査法を用いたインピーダンス分布の計測を行う上で注意しなければならない問題であり，ファントムの解消法を検討する必要がある。
定量的にはシミュレーション結果の方が測定結果より抵抗率が高くなっている。この原因についてはさらに詳細な解析が必要であるが，原理的に電気探査法は抵抗率の定量的な計測よりも，抵抗率の異なる部位の検出に向いている測定方法である。
論文
「電気探査法による生体インピーダンス計測の模擬実験」(2018)『電気学会論文誌C』138p.1341-1347.
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