製品にはプロダクトライフサイクルがあり，その段階ごとに要求される開発内容も変化するため，市場における製品のイノベーションの状態を把握することが重要である. また，ドミナントデザイン発現前に製品を市場に投入することは，製品が広く受け入れられるための有効な手段の一つであるといわれている. しかし，ドミナントデザイン発現時期は，事後にしかわからないという問題があり，その対策として，特許情報を使った手法が多くの研究者によって検討されているが，製品に関する技術の専門家が必要であることが課題である. 例えば，分析に使う特許分類コードや技術の専門用語が特定できないことである. 特許情報を使った先行研究では，特許分類コードを使った方法，テキストマイニングを使った方法，機械学習・ディープラーニングを使った方法があるが，製品に関する技術の専門家の知見が必要とされている．そこで，製品に関する技術の専門家の判断によらず，イノベーションの状態変化，ドミナントデザインの発現時期を得る方法に対する社会的要求がある． 本研究では，製品に関する技術の専門家の判断によらず，日本の特許情報と分類コードのFタームを使い，ドミナントデザインの発現時期を得る新たな手法を提案した.また，分析手法の有用性の検証として，製品の開発事例を元に，ドミナントデザインの発現時期を示すことができることを確認した．ここで，検証には，組み立てて完成する製品で，精密機器・装置分野の製品であり，かつＦタームが付与されているものを対象とした． 本論文は，以下の4章から成る. 1章では，研究の背景を述べ，先行研究の調査を行った. 先行研究の課題を認識し，取り組む課題を考え，本研究の目的を定めた. さらに，本論文の構成のアウトラインを示した. 2章では，製品に関する技術の専門家の判断によらず，Fタームを使い，イノベーションの状態変化，ドミナントデザイン発現時期を捉える新たな手法を提案した. 提案した新たな手法では，まず，分析対象の製品に関する特許を選定するために，特許分類コードのFIを特定する必要がある．FIを特定する手法の検討では，カメラを対象とし，製品を表す一般的な単語からFIを求めることができることを示した．また同時に，コア技術を表す特許分類コードを顧客の声から特定するため，日本の農業用草刈り機メーカーを分析し，コア技術を表すテーマコードが特定できることを示した．つぎに，イノベーションの状態変化とドミナントデザインの発現時期を得る手法を確認するために，先のそれぞれの結果及びFタームを用いて，製品に関するFIから，Fタームを特定し，Fタームから，イノベーションの状態変化を求めた．求めたイノベーションの状態変化から，AbernathyとUtterbackが提唱したA-Uモデルの条件を適用し，ドミナントデザインの発現時期を特定できることを示した．また，インクジェットプリンタ，NC加工機，プロジェクタについて分析し，ドミナントデザイン発現時期を求め，製品のドミナントデザイン時期と比較した結果も示している． 3章では，2章で示した，新たな手法の有用性を検証した．有用性の検証は，製品開発に成功した日本企業を事例として分析し，2章で得た結果と比較した．この分析企業は，日本の業務用可食インクジェットプリンタ市場において，最も早く製品を投入した企業の一つであり，市場においてトップシェアを獲得している．製品開発の歴史と，ドミナントデザイン発現時期の分析結果を比較し，製品開発に着手したタイミング，製品を市場へ投入するタイミングは，ドミナントデザインの発現時期の前であることを示した．このことから，本研究で提案する手法は，製品開発において，製品を市場へ投入するタイミングを判断する際に有用であることを確認した．さらに，製品開発においては，ドミナントデザイン発現時期を鑑みた製品を市場へ投入するタイミングだけではなく，ターゲット選定，独自性や品質を実現する技術開発も重要であるため，事例でとりあげた企業の事業戦略，実行計画についても調査した．事例企業は，製品を市場へ投入するタイミングを定め，目標時期までにターゲット選定，製品の独自性を実現するための課題認識，課題解決のための技術開発を，戦略的，計画的に実施しており，このことからも，本研究で提案した新たな手法は，事業戦略において，製品を市場へ投入するタイミングを決定することに活用できることを示唆している． 4章では，2，3章を総括した. 2章，3章の成果をまとめ，本研究で新たに提案した特許情報と日本の特許分類コードのFタームを使った特許分析手法は，組み立てて完成する製品で，精密機器・装置分野の製品であり，かつFタームが付与されている製品において，製品に関する技術の専門家の判断によらずドミナントデザインの発現時期を特定できることを示し，企業の製品開発事例の検証から，提案した新たな手法の有用性を示唆している.また，本研究の限界と今後の展望，さらに，その実現のために取り組むべき課題を述べた．

In the dynamic global business landscape, finance and innovation stand as the twin pillars of corporate success. Both finance and innovation are vital for a company's long-term viability, demanding a harmonious interplay between prudent financial management and a culture that fosters innovation. Research in the field examining the relationship between a firm's finance and innovation is rapidly growing, offering profound insights into the dynamics shaping organizational success. While many empirical studies traditionally presumed that financial support drives innovative efforts, alternative perspectives support the reverse causation hypothesis, suggesting that innovation can stimulate financial performance. The current corporate management research often takes a segmented approach, focusing on either the signaling effect of innovation on financial performance or the influence of finance on innovation performance. While insightful, this segmented approach resembles examining separate puzzle pieces without considering the whole picture. We contend that finance and innovation are mutually interdependent, influencing each other. Our study uniquely explores both dimensions, investigating how financial resources stimulate innovation, and how innovation, primarily represented by patents, attracts investors and secures financial support. Focusing on Japanese corporations, our research provides a distinctive perspective due to Japan's diverse business landscape, strong patent system, and commitment to innovation. Japan's risk-averse market and global competition highlight the importance of innovation and the role of patents as signals for economic growth. The first study scrutinizes the intricate relationship between financial resources and firms' innovation outputs, exploring the influence of various financing sources, internal and external, inspired by the Pecking Order Theory. It involves a sample of 113 Japanese manufacturing firms listed on the JASDAQ market, using patent-based metrics to gauge technological innovation. The study highlights the crucial roles played by both internal and external financial resources in driving innovation outputs. Firms demonstrate a strong preference for self-generated financing, particularly internal funding. Additionally, the research unveils the complementary impact of debt financing, especially when internal resources are depleted, aligning with the Pecking Order Theory's risk principles. In our second study, we explore the reverse causation between innovation and finance, particularly during initial public offerings (IPOs). IPOs are pivotal, as they provide capital for growth and enhance a firm's reputation. However, information asymmetry poses a challenge, leading investors to rely on quality signals. We hypothesize that patents, as a proxy for innovation, mitigate information asymmetry because their information is verifiable, observable, and entails maintenance costs. Thus, a company with numerous patents before an IPO is likely to gain investor trust, leading to a more successful IPO. We analyze 338 newly listed Japanese firms across various industries, finding robust positive correlations between pre-IPO patent applications and IPO financial performance. This contribution enriches the literature on the impact of patents on IPO performance and illuminates the broader influence of innovation on finance. The third study delves into the dynamics of patent signaling within IPO firms, distinguishing between high-tech and low-tech sectors. High-tech firms often face more information asymmetry, with less transparency in R&D and patent disclosures, making them riskier for investors. Low- tech firms, with valuable patents and balanced resource allocation, are more accessible to investors. This raises the question of whether high-tech firms are less successful in using patent signals to raise total capital during the IPO process, as previous research has mainly focused on high-tech firms in technology-intensive markets. While prior studies often grouped all IPOs together or concentrated on specific industries, our study adds fresh insights to the entrepreneurship and innovation landscape by asserting that patents exert a more substantial influence on IPO success for low-tech companies in comparison to their high-tech counterparts. This observation underscores the necessity for an in-depth exploration of the patent signaling mechanism in IPOs, especially for low-tech firms characterized by simpler innovation portfolios and tangible assets appealing to risk-averse investors. Overall, our dissertation offers a comprehensive exploration of the interplay between finance and innovation in Japanese corporations, providing nuanced insights into the implications of this symbiotic relationship for businesses, policymakers, and scholars worldwide.

中国では、2000万人の新生児のうち約80万人に先天性疾患があり、そのうち20万人近くの胎児に深刻な欠陥や病気がある。これらの病気の胎児の誕生は、家族、さらには社会に深刻な経済的負担と社会問題をもたらす。したがって、胎児の欠陥や病気をできるだけ早期に発見するために、早期胎児モニタリングを実施することが重要である。臍帯動脈血信号には胎児の成長と発育に関する重要な情報が含まれており、子宮内発育遅延（IUGR）、低酸素症、母体の高血圧など妊娠中の様々な問題を、臍帯動脈血信号によって判断することができる。したがって、臍帯血信号の分析は、出生前のモニタリングと胎児の健康状態の診断にとって重要である。 超音波を用いた音響スペクトルパラメータ法は、臍帯動脈の血液信号を分析するための従来の手法であり、臨床診断基準となる3つのパラメータ、抵抗指数（RI）、脈動指数（PI）、および収縮期／拡張期臍帯血流速の最大値（S/D）から構成される。しかし、これらのパラメータは、位相遅延、位相周波数、位相モードといった信号の位相特性を無視し、最大値、最小値、平均値といった血流速度の基本的な統計パラメータのみに焦点を当てている。これは臨床的な誤診をもたらすことがある。 臍動脈の血液信号には、信号の振幅揺らぎに加えて、信号の複雑な構造と非線形特性も含まれている。本研究では、これらの信号の複雑な構造と非線形特性に着目し、フラクタル理論とカオス理論を用いて、胎児臍帯動脈血の測定信号に対して特徴パラメータの抽出および分類を包括的に行う新しい方法を提案する。まず、臍帯血信号のフラクタル特徴に着目し、フラクタル次元(BD)と相関次元(CD)を求め、BDは妊娠週数と正の相関があり、CDは正常と異常の判別に有効であることを検証する。次に、臍帯血時系列のカオス的特徴に対して、最大リャプノフ指数(MLE)を求め、同様に正常と異常判別への有効性を確認する。最後に、従来の特徴パラメータ(RI, PI, S/D）と新たに得られたパラメータ(BD,CD,MLE)に対して粒子群最適化サポートベクターマシン(PSO SVM)を適用し、４つの状態（正常、羊水過少、首周りの臍帯、胎児位置異常）における臍帯血信号の分類・診断モデルを提案する。 この博士論文は6章からなる。 第1章では、臍帯血研究の背景と手段を紹介し、現在の研究状況を概説する。また、本論文の概要を述べる。 第2章では，胎児血行動態の基礎を述べ、臍帯血信号パラメータの臨床的意義と正常基準値を概説する。臍帯動脈信号収集装置、データ分類、収集プロセスを概説する。 第3章では、フラクタル理論に基づき、フラクタル次元ボックスカウント法(BD)と相関次元(CD)を用いて臍帯動脈血信号の非線形特性を調べる。まず，臍帯血信号のフラクタル次元を計算し，その信号のフラクタル特性を解析する。結果として、臍帯動脈血信号のフラクタル次元と妊娠週数との間には正の相関があることが示された。次に、異常な臍帯動脈信号と正常な臍帯動脈信号を異常群と対照群に分類した。Grassberg-procacciaアルゴリズム（G-Pアルゴリズム）を用いて、2つのグループのCDを計算・分析する。正常臍帯血流信号のCDは異常信号のCDよりも全体的に大きい。CDは、従来の特徴パラメータに比べ、臍帯血流信号の正常性判別に有意的に優れている。さらに、臍帯血流信号のハースト指数をLo法により計算・解析する。その結果、臍帯血信号は非定常信号に属し、明らかな「1/fゆらぎ」特性を示すことがわかった。 第4章では，カオス位相空間図法と最大リアプノフ指数(MLE)を用いて，臍帯血信号のカオス特性を定性的・定量的に決定する。臍帯動脈血信号のアトラクター再構成を3次元(3D)および2次元(2D)位相空間で行う。その結果、異常な臍帯動脈信号の時系列のカオス位相図は、「毛糸玉」のようなごちゃごちゃした状態を示し、カオスの「形」は収束するように見えることがわかった。求めた最大リアプノフ指数(MLE)に対してROC曲線（ROC）を適用した結果、臍帯血流信号の正常性を識別する率が従来の特徴パラメータよりも有意に優れていることを示された。 第5章では，臍帯血信号の4つの状態（正常，絨毛膜羊膜症，臍帯頸部周囲，胎児位置異常）を分類する人工知能分類法を提案する。従来の特徴パラメータであるS/D、PI、RIに対してサポートベクターマシン(SVM)による分類器を構築する。」また、第3章と第4章で導出したフラクタル次元(BD)、相関次元(CD)、最大リアプノフ指数(MLE)を特徴パラメータとして、粒子群最適化-サポートベクターマシン（PSO-SVM）分類器を構築する。分類テストの結果から、PSO-SVM分類器の方が精度高く、本提案の分類法の有用性と有効性が確認された。 第6章では、本論文のまとめと今後の課題について述べる。

The COVID-19 pandemic has significantly transformed higher education, shifting it from traditional classrooms to online platforms. This change requires reassessment and adaptation of educational methods, particularly student assessment. Online formative assessments have become essential for improving teaching and learning outcomes because they provide immediate feedback, enable interactive support, and encourage selfassessment, thereby playing a key role in the learning process. The multiple-choice test is widely used to assess students. However, the inherent nature of multiple-choice questions poses the risk of obtaining correct answers, even without a genuine understanding of the content. To mitigate this issue, typical measures involve increasing the number of questions. To address this concern, this study implemented a new constraint aimed at enhancing the inherent characteristics of the multiple-choice format. This research objective focuses on investigating innovative scoring methods for formative assessments in online courses that can improve learning in higher education within the context of Yamaguchi University. This study evaluated the effectiveness of this learning assessment method by employing multiple-choice questions, presenting a practical and efficient approach for online formative learning assessment designed to assess a large student cohort. The new scoring method in this study extends Ikebururo's concepts that introduce partial scoring systems in MCQ design, driving the creation of a new scoring system centered on the "degree of matching.” This approach involved comparing the alignment between student responses and the instructor's design, resulting in a detailed five-level scoring system for four-choice questions. This scoring method hinges on evaluating how closely students’ answers align with the instructor's intended choices. Each question, with its four choices, is akin to a binary process, represented by a 4-digit binary number. Each digit in this comparison corresponds to a specific choice, allowing for a granular assessment of the match between student selection and the ideal answer. This innovative approach steps away from the conventional pass-fail binary system, offering a spectrum of evaluation outcomes. It provides a better understanding of students’ comprehension by gauging the extent of the alignment between their choices and the instructor's design. This method can enhance assessment accuracy by capturing the subtleties of student responses beyond mere correctness, earning partial points for partial knowledge or progress via multistep reasoning, promoting critical thinking, recognizing the importance of incremental progress, and capturing the depth of a respondent's knowledge. Initially, an extensive literature review established a theoretical framework, identifying gaps in the current understanding of online formative assessments. Subsequently, the study examined data collected from graduate students in the 'Advanced Research and Development Strategies' course at Yamaguchi University. The data span two academic years, 2019 and 2020, and provide a comparative view of face-to-face and online Lecturer Formats. Furthermore, the k-means clustering algorithm was used to analyze student performance using formative assessment scores. This method categorizes student performance into distinct clusters, revealing insights into individual learning behaviors. The k-means method, a popular technique in data mining and pattern recognition, efficiently groups data into 'k' clusters. It is effective for large datasets and versatile across various data types. The technique involves steps such as initialization, assignment, centroid updating, and convergence checking, and is instrumental in identifying performance patterns, enabling the development of more focused educational strategies. The results demonstrate the potential of the four-choice multiple-choice scoring method to revitalize online formative assessments. The key contributions of this study are as follows: ・Innovative Scoring Method: This study shows how the four-choice method can lead to more dynamic and engaging online assessments. This approach captures student performance more accurately and encourages deeper engagement with the material. ・Enhanced Student Engagement and Understanding: The new four-multiple-choice scoring method significantly affected student engagement and understanding. This fosters an environment in which students are more actively involved in their learning processes, contributing to better comprehension and retention of material. ・Practical Implications for Educators and Institutions: The need to adapt assessment strategies for digital learning, focusing on continuous feedback and personalized learning. ・Educational Technology Contribution: Key insights into adapting assessment strategies for digital learning, emphasizing continuous feedback, and personalized learning. This dissertation presents a comprehensive examination of new assessment techniques in the context of online learning. This provides a critical roadmap for educators and institutions to adapt to the digital educational environment for more effective and engaging assessment practices in online higher education.

高齢化の進展に伴い、専門的な介護や日常生活支援、医療健康サービスなど、高齢者介護サービスの需要は今後も増大していく。その結果、家族や友人、近隣住民、ボランティアなど、非専門職による非公式な介護がより一般的にとなりつつある。介護中に発生した怪我や損傷は、介護者の生活、特に精神的および身体的健康にさまざまな影響を与える可能性がある。従って、介護中の正しい姿勢と動きは介護者の筋骨格系疾患を防ぐために非常に重要である。研修プログラムは非正規介護者にとって筋骨格系障害のリスクを軽減するのに有用ですが、その大多数は、正しい介護姿勢を身につけるのは依然として難しいと感じている。また、彼らは正しい介護姿勢を取得するための専門的なアドバイスを長期にわたって得ることに苦労している。したがって、介護姿勢による損傷リスクを定量化することで、介護者の姿勢改善、作業効率の向上、筋骨格系疾患の軽減につながる。 人間工学に基づいた姿勢リスク評価方法としてRapid Entire Body Assessment (REBA) が最近注目されている。この方法は基本的に骨格の各関節の角度から姿勢リスクをスコアリングするものである。しかし、介護動作においては、被介護者の体重と姿勢によっても介護者への負荷のかかり方や動作を維持する時間が大きく異なるため、現状のREBAを用いたリスク評価は介護動作に対応しきれない場合が多い。また、骨格の抽出はOpenPoseなど姿勢認識アルゴリズムを用いることが多い。これらの技術では、画像状況や複数の人物の重なりなどにより骨格の欠落や誤認識などの問題がしばしば発生し、骨格の抽出が時にうまくいかない場合がある。 本研究では、時空間グラフ畳み込みネットワーク(ST-GCN)を用いて、欠落した骨格を行動特徴に基づき補完する技術と、人物が重なることにより誤認識された骨格を新たに生成する技術を開発することで骨格の算出精度を向上させる。また、従来のREBAスコアリング方法に対して、パワーポジションの概念を導入し、介護動作時の重心軌道、荷重継続時間、非対称荷重などを解析し、エクスラスコアとして新たに加えたC-REBA評価方法を提案し、その有効性を検証する。さらにC-REBAスコアを算出するための評価パラメータを自動的に取得する自己学習アルゴリズムを開発する。最後に実際の臨床応用を目指して、本研究で得られた技術を実装したオンライン行動分析と姿勢評価システムを構築する。 本論文は、６章から構成される。 第１章では、本研究の背景と概要について述べる。 第２章では、OpenPoseによる骨格の誤認と情報の欠落の問題を対処するために、ST-GCNを導入し骨格の補間と再構築手法を提案する。 具体的には、時空間畳み込みネットワークを用いて、時空間的特徴に基づき姿勢の推定とアクションの予測を行う。スケルトンの完全性と連続性を判別する運動連鎖スケルトン識別ネットワークを提案し、欠落しているスケルトンを2つの近い完全なスケルトンの情報とその前後アクション特徴に基づいて補間するアルゴリズムならびに、誤認されたスケルトンに対して重みの比率の高いアクションで置き換えるアルゴリズムを開発する。本アプローチにより、姿勢認識の精度とロバスト性を向上させることができる。 第３章では、介護動作に対して従来のREBA評価スコアが過剰に見積る問題に対して、介護作業の特徴を考慮した姿勢リスク評価方法（C-REBA）を提案する。介護作業にパワーポジションの概念を導入し、重心の軌跡、負荷維持時間、負荷移乗時の両足にかかる非対称荷重などを解析し、新しいエクスラスコアとしてREBAスコアに追加する方法を提案する。 経験のある看護師と経験のない介護者に対して、被検者をベッドから車椅子へ移乗する補助動作を測定と解析し、C-REBA方法の有効性を検証する。 第４章では、深層学習ネットワークを利用して動作特徴、負荷持続時間、動作の頻度、重心の変化、非対称負荷を学習させ、C-REBAルールに用いる評価パラメータを自動的に取得して、介護動作における姿勢リスク評価処理をすべて自動に行うアルゴリズムを開発する。 第５章では、「行動分析と姿勢評価システム」(BAPAS) の開発について述べる。 BAPAS は、医療支援業務における作業姿勢に関連する筋骨格系障害のリスクを評価することを目的とするウェーブアプリであり、パラメータの設定により他の医療分野にも簡単に拡張できる事例も示す。 第６章では、論文全体のまとめと今後の展望について述べる。

In recent years, not only mRNA (messenger RNA) but also other small non-coding RNA have focused on molecular diagnosis and therapy in oncology fields. Especially in human medicine, many studies elucidate the ability and function of many microRNAs, which are small non-coding RNAs. However, there are still not many studies in the veterinary field. In my PhD study, I focused on the non-coding small RNA in canine oncology fields. In the first chapter, I studied the dysregulated micro RNA in canine oral melanoma. At first, I performed the microarray-based miRNA profiling of canine malignant melanoma (CMM) tissue obtained from the oral cavity. Then, I also confirmed the differentially expressed microRNA by quantitative reverse transcription-PCR (qRT-PCR). An analysis of the microarray data revealed 17 dysregulated miRNAs; 5 were up-regulated, and 12 were downregulated. qRT-PCR analysis was performed for 2 up-regulated (miR-204 and miR-383), 3 down-regulated (miR-122, miR-143, and miR-205) and 6 additional oncogenic miRNAs (oncomiRs; miR-16, miR-21, miR-29b, miR-92a, miR-125b and miR-222). The expression levels of seven of the miRNAs, miR16, miR-21, miR-29b, miR-122, miR-125b, miR-204, and miR-383 were significantly up-regulated, while the expression of miR-205 was down- 2 regulated in CMM tissues compared with normal oral tissues. The microarray and qRT-PCR analyses validated the up-regulation of two potential oncomiRs, miR-204 and miR-383. I also constructed a protein interaction network and a miRNA–target regulatory interaction network using STRING and Cytoscape. In the proposed network, was a target for miR-383, and were targets for miR-204, and was a target for both. The miR-383 and miR-204 were potential oncomiRs that may be involved in regulating melanoma development by evading DNA repair and apoptosis. In my second chapter, I focused on non-coding RNA other than microRNA, and I compared canine hepatocellular carcinomas (HCC) and hepatocellular adenomas (HCA). I elucidated the differential expression of Y RNA-derived fragments because Y RNA-derived fragments have yet to be investigated in canine HCC and HCA. I used qRT-PCR to determine Y RNA expression in clinical tissues, plasma, and plasma extracellular vesicles, and two HCC cell lines (95-1044 and AZACH). Y RNA was significantly decreased in tissue, plasma, and plasma extracellular vesicles for canine HCC versus canine HCA and healthy controls. Y RNA was decreased in 95-1044 and AZACH cells versus normal liver tissue and 3 in AZACH versus 95-1044 cells. In plasma samples, Y RNA levels were decreased in HCC versus HCA and Healthy controls and increased in HCA versus Healthy controls. Receiver operating characteristic analysis showed that Y RNA could be a promising biomarker for distinguishing HCC from HCA and healthy controls. Overall, the dysregulated expression of Y RNA can distinguish canine HCC from HCA. However, further research is necessary to elucidate the underlying Y RNA-related molecular mechanisms in hepatocellular neoplastic diseases. To the best of my knowledge, this is the first report on the relative expression of Y RNA in canine HCC and HCA. In conclusion, I have demonstrated the up-regulation of potential oncomiRs, miR-16, miR-21, miR-29b, miR-122, miR-125b, miR-204 and miR383 in CMM tissues. In particular, the strong up-regulation of miR-383 in CMM tissues compared with normal oral tissues identified by microarray screening was confirmed by qRT-PCR. I conclude that miR-383 and miR-204 may promote melanoma development by regulating the DNA repair/checkpoint and apoptosis. Then, I also demonstrated the Y RNA dysregulation in the cHCC. Especially to my knowledge, this is the first report on Y RNA in canine tumors. Interestingly, this ncRNA has distinctive characteristics and differentiates malignant tumors (HCC) from benign 4 tumors (HCA). The expression pattern of Y RNA is consistent across clinical samples and cell lines. Thus, Y RNA has promising potential for differentiating HCC from HCA. Further research is required to fully elucidate the role of Y RNA in the development and progression of canine HCC and HCA.

In Japan, China, and Singapore, several studies have reported increased incidences of peripheral venous catheter-related bloodstream infection by Bacillus cereus during the summer. Therefore, we hypothesized that bed bathing with a B. cereus-contaminated “clean” towels increases B. cereus contact with the catheter and increases the odds of contaminating the peripheral parenteral nutrition (PPN). We found that 1) professionally laundered “clean” towels used in hospitals have B. cereus (3.3×10^4 colony forming units (CFUs) / 25cm^2), 2) B. cereus is transferable onto the forearms of volunteers by wiping with the towels (n=9), and 3) B. cereus remain detectable (80∼660 CFUs /50cm^2) on the forearms of volunteers even with subsequent efforts of disinfection using alcohol wipes. We further confirmed that B. cereus grow robustly (10^2 CFUs /mL to more than 10^6 CFUs /mL) within 24hours at 30°C in PPN. Altogether we find that bed bathing with a towel contaminated with B. cereus leads to spore attachments to the skin, and that B. cereus can proliferate at an accelerated rate at 30°C compared to 20°C in PPN. We therefore highly recommend ensuring the use of sterile bed bath towels prior to PPN administration with catheter in patients requiring bed bathing.