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確率ニューラルネット族の提案：確率モデルをネットワーク展開した新しい概念

概率神经网络家族的提议：将概率模型扩展到网络的新概念

基本信息

批准号：
15J05844
负责人：
早志英朗
金额：
$ 1.47万
依托单位：
Hiroshima University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2015
资助国家：
日本
起止时间：
2015-04-24 至 2017-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究員は，入力信号に関する確率モデルに基づきニューラルネットワークを構築する枠組みの提案と，その枠組みに基づき新たなニューラルネットワークを展開する理論的研究に従事した．さらに，その過程で得られた知識に基づき，生体信号の数理モデルに関する研究や，医用データ解析に関する研究を実施した．研究実績としては，学術論文3編，国内発表7件，受賞1件であった．主な成果は以下のとおりである．■確率モデルに基づくニューラルネットワークの設計と生体信号識別への応用：ニューラルネットワークの構造を決定する1つのアプローチとして，確率モデルに基づく設計法を提案した．提案法では，入力に関する事前知識を指数分布族の確率密度関数を用いて表現し，これを核とする識別モデルをニューラルネットワークへ展開することで構造を決定する．この研究成果に基づく発表を電気情報通信学会九州支部一般講演会にて行なった．■信号強度依存ノイズを考慮した筋電信号モデルとリアルタイムパラメータ推定法の提案：本研究では，脳から筋への運動指令に重畳する信号強度依存ノイズの影響が筋電信号の分散分布に重畳するという仮定に基づき，運動指令から筋電信号発生までの数理モデルを構築するとともに，モデルパラメータをリアルタイムに推定する手法を提案した．この研究成果は，IEEE Transactions on Biomedical Engineeringに掲載された．■多変量解析と機械学習に基づく脳梗塞リスク予測：本研究では，頸動脈ステント留置術後における患者の30種類のリスク因子から多変量解析に基づき特に重要な2種類の因子を特定するとともに，これらの因子から機械学習に基づき術後の脳梗塞のリスクを予測できる可能性を示唆した．本研究成果は，Journal of Neurosurgeryへ採録決定している．

This researcher is working on a theoretical study of the relationship between the input signal and the accuracy of the data. In addition, the process of knowledge acquisition, biological signal mathematical research, medical data analysis research. Research achievements, 3 academic papers, 7 domestic submissions, 1 award. The main achievement is the following.■ Design and biological signal identification for accurate detection of biological signals: determination of the structure of biological signals; and proposal of accurate detection of biological signals. The proposed method is based on prior knowledge of the input force, the accuracy density of the exponential distribution family, and the use of the expression, the identification, and the structure determination. The results of this research were presented at the Kyushu Branch General Lecture Meeting of the Institute of Electrical Information and Communication.■ Proposal for estimation method of signal intensity dependence: This study proposes a mathematical method for estimating the distribution of the signal intensity dependent on the motion command of the tendon. IEEE Transactions on Biomedical Engineering. Multi-variable analysis and mechanical learning basis for infarction prediction: This study demonstrated the possibility of 30 types of factors in patients with carotid artery disease after surgery, and 2 types of factors in multi-variable analysis and mechanical learning basis for infarction prediction. The results of this study were published in Journal of Neurosurgery.

项目成果

期刊论文数量（0）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

動画像解析に基づく乳幼児ハイハイ動作の経時的発達評価

基于视频图像分析的婴儿爬行行为时程发育评价

DOI：
发表时间：
2016
期刊：
影响因子：
0
作者：
川嶋克明;船曳康子;小川詩乃;尾倉侑也;早志英朗;曽智;栗田雄一;志波泰子;森裕紀;島谷康司;最上晴太;小西行郎;辻敏夫
通讯作者：
辻敏夫

A motor behavioral evaluation method for children with developmental disorders during music therapy sessions: A pilot study

音乐治疗期间患有发育障碍的儿童的运动行为评估方法：一项试点研究

DOI：
发表时间：
2016
期刊：
Current Pediatric Research
影响因子：
0
作者：
Zu Soh;Ryo Migita;Kayoko Takahashi;Koji Shimatani;Hideaki Hayashi;Yuichi Kurita;and Toshio Tsuji
通讯作者：
and Toshio Tsuji

A diagnostic support method for evaluating autonomic nervous function of patients with Parkinson's disease using a head-up tilt test

评估帕金森患者自主神经功能的诊断支持方法

DOI：
10.4286/jjmi.85.569
发表时间：
2015
期刊：
Iryou kikigaku (The Japanese journal of medical instrumentation)
影响因子：
0
作者：
熊田陽子;熊田陽子;熊田陽子;Yoko Kumada;Yoko Kumada;Yoko Kumada;熊田陽子;Yoko Kumada;Yoko Kumada;Yoko Kumada;熊田陽子;熊田陽子;Yoko Kumada;Yoko Kumada;熊田陽子;熊田陽子;熊田陽子;熊田陽子;Yoko Kumada;熊田陽子;熊田陽子;熊田陽子;熊田陽子;熊田陽子;熊田陽子;松原裕樹，平野博大，平野陽豊，松岡玄樹，栗田雄一，鵜川貞二，中村隆治，佐伯昇，河本昌志，吉栖正生，辻敏夫;平野博大，伊藤雅史，遠藤卓行，早志英朗，平野陽豊，栗田雄一，佐古田三郎，辻敏夫
通讯作者：
平野博大，伊藤雅史，遠藤卓行，早志英朗，平野陽豊，栗田雄一，佐古田三郎，辻敏夫

動画像解析に基づく乳幼児ハイハイ動作の定量的発達評価

基于视频图像分析的婴儿爬行行为发育定量评价