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関数データ解析法に基づくノイズの多い生体情報データへのレジストレーション法の開発

基于函数数据分析方法的噪声生物信息数据配准方法开发

基本信息

批准号：
17J06200
负责人：
高岸茉莉子
金额：
$ 1.22万
依托单位：
Doshisha University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
财政年份：
2017
资助国家：
日本
起止时间：
2017-04-26 至 2019-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

本研究では関数データ解析におけるレジストレーション法を拡張して，関数データの形の特徴を量的に評価するアプローチの開発を目的としている．2018年度の研究は大きく2種類に分けられる．1つめはノイズの多いデータが与えられた場合の，関数データ解析法に基づくレジストレーション法の開発である．具体的には，平均とは大きく異なるような形を持つ関数（外れ関数）に悪影響を受けないように平均の形を推定（ロバスト推定）し，かつとりわけ大きく異なる形を持つ外れ関数を特定するための，レジストレーション法を開発した．この研究の特徴としては，「形」を定量化するために，関数のデータを「強度差（垂直軸方向の違い）」，「位相差（平行軸方向の違い）」をそれぞれ定量化した指標に分解したことである．これにより，関数の形の「強度」，「位相」を単独で量的に評価することが可能になった．更に各指標にt分布を仮定したことで，それぞれの要素に外れ値があった場合でもロバストに平均の形を推定できるようにした．また各指標の平均からの距離を計算することで，形が平均関数から大きく離れた関数の検知を可能にした．また本手法を心電図データに実際に適用し，実用性を示した．これらの結果をまとめた論文を投稿し，年度末に出版された．もう1つの研究としては，2017年度の続きである，関数データ解析法に基づく，回答傾向の補正と，その補正された回答に基づくクラスタリングを行う手法の開発である．これも年度末にアクセプトを得て，年度明けに出版される．更に2018年度はこれを更に一般化させた手法を提案し，2件の学会発表を行った．

This study aims to develop a method for analyzing and evaluating the shape and characteristics of digital objects. The 2018 study focuses on the development of basic methods for analyzing and evaluating digital objects. Specific, average and large differences in shape and number of relations (external relations) affected by the average shape of the estimation (estimation), the difference between the shape and number of relations specific, the method to open. The characteristics of this study are: "shape","intensity difference (vertical axis direction)","phase difference (parallel axis direction)","quantitative analysis of" shape "," intensity difference (vertical axis direction)"," phase difference (parallel axis direction)". The "intensity" and "phase" of the relevant number and shape are independently evaluated. In addition, the distribution of each index is determined. The average distance of each index is calculated, and the average relationship is calculated. This method is applicable to the situation. The results of this paper are published at the end of the year. 1. Research and development, 2017 annual report, related data analysis, basic analysis, correction of answer tendency, correction of answer basic analysis, correction of answer basic analysis, correction of answer basic analysis. This is the end of the year, the end of the year, the end of the year. In 2018, the proposal for a more general approach was made.