その他カタログこのページはJavascriptを使用しています。有効にする必要があります。:臨床医学における典型的な研究として次のようなものがある。クラスター分析などの教師なし学習により、疾患の重症度など(目的変数)をデータとして症例のクラスタリング(疾患のサブタイプ探索)を行い、次に、得られたクラスターをラベルとして判別分析などの教師あり学習により、バイオマーカー(説明変数)によるサブタイプの予測や予測に重要なバイオマーカーの特定を行う。このような逐次的な解析方法では、段階ごとに異なる目的関数の最適化を行うこととなり、データの背後に存在する真のクラスター構造と、その真のクラスター構造を予測可能な説明変数群の特定に失敗してしまうことが知られている。そこで、この逐次的なアプローチの問題点を解決するための方法として、目的変数のクラスターが説明変数によって予測可能なクラスタリング手法の開発を行い、種々の疾患サブタイプの探索を行う。:臨床医学における典型的な研究として次のようなものがある。クラスター分析などの教師なし学習により、疾患の重症度など(目的変数)をデータとして症例のクラスタリング(疾患のサブタイプ探索)を行い、次に、得られたクラスターをラベルとして判別分析などの教師あり学習により、バイオマーカー(説明変数)によるサブタイプの予測や予測に重要なバイオマーカーの特定を行う。このような逐次的な解析方法では、段階ごとに異なる目的関数の最適化を行うこととなり、データの背後に存在する真のクラスター構造と、その真のクラスター構造を予測可能な説明変数群の特定に失敗してしまうことが知られている。そこで、この逐次的なアプローチの問題点を解決するための方法として、目的変数のクラスターが説明変数によって予測可能なクラスタリング手法の開発を行い、種々の疾患サブタイプの探索を行う。:近年,データ収集技術・環境の飛躍的な向上に伴って,統計科学で扱うデータは,複雑・膨大化している。脳認知科学分野では,脳全体の血流の変化を捉えるfMRI技術が,ヒトの認知行動・疾病と脳との関連についての研究に利用されている。fMRIと疾病等との関連を調べる際には,患者の分類(クラスタリング)と関連のあるボクセルの探索(特徴抽出)が重要である。このようなfMRIデータの解析に対して,近年,関数データ解析によるアプローチが試みられている。脳の各ボクセルから得られる経時的なデータを一つの関数データとみなして脳全体のデータを扱う場合には,空間依存性を持つ非常に多くの変数からなる多変量関数データとして解析する必要がある。そこで本件旧では,変数の数が膨大な,時間・空間依存性を持つデータに対する多変量関数データ解析法の開発と,fMRIデータを利用した臨床バイオマーカー探索への応用を行う。:近年,データ収集技術・環境の飛躍的な向上に伴って,統計科学で扱うデータは,複雑・膨大化している。脳認知科学分野では,脳全体の血流の変化を捉えるfMRI技術が,ヒトの認知行動・疾病と脳との関連についての研究に利用されている。fMRIと疾病等との関連を調べる際には,患者の分類(クラスタリング)と関連のあるボクセルの探索(特徴抽出)が重要である。このようなfMRIデータの解析に対して,近年,関数データ解析によるアプローチが試みられている。脳の各ボクセルから得られる経時的なデータを一つの関数データとみなして脳全体のデータを扱う場合には,空間依存性を持つ非常に多くの変数からなる多変量関数データとして解析する必要がある。そこで本件旧では,変数の数が膨大な,時間・空間依存性を持つデータに対する多変量関数データ解析法の開発と,fMRIデータを利用した臨床バイオマーカー探索への応用を行う。:近年,データ収集技術・環境の飛躍的な向上に伴って,統計科学で扱うデータは,複雑・膨大化している。脳認知科学分野では,脳全体の血流の変化を捉えるfMRI技術が,ヒトの認知行動・疾病と脳との関連についての研究に利用されている。fMRIと疾病等との関連を調べる際には,患者の分類(クラスタリング)と関連のあるボクセルの探索(特徴抽出)が重要である。このようなfMRIデータの解析に対して,近年,関数データ解析によるアプローチが試みられている。脳の各ボクセルから得られる経時的なデータを一つの関数データとみなして脳全体のデータを扱う場合には,空間依存性を持つ非常に多くの変数からなる多変量関数データとして解析する必要がある。そこで本件旧では,変数の数が膨大な,時間・空間依存性を持つデータに対する多変量関数データ解析法の開発と,fMRIデータを利用した臨床バイオマーカー探索への応用を行う。