A01-KB008 多重線形スパースモデリング法による多元医用データの解析

From Multidisciplinary Computional Anatomy
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メンバー

  • 研究代表者
    研究代表者:陳 延偉(立命館大学・教授)

概要 

医用画像は、空間情報(解剖情報)だけではなく、時間、機能、病理などの情報をもち、複数の軸をもつ。これまで個々の医用データを対象として解析が広く行われているが、このような膨大な多元データから、各データまたは軸間の関係及びコアとなる情報を見つけることは、医用データ解析または医用データマイニングにおいて重要な課題である。本研究では、多元医用データを一つのテンソルとして取り扱い、Tensor Sparse Coding法を基盤とする多重線形スパースモデリング(MSM: Multilinear Sparse Modeling)による多元医用データ解析の体系化を目的とする。MSMは多元データを少数な特徴的なパターン(特定な意味と効果)をもつテンソル基底(個々のデータを表す基底とデータ官の関係を表す基底)の線形結合として表現できる。各基底の解析により病気に寄与する成分の特定が期待できる。