トポロジカルマッピングを用いた長時間生体時系列の非定常性検出法に間する基礎的検討

1991 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 03452183
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 斎藤 正男 東京大学, 医学部(医), 教授 (60010708)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 池田 研二 東京大学, 医学部(医), 助手 (70010030) ; 渡辺 瞭 東京大学, 医学部(医), 助教授 (00009937)
• Keywords: ニュ-ラルネットワ-ク / 適応信号処理 / 多次元信号処理 / ベクトル量子化 / 非定常信号 / 生体信号処理

Research Abstract

本年度は,Kohonen形のニュ-ラルネットワ-クによって形成されるトポジカルマッピングの性質について検討し,次年度で具体的に生体時系列処理の問題を扱う際に必要となる基本的な知見を得た.本年度はKohonen形のニュ-ラルネットワ-クの性質に関する理論的側面の検討を主に行なった.具体的には,Kohonen形のニュ-ラルネットワ-クに確率的な信号が入力された場合に,入力信号の確率密度分布と,ニュ-ラルネットワ-クが形成する荷重ベクトル分布との定量的関係を明らかにした。また,この結果の安定性を考察することにより,荷重ベクトル分布がこの結果で示される分布へと安定に収束することを示す理論的結果を得た.以上の理論的成果を確認するために,本年度購入したシミュレ-ション用ソフトウェアを使って計算機シミュレ-ションを行ない,理論と適合する良好なシミュレ-ション結果を得ることができた。また,脳波などの長時間生体時系列はARモデル化などの前処理によって多次元ベクトル系列として表現される.この表現から,信号に関し本質的な低次元多様体構造をとり出すことが,本研究でKohonen形のニュ-ラルネットワ-クを用いる主な理由である.この点に関して本年度は,睡眠脳波を例題としてKohonen形のニュ-ラルネットワ-クによる低次元構造抽出の機構に関する基本的な検討を行なった.次年度もこの検討は引き続いて実施する.本年度購入のグラフィックスアクセラレ-タカ-ドは以上のような多次元の信号処理に際し処理の状況を視覚的に呈示することで,処理の細かい条件などの検討に対して効果的なフィ-ドバックを得るために用いる.そのための表示用ソフトウェアについては,本年度に基本的な仕様を検討した.次年度に具体的な構築作業を行なう予定である.