2018 Fiscal Year Research-status Report
空間医学データにおける統計的複数クラスタ検出法の開発と実践
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17K00046
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
高橋 邦彦 名古屋大学, 医学系研究科, 准教授 (50323259)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | 空間疫学 / スキャン統計量 / 多重検定 / 医学データ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
位置情報が付加された空間医学データを用いて，注目する疾病発生と関連が強い位置・領域を探し出し，その関連の有意性を判定する統計的クラスタ検出法が提案され，様々な分野で実践され重要なツールになってきている。しかし従来の代表的な方法では，単一クラスタの存在を仮定したモデルで議論されているため，複数クラスタの検出とその全体としての有意性評価については整理されていない。本研究では医学分野における統計的クラスタ検出における複数クラスタモデルの定式化と，その評価について新たな方法論の提案を目指す。さらに空間疫学研究や脳画像解析研究の実データを用いて，実践的な実証研究を併せて行う。
本年度は空間疫学における時間集積性および空間集積性の検定での複数クラスタ検出法の理論構築と実践に焦点をあてて研究を行った。昨年度より検討を行っていた時間集積性の検出の状況のもとでの一般化線形モデルの枠組みを用いた複数クラスタモデルおよび最適なクラスタ数を選択するための規準指標を提案について，理論的評価のためのシミュレーション実験および実際の救急搬送データに適用した結果を踏まえ、従来の方法ではできなかった複数クラスタを精度よく検出できることが確かめられた。この成果についてまとめた研究論文を学術専門誌に出版することができた。さらにこれらの理論を空間集積性に拡張し、その理論的評価ならびに実データへの適用を検討し、この設定において良い精度を保ったまたクラスタ検出ができる可能性が確かめられた。現在、論文投稿に向けてまとめている段階であるが、途中経過については国際学会で発表を行うことができた。
さらに，関連する理論研究および他分野のデータに対して適用を検討する実践的研究についても引き続き共同研究も実施しており，いくつかの成果が挙げられている。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
前年からの研究成果を研究論文として出版でき、また途中経過の学会発表も順調に行っており、おおむね順調に進展している。
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| Strategy for Future Research Activity |
まず提案した方法を空間集積性へ拡張を試みる。その理論的評価ならびに実践的評価を検討し、研究論文としてまとめ投稿を目指す。さらに関連する医学・疫学研究の実践研究も併せて行うべく検討を進めていく。
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| Causes of Carryover |
海外渡航費用ならびに英文校正，論文掲載費用が予定より低く抑えることができた。これらは次年度の研究打ち合わせ旅費ならびに英文校正・論文掲載費用として使用する予定である。
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