2020 Fiscal Year Annual Research Report
Network Analysis of multidimensional biosignals focused on non-linear correlation
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18K04184
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| Research Institution | Kindai University |
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Principal Investigator |
吉田 久 近畿大学, 生物理工学部, 教授 (50278735)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小濱 剛 近畿大学, 生物理工学部, 准教授 (90295577)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | ネットワーク解析 / コネクティビティ強度 / 相互相関関数 / 偏相関関数 / Granger因果性 / 平均コネクティビティ強度追跡法 / てんかん / 皮質脳波解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
多次元生体信号のネットワーク解析は、その信号発生の機序を知るうえで非常に有用なツールとなる。脳機能解析においては盛んにネットワーク解析が行われているが、そのほとんどがピアソン積率相関係数を用いた線形相関解析である。信号伝播経路を反映した時間遅れや、信号伝播機構の非線形性などを考慮したネットワーク解析法が望まれる。また多変量間のピアソン積率相関係数は見かけ上の相関、すなわち他の変数からの影響による相関を含んでいるため、これを利用したネットワーク解析では実際のネットワーク構造を見誤る可能性が高い。本研究では、研究代表者らが開発した難治性てんかんのネットワーク解析法を拡張し、時間遅れ、偏相互相関関数、および非線形相関関数を導入した新たな生体信号のネットワーク解析法を確立し、実生体信号へ適用し、評価・検証することを目的としている。
研究最終年度である令和２年度は”平均コネクティビティ強度追跡法”と呼ぶマクロな視点に基づくネットワーク解析法を導入した。この平均コネクティビティ強度追跡法は、解析区間を1秒とする窓を設定し、窓を移動させながら各ネットワークノード間のコネクティビティ強度の平均を求める方法である。但し、平均に使用するネットワークノード間のコネクティビティ強度は上位1%の値である。平均コネクティビティ強度は各ノード間の結合が平均的に強まっているのか、あるいは結合が弱まっているのかを表す指標であり、また時間経過に従って追跡できる解析法である。我々がこれまで提案してきたネットワーク解析法は局所的なコネクティビティ強度を計算することにより、情報の伝播経路を推定するものであったが、本年度導入した平均コネクティビティ強度追跡法により新たにマクロ的な視点でネットワーク解析が可能となった。この手法をてんかん患者に適用した結果、てんかん病態の新たな側面に関する知見が得られた。
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[Presentation] How to select training data to segment mammary gland region using a deep-learning approach for reliable individualized screening mammography2021
Author(s)
Mika Yamamuro, Yoshiyuki Asai, Naomi Hashimoto, Nao Yasuda, Takahiro Yamada, Mitsutaka Nemoto, Yuichi Kimura, Hisashi Handa, Hisashi Yoshida, Koji Abe, Masahiro Tada, Hitoshi Habe, Takashi Nagaoka, Yoshiaki Ozaki, Seiun Nin, Kazunari Ishii, Yongbum Lee
Organizer
Proceedings Volume 11597, Medical Imaging 2021: Computer-Aided Diagnosis; 115972V (2021)
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