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2020 Fiscal Year Research-status Report

New development of structural analysis and visualization for spatio-temporal data based on topological data analysis

Research Project

Project/Area Number 20K11710
Research InstitutionOkayama University

Principal Investigator

栗原 考次  岡山大学, 環境生命科学研究科, 教授 (20170087)

Project Period (FY) 2020-04-01 – 2023-03-31
Keywordsエシェロン解析 / 時空間情報 / 可視化 / 位相的データ解析
Outline of Annual Research Achievements

令和2年度は、1.時空間データに対して、同位相分類に基づくエシェロン解析とエシェロンスキャン解析のアルゴリズムの公開、2.COVID-19に関する時空間データに対して、エシェロン解析による同位相分類に基づく解析、3.医薬品テキストデータに対して、主成分空間上において位相的データ解析のTDA Mapperに基づく分類、に関する研究を集中的に行った。
1.では,時空間データに対して、同位相分類に基づくエシェロン解析とエシェロンスキャン解析のアルゴリズムの詳細を公開した。また、このアルゴリズムに基づいてRおよびShiny-serverで開発されたEcheScanソフトウェアもリリースした。これらの研究結果は、国際論文誌Japanese Journal of Statistics and Data Scienceの第3巻第1号において公表した。
2.では,日本国内での都道府県別1日単位の総人口に対するCOVID-19感染者の比率を表した大規模格子型時空間データに対して、時空間上のホットスポットの検出する際、従来の方法では計算コストが莫大となるため、計算コストを軽減するために制限付きエシェロンスキャン法を提案し、時空間上でのホットスポットの時系列変化を求めた。研究成果は2020年11月にオンライン開催された日本計算機統計学会第34回シンポジウム等において公表した。
3.では、医薬品テキストデータに対して、位相的データ解析マッパー技法を使用して、定量的および定性的データの統合された主成分スコアに基づいてデータの視覚化を行い、薬剤のクラスターで構成されるネットワークを求めた。研究成果はStudies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization, Springerにおいて公表した。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

本研究では、現在までに、時空間データに対して同位相分類に基づくエシェロン階層的構造を利用し、エシェロン解析やエシェロンスキャンによるホットスポット検出等の研究を進め、これらのアルゴリズムを公開するとともに、ソフトウェアをリリースしている。各種データの適用については、日本国内での都道府県別COVID-19の感染率データに対して分析を進めている。また、薬物間の関係を体系的に視覚化するために、位相的データ解析マッパー技法を使用して、定量的および定性的データの統合された主成分スコアに基づき視覚化を行っている。その結果、薬剤クラスに応じた特徴的なクラスターで構成されるネットワークの構築に成功している。位相構造を活用した空間データ解析のプラットフォーム化については、格子データについては順調に進んでいるが、地球統計学データ,空間点パターンデータについては、今後研究を進める予定である。時空間データの可視化と位相的データ解析の利用を促進するためのテキストの出版については順調に準備を進めている。

Strategy for Future Research Activity

位相構造を活用した空間データ解析のプラットフォーム化については、以下のように研究を進める。格子データの位相的構造解析では、これまで研究を行ってきたエシェロン解析による同位相分類に基づく技法について研究を進める。特に、時空間マルコフ確率場の分割表空間への拡張を図り、セルの位相的分類を行なうとともに、有意に連関の源になっているセル群の検出を行う新手法を確立する。地球統計学データの位相的構造解析では、スライスした断面図により作成される図形に基づく位相構造による新技法を構築するとともに代数的性質についても検討する。空間点パターンデータの位相的構造解析では、位相的データ解析マッパー技法、パーシステントホモロジーなどの技法の応用について研究を進める。
医薬品テキストデータに対する位相的データ解析マッパー技法による解析で得られた薬剤クラスに応じた特徴的なクラスターで構成されるネットワークは、クラスター内の不均一な化合物に対して医薬品の新しい知識によるドラッグリポジショニングの可能性を検討する。さらに、時空間データの可視化と位相的データ解析の利用を促進するためにテキストの出版を行う。

Causes of Carryover

当初、参加を予定していた国際学会、国内学会が中止、延期、またはオンラインで開催されたため、旅費として計上していた予算はほぼ使用できなかった。延期になった学会などの旅費のために、次年度使用額として計上している。

  • Research Products

    (5 results)

All 2021 2020

All Journal Article (2 results) (of which Peer Reviewed: 2 results,  Open Access: 1 results) Presentation (3 results)

  • [Journal Article] Spatial Perception for Structured and?Unstructured Data In topological Data Analysis2021

    • Author(s)
      Kitanishi Yoshitake、Ishioka Fumio、Iizuka Masaya、Kurihara Koji
    • Journal Title

      Studies in Classification, Data Analysis, and Knowledge Organization

      Volume: 1 Pages: 103~111

    • DOI

      10.1007/978-3-030-60104-1_12

    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Spatial and temporal clustering based on the echelon scan technique and software analysis2020

    • Author(s)
      Kurihara Koji、Ishioka Fumio、Kajinishi Shoji
    • Journal Title

      Japanese Journal of Statistics and Data Science

      Volume: 3 Pages: 313~332

    • DOI

      10.1007/s42081-020-00072-1

    • Peer Reviewed
  • [Presentation] エシェロン法によるCOVID-19の時空間クラスターについての考察2021

    • Author(s)
      竹村祐亮,石岡文生,栗原考次
    • Organizer
      2020年度日本分類学会シンポジウム
  • [Presentation] 2成分混合回帰モデルを用いたCOVID-19初感染までの時間に影響を与える要因の分析2021

    • Author(s)
      髙橋正憲,羅 明振,栗原考次
    • Organizer
      2020年度日本分類学会シンポジウム
  • [Presentation] エシェロン階層構造に基づくクラスター検出法の改善について2020

    • Author(s)
      竹村祐亮,石岡文生,栗原考次
    • Organizer
      日本計算機統計学会第34回シンポジウム

URL: 

Published: 2021-12-27  

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