2021 Fiscal Year Research-status Report
A New Analytic Approach to Time-series of Collective Motion with Integrated Statistical and Mathematical Modeling Strategy
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21K11789
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| Research Institution | Oita University |
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Principal Investigator |
高見 利也 大分大学, 理工学部, 教授 (10270472)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
大城 英裕 大分大学, 理工学部, 助教 (80194091)
行天 啓二 大分大学, 理工学部, 講師 (80305028)
下川 倫子 福岡工業大学, 工学部, 助教 (80554419)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 動的時間伸縮法 / 三次元畳み込み / 逆問題 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、時系列情報をもとにシステムのモデル化を行い、人の動きや自己駆動粒子を含む複雑な運動の分析手法を開発することが最終的な目的である。初年度の研究では、ビデオ映像の分析技術に関しては、映像時系列分析手法の検討と映像分類を実施した。集団運動による時系列の例である心電図に関しては、心筋の振動モデルを実装した。以下、これらに関してそれぞれ記述する。
ビデオ映像に関する実績では、人の動きをとらえたビデオを分析し、動きによって分類するシステムを試作した。空間方向2次元と時間の方向を合わせて三次元のデータを分析するには、広く画像の分析に使われる2次元の畳み込みに加えて、時間方向の畳み込みを導入する必要があるが、まずは時間方向を特別視しない均質な三次元畳み込み層を導入して、その性能について検証を実施した。また、類似の運動を記録した二つの時系列データ間で、時間遅れの存在を検出するために、既存の動的時間伸縮法(Dynamic Time-Warping, DTW)を応用したシステムを検討した。今後、動的モード分解(Dynamic Mode Decomposition, DMD)を利用した時系列分割のシステムと融合する形で、自己駆動粒子の実験映像から得た時系列データの分析に使用していく予定である。
心電図については、心電図を再現することのできる数理モデルの一つを実装し、今後の詳細な分析のためのデータを作成した。心電図は集団的に振動する心筋細胞の表面電位を体表面で記録したものであるが、この時系列データから心筋細胞の運動を再現することは解析的な手法では不可能であり、いわゆる逆問題を解く必要がある。そこで、この逆問題を深層学習を利用して解決することが可能かどうかを検討するためのデータ作成を目的としたものである。このデータを利用した逆問題の分析手法の確立は、次年度以降に実施する。
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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
実施計画に挙げていた実験映像解析のグループと心電図データ解析のグループでは、それぞれ予定通りに計画が実施されている。
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| Strategy for Future Research Activity |
2年目の研究においても、実施計画にある二つの研究グループにおいて、それぞれ当初の計画通り進めることとする。また、これらのグループ間での情報交換を積極的に実施し、これまでに得られた成果の発表を検討していく。
現時点では、特に研究遂行上の課題は生じていない。
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| Causes of Carryover |
研究代表者が導入を予定していた深層学習用のワークステーションが、比較的安価に導入できたことにより、物品費の実支出額が少なかったことと、学会等がオンライン開催であったために旅費での支出がなかったことにより、次年度使用額が生じた。次年度以降の使用計画として、この次年度使用額を利用して、適宜、より高性能な計算機を導入していくことと、積極的に成果発表につなげていくこととする。
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