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Tackling individualized modeling with ultra-high dimensional data

Research Project

Project/Area Number 19K22837
Research Category

Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)

Allocation TypeMulti-year Fund
Review Section Medium-sized Section 60:Information science, computer engineering, and related fields
Research InstitutionUniversity of Tsukuba

Principal Investigator

青嶋 誠  筑波大学, 数理物質系, 教授 (90246679)

Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) 矢田 和善  筑波大学, 数理物質系, 准教授 (90585803)
石井 晶  東京理科大学, 理工学部情報科学科, 助教 (20801161)
赤平 昌文  筑波大学, 数理物質系(名誉教授), 名誉教授 (70017424)
Project Period (FY) 2019-06-28 – 2022-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2020)
Budget Amount *help
¥6,240,000 (Direct Cost: ¥4,800,000、Indirect Cost: ¥1,440,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
Fiscal Year 2019: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Keywords超高次元データ / 個別化モデリング / 天体スペクトル / 次世代シーケンサー / クラスタリング / 個別化医療
Outline of Research at the Start

超高次元データの解析技術が確立されないまま、国主導で遺伝情報を用いた個別化医療開発が進んでいる。今後、個別化医療を低コストで実現するためには、超高次元データについて、通常のPCでも処理できる高速計算と、高精度に処理できる統計解析、そして、それらの新技術を統合した個別化モデリング技法の確立が急務と考える。本研究は、既存の学術の体系を大きく見直し、個別化モデリングに着目して、超高次元データを高速で高精度に解析するための新たな技術の開発と、科学技術・産業への革新的展開を目指す。

Outline of Annual Research Achievements

個別化医療を低コストで実現するためには、超高次元データについて、モバイルPCでも処理できる高速計算と、巨大なノイズを精確に処理できる統計解析、そして、それらの新技術を統合した個別化モデリング技法の確立が急務である。次の3つの研究目的を遂行した。
(1) 超高次元データの高速クラスタリングとIID変換法の開発
(2) 超高次元データの潜在構造とノイズ構造の精密な統計解析
(3) 超高次元データによる個別化モデリング技法の確立
(1)について、潜在構造の推定と変数選択を同時に処理することができる高次元スパースPCAを開発し、超高次元データに対する高速かつ高精度なクラスタリングを実現した。(2)について、2つの母集団の超高次元データに青嶋・矢田のデータ変換法を施すことで、ノイズ構造を幾何学的表現で精密に捉え、さらに、2つの母集団の潜在構造の異質性を高い精度で検出することに成功した。(3)について、高次元カーネル法における特徴空間の幾何学的表現を新しく導出し、カーネルPCAに組み込むことで、超高次元データがもつ個の特徴量の抽出が可能となった。なお、開発したスパースPCAを天文学に応用することで、高次元小標本の天体スペクトルデータについて、ノイズ除去と変数選択を自動処理し、従来は見つけることができなかった個別データのスペクトル構造を抽出することにも成功した。
本研究の成果は世界的に注目され、幾つかの国際会議で基調講演と招待講演が予定されていたが、コロナ禍のためキャンセルとなった。本研究課題に関連するシンポジウムを、感染症防止対策を遵守し、対面+オンライン(Zoom)によるハイブリッド形式により、つくば国際会議場で開催した。なお、青嶋は、本研究課題に関連して令和2年度科学技術分野の文部科学大臣表彰科学技術賞(研究部門)を受賞した。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

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

Reason

交付申請書に記載した研究の目的に沿って、既存の学術の体系を大きく見直し、超高次元データを高速で高精度に解析するための新たな技術の開発と、科学技術・産業への革新的展開を目指した。世界に先駆けて発表した幾つかの成果が注目され、複数の学会や出版社から解説論文や和書・洋書の執筆を依頼された。おおむね順調に進展していると評価できる。

Strategy for Future Research Activity

個別化モデリング技法を確立すべく、理論と方法論の両面から超高次元データの解析を整備し、学術の体系を再構築する。複数の学会や出版社から依頼された解説論文や和書・洋書については、研究代表者と分担者が協力して執筆を進め、新しい学問の体系的な解説書として出版する。

Report

(2 results)
  • 2020 Research-status Report
  • 2019 Research-status Report

Research Products

(55 results)

All 2021 2020 2019 Other

All Int'l Joint Research (6 results) Journal Article (14 results) (of which Peer Reviewed: 9 results,  Open Access: 14 results) Presentation (32 results) (of which Int'l Joint Research: 7 results,  Invited: 6 results) Book (1 results) Remarks (1 results) Funded Workshop (1 results)

  • [Int'l Joint Research] Princeton University/University of North Carolina(米国)

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    • Author(s)
      Yata Kazuyoshi、Aoshima Makoto
    • Journal Title

      Scandinavian Journal of Statistics

      Volume: - Pages: 899-921

    • DOI

      10.1111/sjos.12432

    • NAID

      120007163354

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  • [Journal Article] High-dimensional Two-sample Test Procedures under the Strongly Spiked Eigenvalue Model2020

    • Author(s)
      石井 晶、矢田和善、青嶋 誠
    • Journal Title

      Applied Statistics

      Volume: 49 Issue: 3 Pages: 109-125

    • DOI

      10.5023/jappstat.49.109

    • NAID

      130008022515

    • ISSN
      0285-0370, 1883-8081
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  • [Journal Article] Bias-corrected support vector machine with Gaussian kernel in high-dimension, low-sample-size settings2020

    • Author(s)
      Nakayama Yugo、Yata Kazuyoshi、Aoshima Makoto
    • Journal Title

      Annals of the Institute of Statistical Mathematics

      Volume: - Pages: 1257-1286

    • DOI

      10.1007/s10463-019-00727-1

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      江頭健斗、矢田和善、青嶋 誠
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      京都大学数理解析研究所講究録

      Volume: 2157 Pages: 1-10

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      Konishi Keisuke、Yata Kazuyoshi、Aoshima Makoto
    • Journal Title

      京都大学数理解析研究所講究録

      Volume: 2157 Pages: 11-20

    • NAID

      120006956688

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  • [Journal Article] Tests for high-dimensional covariance structures under the non-strongly spiked eigenvalue model2020

    • Author(s)
      Ishii Aki、Yata Kazuyoshi、Aoshima Makoto
    • Journal Title

      京都大学数理解析研究所講究録

      Volume: 2157 Pages: 21-30

    • NAID

      120006956689

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  • [Journal Article] A classifier under the strongly spiked eigenvalue model in high-dimension, low-sample-size context2020

    • Author(s)
      Ishii Aki
    • Journal Title

      Communications in Statistics - Theory and Methods

      Volume: 49 Pages: 1561-1577

    • DOI

      10.1080/03610926.2018.1528365

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  • [Journal Article] Distance-based classifier by data transformation for high-dimension, strongly spiked eigenvalue models2019

    • Author(s)
      Aoshima, M., Yata, K.
    • Journal Title

      Annals of the Institute of Statistical Mathematics

      Volume: to appear Pages: 473-503

    • DOI

      10.1007/s10463-018-0655-z

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  • [Journal Article] High-dimensional quadratic classifiers in non-sparse settings.2019

    • Author(s)
      Aoshima, M., Yata, K.
    • Journal Title

      Methodology and Computing in Applied Probability

      Volume: to appear Pages: 663-682

    • DOI

      10.1007/s11009-018-9646-z

    • NAID

      120007132793

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  • [Journal Article] Equality tests of high-dimensional covariance matrices under the strongly spiked eigenvalue model2019

    • Author(s)
      Ishii Aki, Yata Kazuyoshi, Aoshima Makoto
    • Journal Title

      Journal of Statistical Planning and Inference

      Volume: 202 Pages: 99-111

    • DOI

      10.1016/j.jspi.2019.02.002

    • NAID

      120007133560

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  • [Journal Article] Inference on High-Dimensional Mean Vectors under the Strongly Spiked Eigenvalue Model2019

    • Author(s)
      Ishii, A., Yata, K., Aoshima, M.
    • Journal Title

      Japanese Journal of Statistics and Data Science

      Volume: to appear Issue: 1 Pages: 105-128

    • DOI

      10.1007/s42081-018-0029-z

    • ISSN
      2520-8756, 2520-8764
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  • [Journal Article] A quadratic classifier for high-dimension, low-sample-size data under the strongly spiked eigenvalue model2019

    • Author(s)
      Ishii Aki, Yata Kazuyoshi, Aoshima Makoto
    • Journal Title

      Stochastic Models, Statistics and Their Applications, Proceedings of the 14th Workshop on Stochastic Models, Statistics and their Application

      Volume: 294 Pages: 131-142

    • DOI

      10.1007/978-3-030-28665-1_10

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  • [Journal Article] Soft-margin SVMs in the HDLSS context2019

    • Author(s)
      Nakayama Yugo、Yata Kazuyoshi、Aoshima Makoto
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      京都大学数理解析研究所講究録

      Volume: 2124 Pages: 44-55

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  • [Journal Article] 強スパイク固有値モデルにおける高次元一標本検定とその応用について2019

    • Author(s)
      石井 晶、矢田和善、青嶋 誠
    • Journal Title

      京都大学数理解析研究所講究録

      Volume: 2124 Pages: 56-64

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      佐々木拓真、矢田和善、青嶋 誠
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      江頭健斗、矢田和善、青嶋 誠
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      江頭健斗、矢田和善、青嶋 誠
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      日本数学会2021年度年会
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  • [Presentation] High-Dimensional Statistical Analysis of ALMA Spectroscopic Mapping Data2021

    • Author(s)
      Takeuchi T、Kono K、Nakanishi K、Yata K、Aoshima M、Egashira K、Ishii A
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      自然科学研究機構:自然科学研究における機関間連携ネットワークによる拠点形成事業シンポジウム「自然科学における階層と全体」
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      Takeuchi T、Kono K、Yata K、Aoshima M、Ishii A、Nakanishi K、Egashira K、Cooray S、Kohno K
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  • [Presentation] Analysis of Integral Field Spectroscopic Data as a High-Dimensional Low-Sample Size Data Problem2021

    • Author(s)
      竹内 努、河野 海、中西康一郎、矢田和善、青嶋 誠、石井 晶
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      石井 晶、矢田和善、青嶋 誠
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      江頭健斗、矢田和善、青嶋 誠
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      小西啓介、矢田和善、青嶋 誠
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      Ishii Aki、Yata Kazuyoshi、Aoshima Makoto
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      Ishii Aki、Yata Kazuyoshi、Aoshima Makoto
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      青嶋 誠、矢田 和善
    • Total Pages
      120
    • Publisher
      共立出版
    • ISBN
      4320112636
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    • URL

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Published: 2019-07-04   Modified: 2021-12-27  

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