| 研究概要 |
本年度は,病院情報システムを長期間継続的に運用してきた大規模拠点医療機関の保有する特徴的なデータで,今後の広範な活用が期待される慢性疾患の時系列診療情報を取り上げ,その知識獲得と解析結果の可視化・コンテンツ化を中心に研究を進めた。まず,昨年度までに特定領域研究と連携して開発した多重スケールマッチングとラフクラスタリングによる時系列の多重スケール比較分類法について,慢性ウイルス性肝炎データに適用してその有効性を検証するとともに,系列の部分構造の対応関係を視覚的に示すGUIを構築した。次に,データ構造を可視化するため,階層的クラスタリング,ラフクラスタリングなど,種々の類型化法を適用して得られるクラスタ構造並びに樹状図を視覚的に提示するGUIを構築した。このインタフェースを利用し,提示された樹状図上で任意の分割点を指定することで,該当するクラスタ構造を即座に得ることができ,遠隔地においてもインタラクティブにデータ構造の吟味が可能である。最後に,サーバとクライアント用ノートPCを結ぶネットワークを構築し,これらの解析法,GUIと昨年度までに構築したラフ集合論に基づく関心領域表現について,遠隔端末での動作を検証した。その結果,クライアント上でも類型化された時系列データとその対応関係,並びに画像における関心領域が提示され,かつインタラクティブに操作できることを確認した。今回はOpenGLとXによる基礎的な実装であり,Javaによるwebブラウザインタフェースの構築までには至らなかったが,今後早期に実装を進める予定である。
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