| 研究課題/領域番号 |
19H04128
|
|---|
| 研究種目 |
基盤研究(B)
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 応募区分 | 一般 |
|---|
| 審査区分 |
小区分61010:知覚情報処理関連
|
|---|
| 研究機関 | 北海道大学 |
|---|
研究代表者 |
工藤 峰一 北海道大学, 情報科学研究院, 教授 (60205101)
|
|---|
| 研究分担者 |
今井 英幸 北海道大学, 情報科学研究院, 教授 (10213216)
中村 篤祥 北海道大学, 情報科学研究院, 教授 (50344487)
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
|
| 配分額 *注記 |
17,030千円 (直接経費: 13,100千円、間接経費: 3,930千円)
2023年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
2022年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2021年度: 2,730千円 (直接経費: 2,100千円、間接経費: 630千円)
2020年度: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円)
2019年度: 4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円)
|
|---|
| キーワード | 不頻出事象 / マルチラベル分類 / 希少疾患の発見 / 高齢者の異変検知 / 異変検出 / 希少疾患 / 独居高齢者 / 可視化 / パターン認識 / ロングテール分布 / 異変検知 / 認知症 / インバランス問題 / ロングテイル / ロングテール / オーバーラップ問題 / 不頻出事象の予測 / マイノリティクラス / データマイニング |
|---|
| 研究開始時の研究の概要 |
非頻出なコトやモノの認識や予測を行うことは、希少疾患の発見や見逃していた事項の想起、新しい着想への手がかりの入手、など、「気づき」や「発見」を与える上で有効である。しかし一方では、非頻出ゆえのデータ不足や見分けの難しさなど、固有の難しさを抱える。本研究では、パターン認識分野とデータマニング分野において、この挑戦的課題に取り組む。
基本方針は、他の多数の候補から非頻出事象を「識別」するのではなく、個々の非頻出事象が該当するどうかを「同定」する点にあり、疑わしい場合、更なる証拠を調査して「確定」する。本研究グループの有するこれまでの技術を動員して効果のある方法論を新しく築く。
|
| 研究成果の概要 |
希少疾患や独居高齢者の異変、さらには未発見の興味分野など、不頻出故に見過ごされがちなコトやモノにこそ重要な発見や意義があるとの立場で、不頻出事象の発見と分類を行った。不頻出事象の発生理由が、新規な事象であるほか、より細かなラベルが必要となったことに起因することが判明した。これらを踏まえて複数の分類手法を開発したものの、従来の性能を若干改善するに留まった。
具体的応用としては、希少疾患を例に、通常事例との見分けに可視化技術が有効であることを示した。さらに、独居高齢者の異変検出のため、仮想スマートホームにおける行動シミュレータ及び異変検知手法を開発した。
|
| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
不頻出事象はこの世界にあまねく存在するものの、その希少性により扱いが難しい。本研究はそれらの分類についての方法論を深化させた。特に、専門家でも難しい希少疾患の発見の一助になる方法を提示できたこと、スマートホームを利用して独居高齢者の異変を検知する試みの基本的有効性を示せたことの意義は大きい。
|
