| 研究課題/領域番号 |
19H01114
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
山西 健司 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (90549180)
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| 研究分担者 |
朝岡 亮 聖隷クリストファー大学, 看護学研究科, 臨床教授 (00362202)
大西 立顕 立教大学, 人工知能科学研究科, 教授 (10376387)
谷戸 正樹 島根大学, 学術研究院医学・看護学系, 教授 (30284037)
渡辺 努 東京大学, 大学院経済学研究科(経済学部), 教授 (90313444)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| キーワード | 予兆情報学 / 変化検知 / グラフ埋め込み / 記述長最小原理 / 緑内障進行予測 / ネットワーク / モデル選択 / 異常検知 |
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| 研究実績の概要 |
本年度は予兆情報学を数理予兆情報学、経済予兆情報学、医療予兆情報学に分けて実施した。 数理予兆情報学では、１）構造変化予兆検知、２）グラフ系列からの変化予兆検知、３）潜在空間の最適構成 を行った。１）では、確率モデルの複雑さの指標として記述次元を発明し、これを追跡することで高精度な構造変化予兆検知を実現した（Applied Intelligence23）。２）では、グラフ変化検知において、グラフの要約度合いと変化検知精度の関係を明らかにした（ICDM23）。３）では、グラフの埋め込み潜在空間の最適構成に関して、A)双曲空間埋め込みの次元決定（KAIS23）、B)双曲空間埋め込みの汎化誤差の導出(ICML23), C)埋め込み空間の幾何学的構造推定（ICDM23）、D)ガウス混合埋め込みに基づくグラフ拡張(ICDM23)を発表した。数理予兆情報学の基本理論である、記述長最小原理に基づく機械学習について、その集大成となる本をSpringerから出版した。
経済予兆情報学では、企業間の銀行送金ネットワークから抽出される幾つかの統計量が経済状況の変化を捉えていることを検証した．高精度に経済危機の予兆を検知するための送金ネットワーク予測モデルを開発した。株式の取引イベントの発生について、当該株式の過去の動きや別の株式の動きに誘発されるという意味で内生的な部分と、それ以外の外生的な部分に分離する手法を開発し、東京証券取引所の取引に応用した。
医療予兆情報学では、白内障併発緑内障例において白内障術前の視野から術後の視野感度を推定するアルゴリズムを構築した。また、島根大学医学部附属病院で視野機器導入以来の全ての視野データを調査対象にして，視野検査信頼性が被験者の加齢より低下する事を明らかにした。網膜層厚と視野感度データの双方を用いる緑内障診断・予測方式として、2段階推定モデルを提案した。
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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