研究課題
若手研究(B)
本研究では.多変量時系列を様々な粒度で観察し比較分類する方法の開発に取り組んだ。提案法では.まず多変量時系列から軌跡を構築して多重スケール表現し.曲率極大点の位置に基づき基本構造単位であるgranuleへ区分する。次に細粒度から粗粒度にわたるgranuleの構造変化を追跡し.粒度を変化させながら軌跡間の最適対応を求め比較を行う。医療データへの適用実験では.類似した推移傾向を呈する症例クラスタを獲得できたほか.各クラスタの線維化度の分布に特徴が見られるなど.興味深い知見を得ることができた。
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Lecture Notes in Computer Sciences 6007
ページ: 128-137