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J-GLOBAL ID：201502243780750269   整理番号：15A0367812

ベイズ多重共クラスタリング法:fMRIデータへの適用

Bayesian multiple and co-clustering methods: Application to fMRI data

著者 (14件)： TOKUDA Tomoki (Okinawa Inst. of Sci. and Technol. Graduate Univ., JPN) ,  YOSHIMOTO Junichiro (Okinawa Inst. of Sci. and Technol. Graduate Univ., JPN) ,  SHIMIZU Yu (Okinawa Inst. of Sci. and Technol. Graduate Univ., JPN) ,  YOSHIDA Kosuke (Kyoto Univ., JPN) ,  YOSHIDA Kosuke (Okinawa Inst. of Sci. and Technol. Graduate Univ., JPN) ,  TOKI Shigeru (Hiroshima Univ., JPN) ,  OKADA Go (Hiroshima Univ., JPN) ,  TAKAMURA Masahiro (Hiroshima Univ., JPN) ,  YAMAMOTO Tetsuya (Hiroshima Univ., JPN) ,  YOSHIMURA Shinpei (Otemon Gakuin Univ., JPN) ,  OKAMOTO Yasumasa (Hiroshima Univ., JPN) ,  YAMAWAKI Shigeto (Hiroshima Univ., JPN) ,  YAHATA Noriaki (Tokyo Univ., JPN) ,  DOYA Kenji (Okinawa Inst. of Sci. and Technol. Graduate Univ., JPN)
資料名： 情報処理学会研究報告(Web)  (IPSJ Technical Report (Web))
巻： 2014  号： ICS-176  ページ： VOL.2014-ICS-176,NO.2 (WEB ONLY)  発行年： 2014年07月15日 
JST資料番号： U0451A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 高次元データを次元圧縮し,既存の統計的評価を可能とするための新しいアプローチを提案した。この方法はノンパラメトリック多重Gaussianクラスタリングに基づいており,各クラスタブロックにおいては,各事例は独立で同等な(i.i.d.)単変数ガウス分布に従うと仮定した。理論的に,このモデルは交換可能な特徴でもって多変量ガウス分布に適合できることを示した。さらには,この特定モデルにより導かれたクラスタが,属性間の関係を考慮に入れることにより,データ次元を如何に効果的に削減できるかを示した。最後に,安静状態機能磁気共鳴画像(fMRI)データにこのアプローチを適用した。これは,ある種の欝病は,抗鬱剤SSRI治療効果により特性付けられることを意味する。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *Bayes推定 ,  *クラスタ化 ,  *NMRイメージング ,  次元縮小 ,  高次元 ,  統計的方法 ,  ノンパラメトリック法 ,  正規分布 ,  うつ病 ,  抗うつ薬 ,  選択的セロトニン再取込み阻害薬 ,  高次元データ ,  *改変 ,  向精神薬 ,  神経系作用薬 ,  中枢神経系作用薬
準シソーラス用語： *fMRI ,  Gauss分布 ,  SSRI ,  *クラスタリング ,  ノンパラメトリック統計 ,  抗欝剤 ,  次元圧縮

分類 (3件)： システム・制御理論一般  (IA02010H) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  NMR一般  (BM07041R)

引用文献 (13件)：

• Attias, H.: Indeendent Factor Analysis, Neural Computation II(1999).
• Chan, K., Lee, T.-W. and Sejnowski, T. J.: Variational Bayesian learning of ICA with missing data, Neural Computation, Vol. 15, No. 8, pp.1991-2011 (2003).
• de Finetti, B.: Funzione caratteristica di un fenomeno aleatorio, Atti della R. Academia Nazionale dei Lincei, Serie 6. Memorie, Classe di Scienze Fisiche, Mathematice e Naturale, Vol.4, pp.251-299 (1931).
• Guan, Y., Dy, J., Niu, D. and Ghahramani, Z.: Variational inference for nonparametric multiple clustering, MultiClust: 1st International Workshop on Discovering, Summarizing and Using Multiple Clustering held at the 16th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (2012).
• Hewitt, E. and Savage, L.: Symmetric measures on Cartesian products, Transactions of the American Mathematical Society, Vol. 80, pp.470-501 (1955).

タイトルに関連する用語 (3件)： 多重 ,  共クラスタリング ,  fMRI