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J-GLOBAL ID：201602219320606277   整理番号：16A1373366

行列から高次テンソルへの結合成分分析:生体医学データへの適用

Linked Component Analysis From Matrices to High-Order Tensors: Applications to Biomedical Data

著者 (6件)： Guoxu Zhou (Sch. of Autom., Guangdong Univ. of Technol., Guangzhou, China) ,  Qibin Zhao (Lab. for Adv. Brain Signal Process., RIKEN, Wako, Japan) ,  Yu Zhang (Key Lab. for Adv. Control & Optimization for Chem. Processes, East China Univ. of Sci. & Technol., Shanghai, China) ,  Adali Tulay (Dept. of Comput. Sci. & Electr. Eng., Univ. of Maryland, Baltimore, MD, USA) ,  Shengli Xie (Sch. of Autom., Guangdong Univ. of Technol., Guangzhou, China) ,  Cichocki Andrzej (Lab. for Adv. Brain Signal Process., Brain Sci. Inst., Wako, Japan)
資料名： Proceedings of the IEEE  (Proceedings of the IEEE)
巻： 104  号： 2  ページ： 310-331  発行年： 2016年 
JST資料番号： D0378A  ISSN： 0018-9219  CODEN： IEEPAD  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多様なセンサ技術のアベイラビリティ増加と共に,現在,それらの潜在連結を探索するために共同分析を要する大量の多ブロック(多集合・多相関または多視点とも呼ばれる)データへアクセスできる。この結合データを分析するために,多様な成分分析方式が増々重要な役割を果した。本論文では,生体医学応用に焦点を当てつつ,最初に,このデータを共同分析するための現存する行列ベース(2ウェイ)成分分析方式を短観した。その上で,多ブロック・多ウェイ(テンソル)データへの重要な拡大と一般化について議論した。データの多ウェイ特性を取込むことにより,制約付き多ブロックテンソル分解方式が,全ブロック共有の類似または統計依存共通特性をどのように抽出できるかを示した。多様性の望ましい特性と形式を持つ共通・個別潜在成分を同時抽出する目的で,多ブロックデータの柔軟な共通・個別特徴分析を特別に強調した。実証事例を付与し,生体医学データ解析に対するそれらの有効性を説明した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST

シソーラス用語： *スパース行列 ,  *テンソル ,  *因数分解 ,  データ解析 ,  データ融合 ,  *独立成分分析 ,  ベクトル ,  信号処理 ,  *臨床医学 ,  マンマシンインタフェイス ,  脳波 ,  NMRイメージング ,  次元縮小 ,  特徴抽出 ,  非負行列因子分解 ,  ブラインドソース分離
準シソーラス用語： 非負行列因数分解 ,  ブラインド音源分離 ,  生体医学 ,  BCI【インタフェイス】 ,  MRI【イメージング】 ,  特徴分析

著者キーワード (9件)： nonnegative/sparse matrix/tensor factorizations ,  Analysis of multirelational data ,  constrained Tucker decompositions for multiblock data ,  CP (CANDECOMP/PARAFAC) decompositions ,  data fusion ,  group and joint independent component analysis ,  independent vector analysis (IVA) ,  (multilinear) independent component analysis ,  (multiway) blind source separation (BSS)

分類 (2件)： 医用情報処理  (JE15030Q) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 行列 ,  テンソル ,  成分分析 ,  生体医学