WEKO3
アイテム
非線形相関性に着目した多次元生体信号のネットワーク解析
https://kindai.repo.nii.ac.jp/records/22382
https://kindai.repo.nii.ac.jp/records/2238287e7161c-d9b1-4556-bddb-d4434fdb1833
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
18K04184seika.pdf (460.8 kB)
|
|
| Item type | 研究報告書 / Research Paper(1) | |||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2022-03-07 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | 非線形相関性に着目した多次元生体信号のネットワーク解析 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | Network Analysis of multidimensional biosignals focused on non-linear correlation | |||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 著者 |
吉田, 久
× 吉田, 久
× 小濱, 剛
|
|||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||
| キーワード | ||||||||||||||
| 主題 | ネットワーク解析, コネクティビティ強度, 相互相関関数, 偏相関関数, 平均コネクティビティ強度追跡法, 皮質脳波解析, てんかん | |||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18ws | |||||||||||||
| 資源タイプ | research report | |||||||||||||
| 著者(英) | ||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 値 | Yoshida, Hisashi | |||||||||||||
| 著者(英) | ||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| 値 | Kohama, Takeshi | |||||||||||||
| 著者 所属 | ||||||||||||||
| 値 | 近畿大学生物理工学部; 教授 | |||||||||||||
| 著者 所属 | ||||||||||||||
| 値 | 近畿大学生物理工学部; 准教授 | |||||||||||||
| 著者所属(翻訳) | ||||||||||||||
| 値 | Kindai University | |||||||||||||
| 著者所属(翻訳) | ||||||||||||||
| 値 | Kindai University | |||||||||||||
| 著者 役割 | ||||||||||||||
| 値 | 研究代表者 | |||||||||||||
| 著者 役割 | ||||||||||||||
| 値 | 研究分担者 | |||||||||||||
| 版 | ||||||||||||||
| 出版タイプ | NA | |||||||||||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_be7fb7dd8ff6fe43 | |||||||||||||
| 出版者 名前 | ||||||||||||||
| 出版者 | 近畿大学 | |||||||||||||
| 書誌情報 |
科学研究費助成事業研究成果報告書 (2020) p. 1-10, 発行日 2021 |
|||||||||||||
| リンクURL | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-18K04184/ | https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-18K04184/ | |||||||||||||
| 抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||||||||||
| 内容記述 | 研究成果の概要（和文）：多次元生体信号のネットワーク解析は、その信号発生の機序を知るうえで非常に有用なツールとなる。脳機能解析においては盛んにネットワーク解析が行われているが、そのほとんどがピアソン積率相関係数を用いた線形相関解析に終始している。本研究では難治性てんかんのネットワーク解析を試金石として、多次元ネットワーク解析法に関する研究を実施した。多変数間のコネクティビティー解析にネットワーク構造を的確に捉えるために偏相関関数を導入したこと、時間遅れを考慮した方向グラフの導入、さらに”平均コネクティビティ強度追跡法”と呼ぶマクロな視点に基づくネットワーク解析法などを開発した。研究成果の概要（英文）：Network analysis of multidimensional biological signals is a very useful tool to understand the mechanism of signal generation. Although network analysis has been widely used in brain function analysis, most of them are based on linear correlation analysis using the Pearson product-moment correlation coefficients. In this study, we conducted a research on multidimensional network analysis methods using network analysis of intractable epilepsy as a touchstone. We introduced a partial correlation function to accurately capture the network structure in multivariate connectivity analysis, introduced a directional graph that takes into account time delays. We have also developed a macroscopic network analysis methodcalled "average connectivity strength tracking. | |||||||||||||
| 内容記述 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | 研究種目：基盤研究(C); 研究期間：2018～2020; 課題番号：18K04184; 研究分野：生体信号解析; 科研費の分科・細目： | |||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | Research Paper | |||||||||||||
| フォーマット | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | application/pdf | |||||||||||||
