@techreport{oai:kindai.repo.nii.ac.jp:00022382,
 author = {吉田, 久 and 小濱, 剛},
 month = {},
 note = {https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-18K04184/ | https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-18K04184/, 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., 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：, application/pdf},
 title = {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},
 year = {2021},
 yomi = {ヨシダ, ヒサシ and コハマ, タケシ}
}