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講演抄録/キーワード
講演名 2014-07-17 10:20
フラクタル性に着目した脳機能ネットワークの接続構造の分析とネットワークの高品質化への応用
四條能伸荒川伸一村田正幸阪大IN2014-30
抄録 (和) インターネットは世界最大規模の人工ネットワークであり、大規模複雑化するインターネットをより高品質なものにすることが望まれている。高品質化への手がかりは、多彩な機能を高度なレベルで発揮している脳機能ネットワークに見出すことができる。脳機能ネットワークの特性に関する研究として、トポロジー構造をグラフ理論にもとづいて解析することが広く行われており、インターネットには見られない脳機能ネットワークに固有の構造としてボクセルレベルのトポロジーにおいてフラクタル性を有していることが明らかにされている。したがって、脳機能ネットワークのフラクタル性を取り入れることでインターネットの高品質化が期待できる。ただし、そのためには脳機能ネットワークの接続構造とその構造によってもたらされる利点を解明しなければならない。そこで本稿では、脳機能ネットワークの構造的特徴としてフラクタル性に着目し、フラクタル性の要因となる接続構造およびその構造が通信品質に与える影響を明らかにする。分析の結果、脳機能ネットワークは機能モジュールの接続性に関するフラクタル性を有しており、比較対象トポロジーと比べて多くの良質な経路を確保していることがわかった。 
(英) The Internet is one of the largest artificial network in the world, and it is desired to make large-scale complex Internet into higher quality. Clues to the high quality can be found in human brain function networks (BFNs) which show various functions at high level. There are many researches to analyze brain function network topology with graph theory. Those show BFNs have fractality in topology at voxel level, on the other hand the Internet does not have. Therefore, the Internet can be high quality by incorporating the fractality of BFNs. For that purposes, however, we must analyze the connection structure and its advantages of BFNs. This report reveals the connection structure that leads fractality and the advantages of that structure. Result of analysis shows that BFNs have fractality in functional modules connectivity and many superior paths compared to comparison topology.
キーワード (和) 脳機能ネットワーク / フラクタル / インターネット / 接続構造 / 階層モジュール構造 / / /  
(英) Brain Functional Networks / Fractal / Internet / Connection Structure / Hierarchical Module Structure / / /  
文献情報 信学技報, vol. 114, no. 139, IN2014-30, pp. 1-6, 2014年7月.
資料番号 IN2014-30 
発行日 2014-07-10 (IN) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685    Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
ついて
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034)
PDFダウンロード IN2014-30

研究会情報
研究会 IN NV  
開催期間 2014-07-17 - 2014-07-18 
開催地(和) 北海道大学 
開催地(英) Hokkaido Univ. 
テーマ(和) クラウドネットワーク技術、SDN、OpenFlow、プライベートネットワーク(VPN)、オーバーレイネットワーク・P2P、ネットワーク構成技術及び一般 
テーマ(英) Cloud Networking, SDN, OpenFlow, Virtual Private Network (VPN), Overlay Network/P2P, Network configuration, etc. 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IN 
会議コード 2014-07-IN-NV 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) フラクタル性に着目した脳機能ネットワークの接続構造の分析とネットワークの高品質化への応用 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Analysis of the brain functional networks connection structure and its application to the information network 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 脳機能ネットワーク / Brain Functional Networks  
キーワード(2)(和/英) フラクタル / Fractal  
キーワード(3)(和/英) インターネット / Internet  
キーワード(4)(和/英) 接続構造 / Connection Structure  
キーワード(5)(和/英) 階層モジュール構造 / Hierarchical Module Structure  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 四條 能伸 / Yoshinobu Shijo / シジョウ ヨシノブ
第1著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 荒川 伸一 / Shin'ichi Arakawa / アラカワ シンイチ
第2著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 村田 正幸 / Masayuki Murata / ムラタ マサユキ
第3著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2014-07-17 10:20:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 IN 
資料番号 IN2014-30 
巻番号(vol) vol.114 
号番号(no) no.139 
ページ範囲 pp.1-6 
ページ数
発行日 2014-07-10 (IN) 


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