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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2022-01-28 12:10 ラプラシアン行列の固有値を用いた特異な脳構造を持つ被験者の検出に向けた一検討 ○大石悠貴・谷口豊明・瀬川絵里子・作元雄輔（関西学院大）  CQ2021-93 |
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| 抄録 | （和） | 脳の複雑な振舞いを理解するために，神経細胞の集合体を一つの要素とし，それらの間のコネクトーム(相互接続の有無や強さ)に着目したマクロスケールでの分析が行われている．マクロスケールでのコネクトームの分析は，特異なコネクトームを有する被験者(例えば，精神疾患を有する被験者)の検出に役立てられることが期待されている．本稿では，ソーシャルネットワークや通信ネットワークの異常を検出することを可能とする LAD (Laplacian Anomaly Detection) に基づいて，特異なコネクトームを有する被験者を検出する手法を検討する．また，コネクトームの実データを用いた実験を通じて，LAD に基づく検出手法の有効性を評価する． |
| （英） | In order to understand the complex behavior of brains, many works have analyzed macroscale connectomes between the aggregation of nerve cells in the brain. The analysis of macroscale connectomes would be useful in detecting subjects (e.g., subjects with psychiatric disorders) with a unique connectome. In this paper, we discuss a method for detecting subjects with a unique connectome based on LAD (Laplacian Anomaly Detection), which have been used to detect anomalies in social. networks and communication networks. In addition, through experiments using actual connectome data, we evaluate the accuracy of the method based on LAD. | |
| キーワード | （和） | ネットワーク分析 / スペクトラルグラフ理論 / ラプラシアン行列 / 異常検出 / 脳コネクトーム / / / |
| （英） | Network Analysis / Spectral Graph Theory / Laplacian Matrix / Anomaly Detection / Brain Connectome / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 121, no. 357, CQ2021-93, pp. 94-99, 2022年1月. | |
| 資料番号 | CQ2021-93 | |
| 発行日 | 2022-01-20 (CQ) | |
| ISSN | 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 | CQ2021-93 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | CQ CBE |
| 開催期間 | 2022-01-27 - 2022-01-28 |
| 開催地（和） | 金沢（石川県） |
| 開催地（英） | Kanazawa（Ishikawa Pref.） |
| テーマ（和） | AR/VR，放送サービス，映像/音声サービスの品質，高臨場感，ユーザ行動/心理，ユーザ体験，メディア品質，ネットワークの品質・QoS制御，災害時のネットワークとコミュニケーション，機械学習，ビデオコミュニケーション，一般 |
| テーマ（英） | AR/VR, Broadcasting Service, Video/Voice Services Quality, High Realistic, User Behavior/Psychology, User Experience, Media Quality, Network Quality and QoS Control, Networks and Communications at Disaster, User Behavior, Machine Learning, Video Communication, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CQ |
| 会議コード | 2022-01-CQ-CBE |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ラプラシアン行列の固有値を用いた特異な脳構造を持つ被験者の検出に向けた一検討 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | A Study on Detection of Subjects with Unique Brain Structures Using Eigenvalues of Laplacian Matrices |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | ネットワーク分析 / Network Analysis |
| キーワード(2)（和/英） | スペクトラルグラフ理論 / Spectral Graph Theory |
| キーワード(3)（和/英） | ラプラシアン行列 / Laplacian Matrix |
| キーワード(4)（和/英） | 異常検出 / Anomaly Detection |
| キーワード(5)（和/英） | 脳コネクトーム / Brain Connectome |
| 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） | 大石 悠貴 / Ohisi Yuki / オオイ シユウキ |
| 第1著者 所属（和/英） | 関西学院大学 (略称： 関西学院大) Kwansei Gakuin University (略称： Kwansei Gakuin Univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 谷口 豊明 / Taniguchi Toyoaki / タニグチ トヨアキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 関西学院大学 (略称： 関西学院大) Kwansei Gakuin University (略称： Kwansei Gakuin Univ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 瀬川 絵里子 / Segawa Eriko / セガワ エリコ |
| 第3著者 所属（和/英） | 関西学院大学 (略称： 関西学院大) Kwansei Gakuin University (略称： Kwansei Gakuin Univ) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 作元 雄輔 / Sakumoto Yusuke / サクモト ユウスケ |
| 第4著者 所属（和/英） | 関西学院大学 (略称： 関西学院大) Kwansei Gakuin University (略称： Kwansei Gakuin Univ) |
| 第5著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2022-01-28 12:10:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | CQ |
| 資料番号 | CQ2021-93 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | no.357 |
| ページ範囲 | pp.94-99 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2022-01-20 (CQ) |
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