| 玉木 聡志 | Ｍ２ | 金谷 重彦 | 湊 小太郎 | Md.Altaf-Ul-Amin | 中村 建介 | 高橋 弘喜 |
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| 浅野 耕輔 | Ｍ２ | 金谷 重彦 | 湊 小太郎 | Md.Altaf-Ul-Amin | 中村 建介 | 高橋 弘喜 |
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発表題目：化学構造からみたポリケタイド化合物検出方法
発表概要：二次代謝化合物の分類はその構造的特徴とその合成経路によって分類されるものがあるが、ポリケタイドと呼ばれる化合物は後者である。そのためこの化合物群は薬学的、代謝工学的に有用であるが、その化合物の構造的特徴に基づいて分類や代謝経路の予想は難しい。本研究はこのような合成アナログを持たないポリケタイドに対して、その代謝経路に準ずる原子環境と環状構造を表現するためHOSEコードと最小環最小集合の最大環を用いて、既知のポリケタイドの構造的傾向を明らかにし、当講座の二次代謝化合物データベース”KNApSAcK” からポリケタイド化合物を得ようとしている。 本発表では研究背景、進捗状況について説明し、今後の研究方針について述べる。 | ||||||
| 前田 紗希 | Ｄ１ | 湊 小太郎 | 小笠原 司 | 杉浦 忠男 | ||
| 増田 博樹 | Ｍ２ | 湊 小太郎 | 金谷 重彦 | 杉浦 忠男 | 佐藤 哲大 | |
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発表題目：基礎疾患情報を考慮に入れた薬剤選択支援システムの開発
発表概要：近年では、医学の進歩と共に大量の新薬が開発され、一つの疾患に対しても治療薬の選択肢が増えた。また、治療対象となる患者の状態も基礎疾患の有無や代謝能など一人一人異なり、薬物治療における治療薬剤の選択には複雑な判断が要求される。このため、医師は処方に際し、患者に対して多数の候補薬剤からどれを選ぶべきか迷うことが多い。 一方、診療情報が電子化され、Electrical Health Record ( EHR )等から患者の基礎疾患情報を取得できる可能性が出てきた。 そこで本研究では、候補治療薬リストの中から、当該患者に適した薬剤の選択を支援するシステムの開発を目指し、薬剤選択アルゴリズムの開発を行ったので報告する。 今回我々は、対象患者に対する各薬剤のリスクを評価するとともに、対象疾患に対する当該薬剤の有効性も加味した薬剤選択を行う手法を考案した。また、テスト患者を用いてシステムの有用性を検証する実験を行ったので、その結果と考察について報告する。 | ||||||
| 小沢 哲 | Ｍ２ | 池田 和司 | 松本 裕治 | 竹之内 高志 | ||
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発表題目：Smooth-Gap Prior を用いた GPRによる地雷検出
発表概要：近年，Ground Penetrating Radar (GPR) による地雷検出の研究が行われてきた．GPRは金属探知機を用いた方法では検出しづらいプラスチック地雷などの金属を極端に含まない地雷に対して効果を期待でき，様々な手法が提案されてきた． 本発表では，Smooth-Gap Prior という地面の滑らかさと物体間の境界にはエッジが存在するという事前知識を利用したPriorを使用してGPRによる地雷検出を行ったので，その結果と従来手法との比較を紹介する． | ||||||
| 林 浩平 | Ｄ２ | 池田 和司 | 松本 裕治 | 竹之内 高志 | 渡辺 一帆 | |
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発表題目：指数族テンソル因子化法と実問題への応用
発表概要： テンソル因子化法は多次元配列の構造を持つデータの特徴抽出や次元縮約，あるいはデータ補完に使用される手法であり，fMRI 解析，顔認識，社会ネットワーク解析，蛍光スペクトル分析など幅広い分野に応用されている．本発表では従来のテンソル因子化法を拡張し，離散値と実数値が入り交じったヘテロな構造データの確率モデリング法を提案する．学習アルゴリズムとしては(i)大規模データにも適用可能なMAP推定と(ii)汎化性能に優れるベイズ推論の2つを紹介する．さらに本手法を欠損値予測と異常検知に応用し，モデルの有効性を複数の実データにて検証する． | ||||||
| 小嵜 耕平 | Ｍ２ | 松本 裕治 | 池田 和司 | 新保 仁 | ||
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発表題目：Hub を考慮した半教師あり学習のためのグラフスパース化法
発表概要：グラフを用いた半教師あり学習手法において, 推論アルゴリズムのみならず グラフをどのように構築するかという問題もまた重要であり, 近年注目されている. 本発表では Hub に注目した分類に有効な新しいグラフスパース化法を提案する. | ||||||