著者

菊池 貴洋 加藤 光広 高橋 信也 中村 和幸 早坂 清

出版者

一般社団法人 日本小児神経学会

雑誌

脳と発達 (ISSN:00290831)

巻号頁・発行日

vol.45, no.5, pp.375-378, 2013 (Released:2014-10-11)

参考文献数

9

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症例はてんかん性脳症の10歳女児. 発作は難治で1日10回程度の強直発作・ミオクロニー発作が出現し, 覚醒時脳波で多焦点性鋭徐波複合が多発していた. topiramate追加内服中, 眼振の増悪がみられ漸減中止したところ, ミオクロニー発作の頻度が増加し, levetiracetam (LEV) 250mg/日を追加した. LEV開始翌日から発作は消失したが, 反応性低下と寡動がみられた. 覚醒時脳波を再検したところ多焦点性鋭徐波複合の消失を認め, 強制正常化の診断基準を満たした. LEV投与による強制正常化の報告は調べ得た限り自験例が初めてである. LEVは初期から治療量の投与が可能である半面, 強制正常化の可能性を念頭におく必要がある.

著者

杉浦 陸空 石曽根 毅 中村 和幸

雑誌

2023年度 人工知能学会全国大会(第37回)

巻号頁・発行日

2023-04-06

著者

保利 武志 中村 和幸 嵯峨山 茂樹

雑誌

第79回全国大会講演論文集

巻号頁・発行日

vol.2017, no.1, pp.129-130, 2017-03-16

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従来ヒューリスティックや感性情報を必要とした手法によって実現されていたジャズセッションシステムに対し、我々はこれまで統計的に学習可能な枠組みによるシステムの実現に向けた数理モデルや演奏の解析を行ってきた。また、その数理モデルの妥当性を実証するために、ピアノの演奏データを入力として、事例データからピアノ演奏にうまく調和するようなベースとドラムスの演奏を、NMFによるクラスタリングやtrigramによる時系列特性、ピアノとの共起関係を考慮して探索し合成して出力する手法を提案した。本研究ではこれをさらに発展させたHMMをベースとしたモデルに基づき、DNNによる楽器間の演奏特徴量の相関関係や時系列特性を考慮した編集合成を行う。

著者

中村 和幸

出版者

一般社団法人 日本応用数理学会

雑誌

応用数理 (ISSN:24321982)

巻号頁・発行日

vol.24, no.1, pp.23-28, 2014-03-25 (Released:2017-04-08)

著者

徳永 旭将 池田 大輔 中村 和幸 樋口 知之 吉川 顕正 魚住 禎司 藤本 晶子 森岡 昭 湯元 清文

雑誌

情報処理学会論文誌数理モデル化と応用(TOM) (ISSN:18827780)

巻号頁・発行日

vol.4, no.3, pp.14-34, 2011-07-20

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一般に,前兆現象は突発現象にそのものに比べて非常に目立ちにくく,その開始時刻は曖昧である.従来よく用いられてきた変化点検出法を適用した場合,このような微小で緩慢な変化は見逃されやすい.Tokunagaら(2010)では,Ideら(2005)の提案した特異スペクトル分析を応用した変化点検出法(SST)を,多次元データを用いたアルゴリズム(MSST)へと拡張することで,鋭敏に前兆現象の開始時刻を推定できることを示した.MSSTは,緩慢な変化も検出できる鋭敏な手法であるが,実データへの適用では誤検出が問題になる.本稿では,突発現象の大まかな開始時刻をあらかじめ検出し,さらに検出された時刻の前後で前兆現象の開始時刻と終了時刻を個別に探索することで,前兆現象を鋭敏に検出でき,かつMSST単体よりも誤検出を劇的に減少させることができることを示す.

著者

奥野 拓也 中村 和幸

雑誌

情報処理学会論文誌数理モデル化と応用(TOM) (ISSN:18827780)

巻号頁・発行日

vol.9, no.3, pp.61-74, 2016-12-14

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セールスプロモーションは顧客の購買行動へ直接的に働きかけるため,多用されているマーケティング施策である.しかし,セールスプロモーションの効果に関しては他の要因から複雑な影響を受けているため純粋な計測が難しいが,要請は強い.本研究はそういったニーズに鑑み,市場反応が動的であると仮定し,プロモーション活動が来店・購買に与える影響を推定する.そのために,来店と購買の生起行動を確率モデルで構築する.構築した確率モデルを状態空間モデルで記述し,個人ごとに提供するプロモーションが与える影響の時間変化を推定する.スーパーマーケットのID付きPOSデータから価格帯の異なる2商品を用いた結果,長期的なプロモーションの購買へ与える影響が異なることが示唆された.両商品において継続的なプロモーション効果があるが,高価格帯で割引率の高い商品は低価格帯で割引率の低い商品よりも長期的にはプロモーション効果が弱くなることが確認された.In the marketing field, sales promotion is used extensively because it can directly work on consumer buying behavior. The measurement of the effect of the sales promotion is required though it is difficult because the effect is complexly affected from other factors. In this research, we estimate the effect of sales promotion on a shopping trip and purchase behavior by assuming dynamic market response. Probability model of the occurrence of the shopping trip and purchase behavior is constructed. This model is transformed to state space model and we estimate the time course of the effect of the individual promotion. We have targeted two items in analysis using ID-POS data of a supermarket. The result implies that the effect of long-term promotion is different between two items. More specifically, the effect of the promotion of the item that is high price and high discount becomes weaker than the one that is low price and low discount in long-term period though it is continued for both items in analyzed period.

著者

中村 和幸

出版者

一般社団法人日本応用数理学会

雑誌

応用数理 (ISSN:09172270)

巻号頁・発行日

vol.24, no.2, pp.74-79, 2014-06-25

著者

中村 和幸

出版者

一般社団法人日本応用数理学会

雑誌

応用数理 (ISSN:09172270)

巻号頁・発行日

vol.24, no.1, pp.23-28, 2014-03-25

著者

嵯峨山 茂樹 小野 順貴 西本 卓也 齋藤 大輔 堀 玄 中村 和幸 金子 仁美

出版者

国立情報学研究所

雑誌

基盤研究(A)

巻号頁・発行日

2011-04-01

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統計的信号処理と音楽理論の数理モデルを融合して、音楽(および音響・音声)の信号処理と情報処理に多面的に取り組んだ。音声認識分野では音響処理と言語処理の融合がキー技術であったように、音楽においては信号処理と音楽理論の融合が必須である。具体的には、A: 数理モデルと統計学習を軸にした音楽信号の解析・変換・加工・分離・検出、B: 音楽理論の数理的定式化を軸にした音楽信号の和音認識・リズム解析・セグメンテーション・構造解析・ジャンル認識、C: 機械学習と最適化を軸にした自動演奏・自動作曲・自動伴奏・自動編曲などを研究・開発した。

著者

中村 和幸 樋口 知之

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会誌 (ISSN:09135693)

巻号頁・発行日

vol.92, no.12, pp.1062-1067, 2009-12-01

被引用文献数

2

著者

徳永 旭将 池田 大輔 中村 和幸 樋口 知之 吉川 顕正 魚住 禎司 藤本 晶子 森岡 昭 湯元 清文 CpmnGroup

出版者

情報処理学会

雑誌

研究報告数理モデル化と問題解決(MPS) (ISSN:18840930)

巻号頁・発行日

vol.2010, no.14, pp.1-6, 2010-12-09

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一般に,前兆現象は突発現象にそのものに比べて非常に目立ちにくく,その開始時刻は曖昧である.従来よく用いられてきた変化点検出法を適用した場合,このような微小で緩慢な変化は見逃されやすい.Tokunaga et al.1) では,Ide and Inoue2) の提案した特異スペクトル分析を応用した変化点検出法 (SST) を,多次元データを用いたアルゴリズム (MSST) へと拡張することで,鋭敏に前兆現象の開始時刻を推定出来ることを示した.MSST は,緩慢な変化も検出できる鋭敏な手法であるが,実データへの適用では誤検出が問題になる.本稿では,突発現象の大まかな開始時刻を予め検出し,さらに検出された時刻の前後で前兆現象の開始時刻と終了時刻を個別に探索することで,誤検出を劇的に減少させることができることを示す.