著者

南谷 祥之 廣安 知之 三木 光範 横内 久猛 吉見 真聡

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 第26回 (2012) (ISSN:27587347)

巻号頁・発行日

pp.2I1R42, 2012 (Released:2018-07-30)

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本研究では,各医療機関が分散ファイルシステムを構築し,それらを連携させた医用画像保存通信システム(PACS)を提案する.対象とする医用画像DICOMは,データ量の大きな実画像データと患者情報等のメタデータから構成されている.本システムは各医療機関がこのメタデータから構成されるデータベースを保持する一方、外部に分散的に存在するデータベースから検索を可能にするシステムである.

著者

伊藤 冬子 廣安 知之 三木 光範 横内 久猛

出版者

一般社団法人 人工知能学会

雑誌

人工知能学会論文誌 (ISSN:13460714)

巻号頁・発行日

vol.24, no.1, pp.127-135, 2009 (Released:2009-01-06)

参考文献数

16

被引用文献数

3 4

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In interactive genetic algorithms (iGAs), computer simulations prepare design candidates that are then evaluated by the user. Therefore, iGA can predict a user's preferences. Conventional iGA problems involve a search for a single optimum solution, and iGA were developed to find this single optimum. On the other hand, our target problems have several peaks in a function and there are small differences among these peaks. For such problems, it is better to show all the peaks to the user. Product recommendation in shopping sites on the web is one example of such problems. Several types of preference trend should be prepared for users in shopping sites. Exploitation and exploration are important mechanisms in GA search. To perform effective exploitation, the offspring generation method (crossover) is very important. Here, we introduced a new offspring generation method for iGA in multimodal problems. In the proposed method, individuals are clustered into subgroups and offspring are generated in each group. The proposed method was applied to an experimental iGA system to examine its effectiveness. In the experimental iGA system, users can decide on preferable t-shirts to buy. The results of the subjective experiment confirmed that the proposed method enables offspring generation with consideration of multimodal preferences, and the proposed mechanism was also shown not to adversely affect the performance of preference prediction.

著者

廣安知之 福島亜梨花 山本詩子 横内久猛

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

研究報告数理モデル化と問題解決(MPS) (ISSN:09196072)

巻号頁・発行日

vol.2014, no.18, pp.1-6, 2014-02-24

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2 つの異なる fNIRS 装置の脳血流時系列データから類似部分を抽出するアルゴリズム "Multipleanalogy Parts extracting algorithm (MaPea)" を提案する.MaPea では,完全一致部分だけではなく微小な差異を考慮した類似部分も抽出する.また,サンプル数の異なる類似部分を抽出することも可能にしている.脳血流時系列データが様々な要因に影響されていると報告されており,実際のデータは脳血流の活性化モデルと異なることが考えられるからである.また,時間軸上で時間差を持った類似部分の組み合わせも抽出できる.MaPea では,異なる時系列データ毎にベクトル化を行い,それらのコサイン類似度により評価する.2 つのデータセットから類似部分を動的計画法の概念を使い抽出する.MaPea の有効性を fNIRS 時系列データを使った実験により検証した.実際の fNIRS 時系列データを用いて脳機能の検定を t 検定を用いた解析手法と MaPea を用いた解析手法で行い,結果を比較した.MaPea による解析手法のほうが神経血管カップリングの理論にそって脳活動を探索できていた.以上より,MaPea が脳血流時系列データに対して有用であることが示唆された.

著者

横田 山都 廣安 知之 三木 光範 横内 久猛 吉見 真聡

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.24, 2010

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近年,位置情報を利用したアプリケーションが数多く登場している.本稿では,PCやスマートフォンに搭載されている無線LANの受信電波強度分布を特徴量とした室内位置推定手法を提案する.本手法では,1機のアクセスポイントから位置推定を行うため既存の無線LAN環境を利用した位置推定が可能である.また.提案手法を用いた位置による情報提供アプリケーションを実装し,実空間における提案手法の利用を検証する.

著者

丸尾 亜希 横田 山都 横内 久猛 廣安 知之

雑誌

研究報告数理モデル化と問題解決(MPS)

巻号頁・発行日

vol.2012, no.31, pp.1-3, 2012-02-23

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本研究では,問診票の電子化として,タブレット型携帯端末を利用し,Linked Data を用いた問診票アプリケーションを構築した.従来,紙媒体の問診票では,一度作成した問診票の変更は容易ではない.これに対して,提案するアプリケーションでは,医師が問診項目を自由に作成でき,変更が簡単にできる.これは,問診票アプリケーションが持つ質問項目は Linked Data 形式で表現されているからである.Linked Data は Web 上に蓄積されたデータを,利用することを可能にする形式である.つまり,Linked Data を利用している本システムでは,将来的に,Web 上の蓄積されたデータを使用できる可能性があると考えられる.In this research, electric medical query system on mobile tablet devices is developed. The query contents of the proposed data are constructed using Linked Data. In the conventional system, users such as medical doctors or home patients cannot change the queries freely. In the proposed system, users can change and add their queries smoothly. In this research, it is assumed that the medical data is stored with Linked Data format on the Web and this is expected in the future. Thus, this prototype system suggests the future style of the medical system where the linked data can help medical doctors and patients change the contents of medical system effectively.

著者

福原 理宏 三木 光範 横内 久猛 廣安 知之 Michihiro Fukuhara Mitsunori Miki Hisatake Yokouchi Tomoyuki Hiroyasu

出版者

同志社大学理工学研究所

雑誌

同志社大学理工学研究報告 = The Science and Engineering Review of Doshisha University (ISSN:00368172)

巻号頁・発行日

vol.53, no.4, pp.185-190, 2013-01-31

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本稿では、ストループテストによって生じる認知的葛藤が脳血流に及ぼす影響を、fNIRSを用いた多点計測によって検討を行なった.ストループテストでは、言語処理に関わるブローカ野を含んだ左半球下前頭回付近の脳活動が活性化するとされている.そのことから、この部位における脳血流変化の計測は多数行われている.しかし,fNIRSを用いた他の部位を含めた検討や、反応時間と脳血流の関連については十分に検討されていない.そこで本稿では、多点計測可能なfNIRS装置を用いて前頭部と側頭部におけるストループテスト時の脳血流変化の計測を行った.その結果、不一致課題時における脳血流変化は、一致課題時と比較して脳全体で大きく活性化することが分かった.また不一致課題時に、反応時間が速いほど脳血流変化が大きいことが分かった.

著者

廣安 知之 西井 琢真 吉見 真聡 三木 光範 横内 久猛

雑誌

研究報告数理モデル化と問題解決(MPS)

巻号頁・発行日

vol.2010-MPS-80, no.24, pp.1-6, 2010-09-21

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本研究では,2 本以上の時系列データに対して類似部分の抽出手法を提案している.提案手法は,時系列データを再量子化し,文字列検索アルゴリズムを用いて類似部分を抽出する方法である.文字列検索アルゴリズムには,相同性検索を利用する.相同性検索を利用することで,将来,既存の並列アルゴリズムを利用することで高速に処理が可能である.数値実験を通じて,再量子化手法の違いによって抽出される類似部分にどのような差異が生まれるか検討した.また,既存の時系列データの距離測定手法である DTW とどの程度一致する類似部分を抽出するのかについて検討した.実データへの適用として,fNIRS を使った脳機能実験を行い,提案手法による時系列データの抽出を試みた.

著者

田中 美里 廣安 知之 三木 光範 吉見 真聡 佐々木 康成 横内 久猛

出版者

人工知能学会

雑誌

人工知能学会全国大会論文集 (ISSN:13479881)

巻号頁・発行日

vol.26, 2012

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本研究では人間の感性をモデル化し,メタ情報を抽出することで情報推薦や意思決定の支援を行うことを目的としている.そのために,主観的評価による最適化手法である対話型遺伝的アルゴリズムにより,パラメータ空間上で感性の構造を推定する.本稿では,多峰性の感性モデルを推定するために,親個体の選択にクラスタリングを適用し,被験者実験により手法の有効性を検討した.

著者

廣安 知之 石田 裕幸 三木 光範 横内 久猛

出版者

同志社大学

雑誌

同志社大学理工学研究報告 (ISSN:00368172)

巻号頁・発行日

vol.50, no.1, pp.24-33, 2009-04

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一般的な進化的多目的最適化手法は、目的数の増加に伴い、導出される解集合の精度が著しく悪化する。この問題に対し、選択圧の強化、探索領域の削減、評価指標の利用など、様々な進化的多目的最適化手法の改良が行われてきた。そこで本稿では、これら手法の探索の様子を確認することにより、多数目的最適化の問題点について述べた。多数目的最適化における探索の問題点は2種類に分類される。1つ目は、パレート最適フロントへの収束が難しいことである。これは、探索中の選択圧の低下や、目的関数空間の広さに対する探索解数の少なさによってもたらされることを確認できた。2つ目は、探索解集合の多様性維持が難しいことである。選択圧を高めることによりパレート最適フロントへ収束したとしても、解集合の多様性が失われてしまうことを確認できた。これらの問題点を考慮し、探索領域を削減する手法の例として、意思決定者の選好情報を利用する手法の探索を確認したところ、解集合の精度と多様性にはトレードオフの関係がみられた。Well-known Evolutionary Multi-objective Optimization (EMO) algorithms, such as NSGA-II and SPEA2, show rapid degradation of accuracy with increasing number of objectives. To solve this problem, EMO algorithms have been modified by strengthening selection pressure, limitation of search area in the objective space, and use of indicator functions, etc. Here, we describe the difficulties of the search in many-objective space by examining the search of some modified EMO algorithms. The difficulties can be divided into two classes. The first is the difficulty of convergence toward the Pareto-optimal front, which was confirmed to be due to weak selection pressure and disproportion between the extent of search area and the number of solutions. The second is the difficulty of diversity maintenance; it was confirmed that the solutions lost their diversity even if they converged toward the Pareto-optimal front by strengthening the selection pressure. For these difficulties, we examined the search of a preference-based algorithm as an example of a strategy limiting the search area. We demonstrated a trade-off relation between accuracy and diversity through computational experiments.