Predicting the Degree of Distracted Driving Based on fNIRS Functional Connectivity: A Pilot Study

Predicting the Degree of Distracted Driving Based on fNIRS Functional Connectivity: A Pilot Study

我々の新しい論文です。
Frontiers Neuroscience
平成26年度私立大学戦略的研究基盤形成支援事業 ドライバ・イン・ザ・ループ 研究拠点 で開始された運転時の脳機能状態を測定し解析した研究成果です。
実験、解析 なかなか大変でしたが形としてアウトプットされました。

本研究では、脳活動から万全運転の程度を予測できるモデルを開発しました。
機能的近赤外分光法(fNIRS)を用いて、実車運転中のドライバーのオキシヘモグロビン濃度の変化が測定されました。

Thresholding Approach for Low-Rank Correlation Matrix based on MM algorithm

われわれの研究室からの新しいpre-printです。

相関行列の特徴を解釈する上で、低ランク近似をしたくなりますが、場合によっては、対応する元の値がゼロに近い値であっても、
ゼロから遠い推定値になる場合があり困ります。
その問題に対応する 疎な低ランク相関行列を推定する新しいアプローチを 提案しています。
biorxiv

Low-Rank Approximation of Difference between Correlation Matrices Using Inner Product

日和先生 谷岡先生の共著論文が公開されました。
Low-Rank Approximation of Difference between Correlation Matrices Using Inner Product

人間関係や、脳機能ネットワーク、などなど、マトリクスに変換できる問題はたくさんあります。
しかし、そのマトリクスが巨大になると、どの要素に注目すればよいのかわかりません。

この論文では、大規模マトリクスを想定し、次元の削減を行いながら要素のクラスタリングを行う手法の提案をしています。

これにより、どの要素が重要で、かつ、どんなクラスタに分かれるかが同時にわかります。

Demarcation line determination for diagnosis of gastric cancer disease range using unsupervised machine learning in magnifying narrow-band imaging

https://www.medrxiv.org/content/10.1101/2020.11.03.20189472v1

医用画像では、教師あり学習では以下に精度の高い教師データを用意することが問題になります。この問題は簡単には解決できない問題です。そのため、教師なし学習の適用が非常に重要です。

内視鏡画像に対する、教師なし学習手法の渾身の研究です。