短い人間乱数による診断可能性と指標の選定

• Item type: Trans(1)
• 公開日: 2007-12-15
• タイトル: 短い人間乱数による診断可能性と指標の選定
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Effective Indices for Diagnosis by Short Human Random Numbers
• 言語: jpn
• キーワード / 主題Scheme: Other
• キーワード / 主題: シンポジウム特集
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
• 資源タイプ: journal article
• 著者所属: 富士通テン株式会社
• 著者所属: 鳥取大学工学部知能情報工学科
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Fijitsu Ten Limited
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Department of Information and Knowledge Engineering, Tottori University
• 著者名: 三島, 雅史; 田中, 美栄子
• 著者名(英): Masashi, Mishima; Mieko, Tanaka-Yamawaki
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 人間乱数を認知症の早期発見に利用するには，比較的短い数列から兆候をとらえる必要がある．相関次元やHMMを用いた従来法は長いデータ列を必要とし診断には不向きである．本研究では長さ50の短い乱数列を対象にして，診断に使えそうな指標を特定することを目的とした．認知症を加齢とともに進行する記憶力の低下が極端な形で現れたものと考え，年齢別にとったデータを用いて様々な指標を計算し，年齢による違いが確認できたものを有効な指標と判断した．これに加えて新たな指標（RP）を提案する．また採取方法による乱数の性質の違いについても考察する．
• 論文抄録(英) / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録(英) / 内容記述: In order to utilize human random numbers for detecting the early symptoms of dementia, we must catch the sign from short data. The methods using the correlation dimensions or HMM need long data thus are not suitable for diagnosis. We attempt to identify good indices using short sequences of length 50. Considering dementia to be caused by deterioration of memory due aging, we compare various indices computed by using data taken from subjects of different age groups and select effective ones. In addition, we propose a new index, repeat pattern (RP). Also, we compare two different methods of taking data.
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AA11464803
• 書誌情報: 情報処理学会論文誌数理モデル化と応用（TOM）; 巻 48, 号 SIG19(TOM19), p. 47-54, 発行日 2007-12-15
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 1882-7780
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会