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  1. 研究報告
  2. コンピュータセキュリティ(CSEC)
  3. 2022
  4. 2022-CSEC-097

医療データへの合成データ生成技術適用に向けた一検討

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/217864
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/217864
567f11a6-3bb2-4437-b976-3fb9519047ec
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-CSEC22097006.pdf IPSJ-CSEC22097006.pdf (511.4 kB)
Copyright (c) 2022 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type SIG Technical Reports(1)
公開日 2022-05-12
タイトル
タイトル 医療データへの合成データ生成技術適用に向けた一検討
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 CSEC
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
資源タイプ technical report
著者所属
NTT社会情報研究所
著者所属
NTT社会情報研究所
著者所属
NTT社会情報研究所
著者所属
群馬大学情報学部
著者所属
愛媛大学医学部医療情報学講座
著者名 三浦, 尭之

× 三浦, 尭之

三浦, 尭之

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紀伊, 真昇

× 紀伊, 真昇

紀伊, 真昇

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市川, 敦謙

× 市川, 敦謙

市川, 敦謙

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千田, 浩司

× 千田, 浩司

千田, 浩司

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木村, 映善

× 木村, 映善

木村, 映善

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 医療データは要配慮個人情報を含む場合があり,プライバシーの観点などからその扱いには十分な注意が必要である.機微なデータを扱うには多くの倫理審査や安全管理対策が要求され,迅速な研究遂行上のボトルネックとなっている.そのため,元データの統計量の特徴を保持する合成データを生成し,実データの代用とする手法が数多く提案されている.本研究では,実際の医療データを用いて各種合成データ生成手法の安全性および有効性に関する実験的評価を行う.具体的には,統計量ベースの手法,機械学習ベースの手法,および深層学習ベースの手法を実装し,各手法によって生成される合成データの有用性を比較する.特に安全性の指標として差分プライバシーに着目し,各手法を拡張して差分プライバシーを満たす合成データを生成可能とするとともに,その有用性について考察する.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA11235941
書誌情報 研究報告コンピュータセキュリティ(CSEC)

巻 2022-CSEC-97, 号 6, p. 1-8, 発行日 2022-05-12
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2188-8655
Notice
SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 15:21:13.085613
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