Yen-Wei CHEN

陳 延偉

College of Information Science and Engineering, Ritsumeikan University

多重線形スパースと低ランクテンソル分解法による4次元生物データの解析

バイオイメージング技術の飛躍的な進展により、膨大な生物画像情報が得られるようになってきた。生物画像は3次元空間情報に加え、時間情報やスペクトル情報などをもち、複数の軸をもつ。このような膨大な多元データを統一的に表現し、各軸間の関係及びコアとなる情報を見つけることは、生物画像情報処理において重要な課題である。本研究は、多重線形スパースと低ランクテンソル分解法を新たに開発し、4次元生物データの表現型解析に適用する。生物動態画像(4次テンソル)をスパーステンソルと低ランクテンソルに分解することによって、(a)細胞分裂のような特異的変化が起こるとき、その変化場所と時刻の特定と検出;(b)ノイズやデータ欠損などに対しても頑健な統計解析や機械学習ができることを目的とする。

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