九州大学大学院システム生命科学府

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DIVISIONS

生命情報数理学

内田 誠一
(うちだ せいいち) 教授 伊都地区
教授
大学院システム情報科学研究院 情報知能工学部門

パターン認識・画像処理に関する研究に取り組んでいる。パターン認識とは、人間の持つ認識機能、すなわち「それが何であるか」を推論する機能を、工学的に実現しようとする学問である。本講座ではさらに、これら技術を様々な生物画像に適用した「バイオ『イメージ』インフォマティクス」に関する研究にも取り組んでいる。具体的には、顕微鏡等による様々なバイオイメージを対象として、そこに映っている各物体・物質に関する種々の定量化や状態解析を行うための、画像処理・認識・理解アルゴリズムを開発している。

九州大学システム生命科学府の生命情報科学分野生命情報数理学(内田)研究室についての紹介動画です。

廣瀨 慧
(ひろせ けい) 准教授 伊都地区
准教授
マス・フォア・インダストリ研究所 応用理論研究部門

L1正則化に基づくスパース多変量解析  近年、ビッグデータ解析が重要視されていますが、データ量が多くなった反面、データの冗長性も増してしまい、必要のない情報を取り除いて有効な情報のみをうまく抽出することが必要とされています。それを実現する、極めて有効な方法の一つが、L1正則化法をはじめとする、スパース推定です。スパース推定とは、数万・数億にものぼる数のパラメータが存在するときに、ほとんどを「ゼロ」と推定することができる方法であり、非ゼロ要素に対応する変数のみが有効となります。この方法の良い所は、たとえ数万オーダーの次元のデータであっても、わずか数分で計算が完了してしまうくらいに高速なところです。私は特に、因子分析におけるL1正則化に興味を持っており、例えば、パラメータを高速に推定できるアルゴリズムを考え、さらにソフトウェアパッケージfanc(https://cran.r-project.org/web/packages/fanc/index.html)を作りました。実際にこのパッケージを使った論文もいくつかあります。