授業の形態
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講義
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アクティブラーニング
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学生が自身の考えを発表する、学生が文献や資料を調べる
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授業内容と方法
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【内容】
生体情報は、病気の診断やセキュリティシステムなど日常の様々な場面で活用されている。この授業では、生体から得られる時系列データ（電気信号や移動軌跡）を対象とし、その背後にあるダイナミクスを理解する手法の習得を目指す。生体情報のデータの種類や計測原理、特徴量としてのリズム性やカオス性などを解析および定量評価する手法を概説する。また、オープンソースデータを使用した実践的な解析に取り組む。
【方法】
オンラインで実施する。Zoom接続先情報は授業資料に掲載される。
授業資料はこちら。
https://docs.google.com/document/d/1_SlXRjU4ivIj8-C5VrL6uw4xarkDwdJY2nZYzduEomc
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URGCC学習教育目標
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自律性、専門性
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達成目標
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・生体情報データの種類や準備の方法を説明できる。
・生体情報解析の基盤となる信号処理の手法を説明できる。
・生体情報を不規則な時系列信号として扱い、その特徴解析の手法を概説できるとともに、特徴解析を実践できる。
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評価基準と評価方法
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以下によって上記目標の達成度を評価する。
(1) 確認テスト, 70点(5点/回x14回)
- 2回目以降の授業で、授業開始直後に5問10分程度のテストを行う。
- テスト終了後、すぐに解説を行う。
(2) レポート, 30点(15点/課題x2課題)
- 課題1：配布データについて、指定された解析を行い、結果の数値やグラフを出力する。結果についての解釈を述べる。
- 課題2：提供された結論を導くための研究設計を行う。何をどれくらい計測し、どのような解析を行うのか、どのような結果が予測されるのかを述べる。
- 最終授業日の1週間後を締め切りとする。
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履修条件
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授業では基礎的なプログラミングスキルを修得していることを前提とし、データ解析を実施する。プログラミング環境の構築は各自で行うものとする。授業ではpython言語でサンプルコードを示す。微積分や線形代数学などの基礎知識を習得していることを前提に授業を行う。
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授業計画
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1 生体情報の定義と計測原理
2 基本統計量解析：基本統計量、不変分散と統計的精度、基線
3 相関と平滑化
4 周波数解析：フーリエ変換、ウェーブレット解析
5 次元圧縮と分離：主成分分析、独立成分分析、アーティファクト除去
6 カオス解析：埋め込み定理、アトラクタ再構成
7 フラクタル解析：フラクタル次元、自己相似性
8 1次元解析まとめ
9 画像トラッキング：背景処理、動画からの軌跡データ生成
10 移動のモデル化：速度、平均二乗変位、ランダムウォーク、レヴィウォーク
11 軌跡の幾何学：曲率、回転角
12 空間相関
13 時系列類似度：Dynamic Time Warpingによる動きパータンの類型化
14 行動状態の推定：隠れマルコフモデル(HMM)を用いた状態ラベル
15 まとめ
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事前学習
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予習の必要はないので、その分の時間を復習に使うこと。
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事後学習
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授業内容を復習するとともに，授業内容に関する文献調査を行う。また、プログラムを作成して解析手法の理解を深めること。
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教科書にかかわる情報
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教科書全体備考
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適宜資料を配布する。
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参考書にかかわる情報
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4339071323
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ME教科書シリーズ / 日本エム・イー学会編, A-2
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佐藤俊輔, 吉川昭, 木竜徹共著
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コロナ社
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2004
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4871885607
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井庭崇, 福原義久著
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NTT出版
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1998
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4782810105
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合原一幸編 ; 池口徹, 山田泰司, 小室元政著
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産業図書
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2000
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978-4-339-03381-6
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計測・制御セレクションシリーズ / 計測自動制御学会編, 1
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藤原幸一, 久保孝富編著 ; 山川俊貴 [ほか] 共著
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コロナ社
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2021
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978-4-13-062464
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平田, 祥人,陳, 洛南,合原, 一幸, 1954-,平田祥人, 陳洛南, 合原一幸 著
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東京大学出版会
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2023
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参考書全体備考
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特になし。必要に応じて資料を配布する。
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使用言語
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英語
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メッセージ
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履修登録者が日本人のみの場合には日本語で授業を行う。
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オフィスアワー
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随時対応。メールもしくはMattermostのDMで連絡すること。
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メールアドレス
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この項目は教務情報システムにログイン後、表示されます。
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URL
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