JPWO2005050479A1 - 類似パターン検索装置、類似パターン検索方法、類似パターン検索プログラム、および分画分離装置 - Google Patents
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Abstract
Description
11 1次クラスタリング部
12 第1のパラメータ決定部
13 第2のパラメータ決定部
14 2次クラスタリング部
15 クラス間距離マスター作成部
16 メモリ
17 クラス決定部
18 類似パターン検索部
2 分析装置
3 外部入出力装置
本実施の形態で用いたデータセットと近似モデルは、
データタイプ:2次元ヒストグラム
モデル:正規混合モデル
パラメータ:平均、分散、密度
である。
分析装置2から出力された2次元ヒストグラムデータを近傍8点の平滑化処理を行ったデータに関して、入力層128*128(16,384ニューロン)、競合層12*12(ユニット)のSOMでクラスタリングを行い、得られた144種類のパターンを1次クラスマップとした。SOMの学習パラメータは、近傍距離4、学習率0.3とした。さらに、この1次クラスマップの個々のパターンについて、4*4の16分割した領域を設定し、それぞれの2次元ヒストグラムの重心を求め、その重心を初期値として、EMアルゴリズムにより混合モデルの分離を行った。各分画の分布モデルは正規分布と仮定して計算を行った。さらに、得られた混合分布モデルパラメータ(成分数、各成分の平均値、分散、密度)を人為的に調整し一時的なパラメータを決定した。
EMアルゴリズムによる混合分布近似については、「データ学習アルゴリズム」(渡辺澄夫、共立出版、2001.)およびIgor V. Cadez, Scott Gaffney, Padhraic Smyth : A General Probabilistic Framework for Clustering Individuals and Objects, Knowledge Discovery and Data Mining, pp140−149 ,2000.等に記載の手法を用いて実施することができる。
被検検体の各分画に属するクラスを2次マップから求め、クラス間距離マスターを読み込み、検索の目的にあわせて閾値を決定し、その条件に一致するクラス群を検索した。閾値を可変することにより、検索の類似性の強度を自由に選択できるようにし、さらに、閾値に含まれる領域のクラス群について選言条件で検索することにより類似検索を実現した。各分画の総合的なパターンについての検索を行いたい場合は、それぞれの分画に属するクラスの連言により検索することとした。
Claims (9)
- 複数のパターンを含む集団の中から、被検検体のパターンと類似性の高いパターンを検索する類似パターン検索装置であって、
前記複数のパターンに各々含まれる複数の成分分画を特徴づけるモデルパラメータを選択し、前記複数のパターンに対してクラスタリングを行って作成されたクラスマップを記憶する記憶手段と、
前記被検検体のパターンに含まれる成分分画に類似するクラスを前記クラスマップの中から選択する類似パターン検索手段と、
を備えたことを特徴とする類似パターン検索装置。 - 前記パターンは、1次元または多次元のパターンであることを特徴とする請求項1に記載の類似パターン検索装置。
- 前記パターンは、白血球粒度パターン、蛋白電気泳動波形、または血球ヒストグラムであることを特徴とする請求項2に記載の類似パターン検索装置。
- 複数のパターンを含む集団の中から、被検検体のパターンと類似性の高いパターンを検索する類似パターン検索方法であって、
前記複数のパターンに各々含まれる複数の成分分画を特徴づけるモデルパラメータを選択し、前記複数のパターンにクラスタリングを行ってクラスマップを作成するクラスマップ作成工程と、
前記クラスマップ作成工程で作成されたクラスマップを記憶する記憶工程と、
前記被検検体のパターンに含まれる成分分画に類似するクラスを前記クラスマップの中から選択する類似パターン検索工程と、
を含むことを特徴とする類似パターン検索方法。 - 複数のパターンを含む集団の中から、被検検体のパターンと類似性の高いパターンを検索する類似パターン検索方法をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記複数のパターンに各々含まれる複数の成分分画を特徴づけるモデルパラメータを選択し、前記複数のパターンにクラスタリングを行ってクラスマップを作成するクラスマップ作成工程と、
前記クラスマップ作成工程で作成されたクラスマップを記憶する記憶工程と、
前記被検検体のパターンに含まれる成分分画に類似するクラスを前記クラスマップの中から選択する類似パターン検索工程と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする類似パターン検索プログラム。 - 複数の白血球粒度パターンを含む集団の中から、被検検体の白血球粒度パターンと類似性の高いパターンを持つ白血球粒度パターンを検索する類似パターン検索装置であって、
前記白血球粒度パターンは、複数の細胞成分分画を含み、
実測して得られた複数の前記白血球粒度パターンに自己組織化マップを適用してクラスタリングを行い、1次クラスマップを作成する1次クラスタリング手段と、
前記1次クラスマップに含まれる各パターンについて、所定の初期値を用いてEMアルゴリズムを実行することにより、前記各パターンに含まれる細胞成分の成分数、ならびに、各細胞成分の平均値、分散および密度からなる第1の混合分布モデルパラメータを決定する第1のパラメータ決定手段と、
前記各白血球粒度パターンについて、前記第1の混合分布モデルパラメータを初期値としてEMアルゴリズムを実行することにより、前記各白血球粒度パターンに含まれる細胞成分の成分数、ならびに、各細胞成分の平均値、分散および密度からなる第2の混合分布モデルパラメータを決定する第2のパラメータ決定手段と、
前記各白血球粒度パターンについて、前記第2の混合分布モデルパラメータに自己組織化マップを適用してクラスタリングを行い、2次クラスマップを作成する2次クラスタリング手段と、
前記2次クラスマップに含まれる各クラス間におけるすべての組合せの類似距離を計算し、クラスの組合せと当該クラス間の類似距離とを対応させたクラス間距離マスターを作成するクラス間距離マスター作成手段と、
前記2次クラスマップと前記クラス間距離マスターを記憶する記憶手段と、
被検検体の白血球粒度パターンに含まれる各細胞成分分画に属するクラスを前記2次クラスマップの中から決定するクラス決定手段と、
前記クラス決定工程で決定されたクラスとの類似距離が所定の閾値以下であるクラスを前記クラス間距離マスターの中から類似クラスとして検出し、当該類似クラスに含まれる白血球粒度パターンを、前記被検検体の白血球粒度パターンと類似性の高いパターンとして判定する類似パターン検索手段と、
を備えたことを特徴とする類似パターン検索装置。 - 複数の白血球粒度パターンを含む集団の中から、被検検体の白血球粒度パターンと類似性の高いパターンを持つ白血球粒度パターンを検索する類似パターン検索方法であって、
前記白血球粒度パターンは、複数の細胞成分分画を含み、
実測して得られた複数の前記白血球粒度パターンに自己組織化マップを適用してクラスタリングを行い、1次クラスマップを作成する1次クラスタリング工程と、
前記1次クラスマップに含まれる各パターンについて、所定の初期値を用いてEMアルゴリズムを実行することにより、前記各パターンに含まれる細胞成分の成分数、ならびに、各細胞成分の平均値、分散および密度からなる第1の混合分布モデルパラメータを決定する第1のパラメータ決定工程と、
前記各白血球粒度パターンについて、前記第1の混合分布モデルパラメータを初期値としてEMアルゴリズムを実行することにより、前記各白血球粒度パターンに含まれる細胞成分の成分数、ならびに、各細胞成分の平均値、分散および密度からなる第2の混合分布モデルパラメータを決定する第2のパラメータ決定工程と、
前記各白血球粒度パターンについて、前記第2の混合分布モデルパラメータに自己組織化マップを適用してクラスタリングを行い、2次クラスマップを作成する2次クラスタリング工程と、
前記2次クラスマップに含まれる各クラス間におけるすべての組合せの類似距離を計算し、各クラスの組合せと当該クラス間の類似距離とを対応させたクラス間距離マスターを作成するクラス間距離マスター作成工程と、
前記2次クラスマップと前記クラス間距離マスターを記憶する記憶工程と、
被検検体の白血球粒度パターンに含まれる各細胞成分分画に属するクラスを前記2次クラスマップの中から決定するクラス決定工程と、
前記クラス決定工程で決定されたクラスとの類似距離が所定の閾値以下であるクラスを前記クラス間距離マスターの中から類似クラスとして検出し、当該類似クラスに含まれる白血球粒度パターンを、前記被検検体の白血球粒度パターンと類似性の高いパターンとして判定する類似パターン検索工程と、
を含むことを特徴とする類似パターン検索方法。 - 複数の白血球粒度パターンを含む集団の中から、被検検体の白血球粒度パターンと類似性の高いパターンを持つ白血球粒度パターンを検索する類似パターン検索方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、
前記白血球粒度パターンは、複数の細胞成分分画を含み、
実測して得られた複数の前記白血球粒度パターンに自己組織化マップを適用してクラスタリングを行い、1次クラスマップを作成する1次クラスタリング工程と、
前記1次クラスマップに含まれる各パターンについて、所定の初期値を用いてEMアルゴリズムを実行することにより、前記各パターンに含まれる細胞成分の成分数、ならびに、各細胞成分の平均値、分散および密度からなる第1の混合分布モデルパラメータを決定する第1のパラメータ決定工程と、
前記各白血球粒度パターンについて、前記第1の混合分布モデルパラメータを初期値としてEMアルゴリズムを実行することにより、前記各白血球粒度パターンに含まれる細胞成分の成分数、ならびに、各細胞成分の平均値、分散および密度からなる第2の混合分布モデルパラメータを決定する第2のパラメータ決定工程と、
前記各白血球粒度パターンについて、前記第2の混合分布モデルパラメータに自己組織化マップを適用してクラスタリングを行い、2次クラスマップを作成する2次クラスタリング工程と、
前記2次クラスマップに含まれる各クラス間におけるすべての組合せの類似距離を計算し、各クラスの組合せと当該クラス間の類似距離とを対応させたクラス間距離マスターを作成するクラス間距離マスター作成工程と、
前記2次クラスマップと前記クラス間距離マスターを記憶する記憶工程と、
被検検体の白血球粒度パターンに含まれる各細胞成分分画に属するクラスを前記2次クラスマップの中から決定するクラス決定工程と、
前記クラス決定工程で決定されたクラスとの類似距離が所定の閾値以下であるクラスを前記クラス間距離マスターの中から類似クラスとして検出し、当該類似クラスに含まれる白血球粒度パターンを、前記被検検体の白血球粒度パターンと類似性の高いパターンとして判定する類似パターン検索工程と、
をコンピュータに実行させることを特徴とする類似パターン検索プログラム。 - 複数の細胞成分分画を含む白血球粒度パターンにおいて各細胞成分分画を分離する細胞成分分画分離装置であって、
実測して得られた複数の前記白血球粒度パターンに自己組織化マップを適用してクラスタリングを行い、1次クラスマップを作成する1次クラスタリング手段と、
前記1次クラスマップに含まれる各パターンについて、所定の初期値を用いてEMアルゴリズムを実行することにより、各パターンに含まれる細胞成分の成分数、ならびに、各細胞成分分画の平均値、分散および密度からなる混合分布モデルパラメータを決定するパラメータ決定手段と、
前記各白血球粒度パターンについて、前記混合分布モデルパラメータを初期値としてEMアルゴリズムを実行することにより、各白血球粒度パターンに含まれる各細胞成分の分画を分離する分画分離手段と、
を備えたことを特徴とする分画分離装置。
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