@article{oai:doshisha.repo.nii.ac.jp:00021549,
 author = {西井, 琢真 and Nishii, Takuma and Hiroyasu, Tomoyuki and 廣安, 知之 and 吉見, 真聡 and Yoshimi, Masato and 三木, 光範 and Miki, Mitsunori and 横内, 久猛 and Yokouchi, Hisatake},
 issue = {4},
 journal = {同志社大学理工学研究報告, The Science and Engineering Review of Doshisha University},
 month = {Jan},
 note = {fNIRS(functional Near-Infrared Spectroscopy)は,実験時に大量の時系列データを発生させ,複数の実験結果を比較する際に,解析者がデータのどこに着目すればよいのかがわからないという問題がある.この問題に対して複数の時系列データの中から特徴的な部分を提示するシステムがあれば,解析者の負担を軽減することが期待できる.本論文では,fNIRSにおけるデータ解析システムを提案する.このシステムは,大きく2つに分けられる.1つ目はユーザが注目すべき部分を分かりやすく表示するインターフェースである.2つ目はインターフェースの裏側で大量のデータを高速に処理するメソッドである.解析者がシステムを快適に使うためには,高速なレスポンスが必要とされる.そのため,時系列データからの類似部分の抽出については,バイオインフォマティクスの分野で盛んに扱われる相同性検索に注目した., One of non-invasive brain functional mapping equipments fNIRS (functional Near-Infrared Spectroscopy) is known for its practicality. One of the characteristics of fNIRS is that fNIRS derives enormous time series data in each experiment, so that it is hard to analyze these data effectively. In this paper, we introduce the novel algorithm which can extract similar subsequence of fNIRS data. In the proposed algorithm, the conventional homology search and Smith Waterman method are applied. Since there are several software libraries of these algorithms, the proposed algorithm is not only useful for getting satisfactory results but also effective for drawing these results quickly. In this paper, the fNIRS data analysis system is illustrated, where the proposed algorithm has been implemented. Using the proposed system, the effectiveness of the proposed algorithm is discussed, and the response time of the system is estimated and illustrated., application/pdf},
 pages = {267--275},
 title = {Smith Waterman法を利用した fNIRS データの類似部分抽出システムの提案と評価},
 volume = {52},
 year = {2012},
 yomi = {ニシイ, タクマ and ヒロヤス, トモユキ and ヨシミ, マサト and ミキ, ミツノリ and ヨコウチ, ヒサタケ}
}