研究課題 【 表示 ／ 非表示 】
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研究課題名：予測可能なクラスター構造の推定方法の開発と臨床医学への応用
研究課題概要：
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研究課題名：時間・空間依存性を考慮した超多変量関数データ解析法の開発と生命科学への応用
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研究課題名：関数データにおける非線形多変量解析法の開発-社会科学の多様な現象を捉える-
氏名
山本 倫生 （ヤマモト ミチオ）
YAMAMOTO Michio
所属専攻講座
環境生命科学研究科
職名
准教授
性別
男性
ホームページ
メールアドレス
研究分野・キーワード
（日）心理統計学，生物統計学，数理統計学
（英）psychometrics, biostatistics, mathematical statistics
取得学位 【 表示 ／ 非表示 】
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学位名：博士（理学）
学位の分野名：統計科学 （Statistical science）
学位授与機関名：大阪大学 （Osaka University）
取得方法：課程
取得年月：2013年03月
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学位名：修士（人間科学）
学位の分野名：統計科学 （Statistical science）
学位授与機関名：大阪大学 （Osaka University）
取得方法：課程
取得年月：2008年03月
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学位名：学士（人間科学）
学位の分野名：統計科学 （Statistical science）
学位授与機関名：大阪大学 （Osaka University）
取得方法：課程
取得年月：2006年03月
学外略歴 【 表示 ／ 非表示 】
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所属（勤務）先：京都大学
経歴名：講師
経歴期間：2016年05月 ～ 2017年05月
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所属（勤務）先：京都大学
経歴名：助教
経歴期間：2015年05月 ～ 2016年04月
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所属（勤務）先：京都大学
経歴名：特定助教
経歴期間：2013年08月 ～ 2015年04月
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所属（勤務）先：McGill University
経歴名：訪問博士研究員
経歴期間：2013年06月 ～ 2013年08月
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所属（勤務）先：大阪大学
経歴名：日本学術振興会特別研究員
経歴期間：2012年04月 ～ 2013年08月
所属学会・委員会 【 表示 ／ 非表示 】
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日本計算機統計学会 ／ 日本国 （ 2017年04月 ～ 継続中 ）
役職・役割名：第30回大会実行委員
活動期間：2016年04月 ～ 2016年05月
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日本分類学会 ／ 日本国 （ 2015年04月 ～ 継続中 ）
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Psychometric Society ／ 日本国 （ 2013年01月 ～ 継続中 ）
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日本統計学会 ／ 日本国 （ 2011年04月 ～ 継続中 ）
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日本計量生物学会 ／ 日本国 （ 2009年04月 ～ 継続中 ）
役職・役割名：評議員
活動期間：2015年04月 ～ 2017年03月
研究経歴 【 表示 ／ 非表示 】
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研究課題名：予測可能なクラスター構造の推定方法の開発と臨床医学への応用
キーワード：クラスタリング，予後予測，臨床医学
研究態様：個人研究
研究制度：科学研究費補助金
研究期間：2017年04月 ～ 継続中
専門分野（科研費分類）：統計科学
専門分野（researchmap分類）：統計科学
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研究課題名：時間・空間依存性を考慮した超多変量関数データ解析法の開発と生命科学への応用
キーワード：時系列データ，関数データ，クラスタリング
研究態様：個人研究
研究制度：科学研究費補助金
研究期間：2014年04月 ～ 2017年03月
専門分野（科研費分類）：統計科学
専門分野（researchmap分類）：統計科学
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研究課題名：関数データにおける非線形多変量解析法の開発-社会科学の多様な現象を捉える-
キーワード：非線形モデリング，関数データ，クラスタリング
研究態様：個人研究
研究制度：科学研究費補助金
研究期間：2012年04月 ～ 2014年03月
専門分野（科研費分類）：統計科学
専門分野（researchmap分類）：統計科学
担当授業科目 【 表示 ／ 非表示 】
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年度：2018年度
授業科目：計算統計学B-2
担当期間：2018年12月 ～ 2019年02月
授業形式：
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年度：2018年度
授業科目：数理最適化理論
担当期間：2018年10月 ～ 2019年03月
授業形式：
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年度：2018年度
授業科目：教養数理特論
担当期間：2018年10月 ～ 2018年12月
授業形式：
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年度：2018年度
授業科目：計算統計学B-1
担当期間：2018年10月 ～ 2018年12月
授業形式：
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年度：2018年度
授業科目：数理統計学Ｉ-1
担当期間：2018年10月 ～ 2018年12月
授業形式：
論文（総説以外） 【 表示 ／ 非表示 】
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論文題目名：Open versus laparoscopic surgery for advanced low rectal cancer: a large multicenter propensity score matched cohort study in Japan
記述言語：英語
掲載種別：学術雑誌
掲載誌名：Annals of Surgery
発行年月：2018年08月
著者氏名（共著者含）：Hida, K., Okamura, R., Sakai, Y., Konishi, T., Akagi, T., Yamaguchi, T., Akiyoshi, T., Fukuda, M., Yamamoto, S., Yamamoto, M., Nishigori, T., Kawada, K., Hasegawa, S., Morita, S., Watanabe, M.
共著区分：共著
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論文題目名：Effect of herbal medicine Daikenchuto on oral and enteral caloric intake after liver transplantation: a multicenter, randomized controlled trial
記述言語：英語
掲載種別：学術雑誌
掲載誌名：Nutrition
発行年月：2018年03月
著者氏名（共著者含）：Kaido, T., Shinoda, M., Inomata, Y., Yagi, T., Akamatsu, N., Takada, Y., Ohdan, H., Shimamura, T., Ogura, Y., Eguchi, S., Eguchi, H., Ogata, S., Yoshizumi, T., Ikegami, T., Yamamoto, M., Morita, S., Uemoto, S.
共著区分：共著
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論文題目名：Different Learning Curves between Stent Retrieval and a Direct Aspiration First Pass Technique for Acute Ischemic Stroke
記述言語：英語
掲載種別：学術雑誌
掲載誌名：Journal of Neurosurgery
発行年月：2018年01月
著者氏名（共著者含）：Nishi, H., Ishii, A., Nakahara, I., Matsumoto, S., Sadamasa, N., Kai, Y., Ishibashi, R., Yamamoto, M., Morita, S., Nagata, I.
共著区分：共著
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論文題目名：Local Control of Sphincter-Preserving Procedures and Abdominoperineal Resection for Locally Advanced Low Rectal Cancer: A Propensity Score Matched Analysis
記述言語：英語
掲載種別：学術雑誌
掲載誌名：Annals of Gastroenterological Surgery
発行年月：2017年09月
著者氏名（共著者含）：Okamura, R., Hida, K., Yamaguchi, T., Akagi, T., Yamamoto, M., Ota, M., Matoba, S., Bando, H., Goto, S., Sakai, Y., Watanabe, M.
共著区分：共著
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論文題目名：Human iPS cell-derived dopaminergic neurons function in a primate Parkinson’s disease model
記述言語：英語
掲載種別：学術雑誌
掲載誌名：Nature
発行年月：2017年08月
著者氏名（共著者含）：Kikuchi, T., Morizane, A., Doi, D., Magotani, H., Onoe, H., Hayashi, T., Mizuma, H., Takara, S., Takahashi, R., Inoue, H., Morita, S., Yamamoto, M., Okita, K., Nakagawa, M., Parmar, M., Takahashi, J.
共著区分：共著
総説・解説記事 【 表示 ／ 非表示 】
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題目：傾向スコアによる調整解析
記述言語：日本語
掲載種別：学術雑誌
掲載誌名：呼吸
出版機関名：
発行年月：2015年12月
著者氏名（共著者含）:山本倫生, 森田智視.
共著区分：共著
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題目：検査データの解析
記述言語：日本語
掲載種別：学術雑誌
掲載誌名：呼吸
出版機関名：
発行年月：2015年11月
著者氏名（共著者含）:山本倫生, 森田智視.
共著区分：共著
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題目：臨床研究のデザイン法
記述言語：日本語
掲載種別：学術雑誌
掲載誌名：呼吸
出版機関名：
発行年月：2015年05月
著者氏名（共著者含）:山本倫生, 森田智視.
共著区分：共著
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題目：臨床研究の妥当性
記述言語：日本語
掲載種別：学術雑誌
掲載誌名：呼吸
出版機関名：
発行年月：2015年04月
著者氏名（共著者含）:山本倫生, 森田智視.
共著区分：共著
著書 【 表示 ／ 非表示 】
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著書名：機械学習 ―データを読み解くアルゴリズムの技法―
記述言語：日本語
著書種別：翻訳
出版機関名：朝倉書店
発行日：2017年04月
著者名：竹村彰通, 田中研太郎, 小林景, 兵頭昌, 片山翔太, 山本倫生, 吉田拓真, 林賢一, 松井秀俊, 小泉和之, 永井勇
著書形態：共訳
学術雑誌編集委員 【 表示 ／ 非表示 】
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年度：2018年度
学術雑誌名：Behaviormetrika
委員長/委員等の種類：委員
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年度：2018年度
学術雑誌名：行動計量学
委員長/委員等の種類：委員
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年度：2018年度
学術雑誌名：Japanese Journal of Statistics and Data Science
委員長/委員等の種類：委員
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年度：2017年度
学術雑誌名：Behaviormetrika
委員長/委員等の種類：委員
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年度：2017年度
学術雑誌名：Japanese Journal of Statistics and Data Science
委員長/委員等の種類：委員
学会等における発表 【 表示 ／ 非表示 】
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会議区分：国内会議
発表の種類：研究集会
会議名称：「複雑多変量データの解析法に関する研究」研究会
開催期間：2018年02月
題目又はセッション名：多変量カテゴリカルデータに対するクラスター構造の推定とその可視化について
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会議区分：国際会議
発表の種類：学会発表
会議名称：The 10th Conference of the IASC-ARS （The 10th Conference of the IASC-ARS）
開催期間：2017年12月
題目又はセッション名：Model-based clustering for multivariate categorical data with dimension reduction
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会議区分：国際会議
発表の種類：シンポジウム
会議名称：2017 Hangzhou International Statistical Symposium （2017 Hangzhou International Statistical Symposium）
開催期間：2017年11月
題目又はセッション名：Clustering of multivariate categorical data via penalized latent class analysis with dimension reduction
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会議区分：国内会議
発表の種類：研究集会
会議名称：行動計量学岡山地域部会第64回研究会
開催期間：2017年10月
題目又はセッション名：多変量カテゴリカルデータに内在する低次元クラスター構造の推定
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会議区分：国内会議
発表の種類：シンポジウム
会議名称：統計学・機械学習若手シンポジウム「大規模複雑データに対する統計・機械学習のアプローチ」
開催期間：2017年09月
題目又はセッション名：関数データのクラスタリングとクラスター構造の可視化について
学会等における役割 【 表示 ／ 非表示 】
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日本行動計量学会 （Behaviormetric Society）
役職・役割名：「行動計量学」編集委員会委員
活動期間：2018年04月 ～ 継続中
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日本行動計量学会 （Behaviormetric Society）
役職・役割名：イノベーション委員会委員
活動期間：2018年04月 ～ 継続中
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日本行動計量学会 （Behaviormetric Society）
役職・役割名：運営委員会委員
活動期間：2018年04月 ～ 継続中
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日本行動計量学会 （Behaviormetric Society）
役職・役割名：理事
活動期間：2018年04月 ～ 継続中
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統計関連学会連合 （Japanese Federation of Statistical Science Associations）
役職・役割名：「Japanese Journal of Statistics and Data Science」編集委員 （Associate Editor for Japanese Journal of Statistics and Data Science ）
活動期間：2017年08月 ～ 継続中
学会賞等受賞 【 表示 ／ 非表示 】
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受賞学術賞名：Chikio Hayashi Award for Young Researchers
受賞区分：国際学会・会議・シンポジウム等の賞
受賞年月：2017年08月
受賞国：日本国
授与機関：International Federation of Classification Societies
受賞者・受賞グループ名：Michio Yamamoto
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受賞学術賞名：論文賞
受賞区分：国内学会・会議・シンポジウム等の賞
受賞年月：2015年03月
受賞国：日本国
授与機関：日本分類学会
受賞者・受賞グループ名：山本倫生
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受賞学術賞名：肥田野直・水野欽司賞（奨励賞）
受賞区分：国内学会・会議・シンポジウム等の賞
受賞年月：2014年09月
受賞国：日本国
授与機関：日本行動計量学会
受賞者・受賞グループ名：山本倫生
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受賞学術賞名：統計関連学会連合大会2011，コンペティションセッション優秀報告賞
受賞区分：国内学会・会議・シンポジウム等の賞
受賞年月：2011年09月
受賞国：日本国
授与機関：統計関連学会連合大会
受賞者・受賞グループ名：山本倫生
題目名：ソボレフ空間における低次元部分空間上での関数データのクラスタリング
科研費（文科省・学振）獲得実績 【 表示 ／ 非表示 】
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研究種目名：若手研究(B)
研究題目：予測可能なクラスター構造の推定方法の開発と臨床医学への応用
研究期間：2017年04月 ～ 2020年03月
資金支給機関：文部科学省
研究内容：臨床医学における典型的な研究として次のようなものがある。まずクラスター分析などの教師なし学習により、疾患の重症度など（目的変数）をデータとして症例のクラスタリング（疾患のサブタイプ探索）を行い、次に、得られたクラスターをラベルとして判別分析などの教師あり学習により、バイオマーカー（説明変数）によるサブタイプの予測や予測に重要なバイオマーカーの特定を行う。しかし、このような逐次的な解析方法では、段階ごとに異なる目的関数の最適化を行うこととなり、データの背後に存在する真のクラスター構造と、その真のクラスター構造を予測可能な説明変数群の特定に失敗してしまうことが知られている。そこで、この逐次的なアプローチの問題点を解決するための方法として、目的変数のクラスターが説明変数によって予測可能なクラスタリング手法の開発を行い、種々の疾患サブタイプの探索を行う。
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研究種目名：若手研究(B)
研究題目：時間・空間依存性を考慮した超多変量関数データ解析法の開発と生命科学への応用
研究期間：2014年04月 ～ 2017年03月
資金支給機関：文部科学省
研究内容：近年，データ収集技術・環境の飛躍的な向上に伴って，統計科学で扱うデータは，複雑・膨大化している。例えば，脳認知科学分野では，脳全体の血流の変化を捉えるfMRI技術が，ヒトの認知行動・疾病と脳との関連についての研究に利用されている。fMRIと疾病等との関連を調べる際には，患者の分類（クラスタリング）と関連のあるボクセルの探索（特徴抽出）が重要である。このようなfMRIデータの解析に対して，近年，関数データ解析によるアプローチが試みられている。なお，脳の各ボクセルから得られる経時的なデータを一つの関数データとみなして脳全体のデータを扱う場合には，空間依存性を持つ非常に多くの変数からなる多変量関数データとして解析する必要がある。そこで本件旧では，変数の数が膨大な，時間・空間依存性を持つデータに対する多変量関数データ解析法の開発と，fMRIデータを利用した臨床バイオマーカー探索への応用を行う。
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研究種目名：若手研究(B)
研究題目：時間・空間依存性を考慮した超多変量関数データ解析法の開発と生命科学への応用
研究期間：2014年04月 ～ 2017年03月
資金支給機関：文部科学省
研究内容：近年，データ収集技術・環境の飛躍的な向上に伴って，統計科学で扱うデータは，複雑・膨大化している。例えば，脳認知科学分野では，脳全体の血流の変化を捉えるfMRI技術が，ヒトの認知行動・疾病と脳との関連についての研究に利用されている。fMRIと疾病等との関連を調べる際には，患者の分類（クラスタリング）と関連のあるボクセルの探索（特徴抽出）が重要である。このようなfMRIデータの解析に対して，近年，関数データ解析によるアプローチが試みられている。なお，脳の各ボクセルから得られる経時的なデータを一つの関数データとみなして脳全体のデータを扱う場合には，空間依存性を持つ非常に多くの変数からなる多変量関数データとして解析する必要がある。そこで本件旧では，変数の数が膨大な，時間・空間依存性を持つデータに対する多変量関数データ解析法の開発と，fMRIデータを利用した臨床バイオマーカー探索への応用を行う。
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研究種目名：若手研究(B)
研究題目：時間・空間依存性を考慮した超多変量関数データ解析法の開発と生命科学への応用
研究期間：2014年04月 ～ 2017年03月
資金支給機関：文部科学省
研究内容：近年，データ収集技術・環境の飛躍的な向上に伴って，統計科学で扱うデータは，複雑・膨大化している。例えば，脳認知科学分野では，脳全体の血流の変化を捉えるfMRI技術が，ヒトの認知行動・疾病と脳との関連についての研究に利用されている。fMRIと疾病等との関連を調べる際には，患者の分類（クラスタリング）と関連のあるボクセルの探索（特徴抽出）が重要である。このようなfMRIデータの解析に対して，近年，関数データ解析によるアプローチが試みられている。なお，脳の各ボクセルから得られる経時的なデータを一つの関数データとみなして脳全体のデータを扱う場合には，空間依存性を持つ非常に多くの変数からなる多変量関数データとして解析する必要がある。そこで本件旧では，変数の数が膨大な，時間・空間依存性を持つデータに対する多変量関数データ解析法の開発と，fMRIデータを利用した臨床バイオマーカー探索への応用を行う。