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広島大学 研究シーズDiscovery Saga
研究キーワード:広島大学における「時系列データ」 に関係する研究一覧:2
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発表日:2026年5月7日
1
【研究成果】日本人の健康関連QOLが7年間で一貫して低下
―特に就労世代で顕著―<2017・2020・2024年度の全国大規模調査で判明>
・ 広島大学大学院医系科学研究科疫学・疾病制御学 平子哲夫客員教授、秋田智之講師、杉山文講師、田中純子特任教授、福間真悟教授の研究グループは、COVID-19流行中を含む2017年度・2020年度・2024年度に実施された全国ランダムサンプリング調査を用いて、日本人成人の健康関連QOL(Health-related Quality of Life:HRQoL)の時系列変化を分析しました。国レベルでCOVID-19の流行前・流行中・流行後のHRQoLを比較した研究は国内外に類例がなく、世界的にも貴重な知見を提供するものです。・ その結果、日本人成人の全国平均HRQoLは、過去7年間にわた...
キーワード:ベイズ推定/時系列データ/身体活動/身体活動量/因果関係/モニタリング/肝炎/ウイルス感染症/医療サービス/医療政策/新型コロナウイルス/ウイルス/メンタルヘルス/疫学/感染症/高齢化/新型コロナウイルス感染症/新型コロナウイルス感染症/生活の質/標準化/慢性疾患
他の関係分野:情報学複合領域数物系科学工学
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発表日:2026年4月14日
2
チリの赤潮発生を高精度で予測する新手法を開発
―日本・チリ国際共同研究で養殖産業を守る早期警戒システム構築に道筋―
広島大学IDEC国際連携機構のIshara Perera特任助教(現:山口大学共同獣医学部助教)、丸山史人教授は、チリ国立水産開発研究所(IFOP)、ラフロンティア大学、北海道大学、水産研究・教育機構などと共同で、チリ・パタゴニア地域における有害藻類ブルーム(赤潮)の発生を予測するための新たな複合モデリング手法を開発しました。本研究では、粒子追跡モデル(Parti-MOSA)、長短期記憶ニューラルネットワーク(LSTM)、および経験的動的モデル(EDM)という3つの予測手法を比較し、特にEDMを用いた手法では有害藻類であるPseudo-nitzschia seriataグルー...
キーワード:統計モデル/相関係数/ニューラルネットワーク/画像認識/時系列データ/情報学/深層学習/人工知能(AI)/システム構築/海洋/微生物群集/非線形/ブルーム/因果関係/海洋物理/生物群集/持続可能/ニューラルネット/プロトタイプ/モデリング/モニタリング/開発途上国/非線形解析/物理モデル/獣医学/生態系/共生微生物/プランクトン/漁業/植物プランクトン/生態学/赤潮/微生物/粒子追跡/短期記憶/ゲノム
他の関係分野:情報学複合領域環境学数物系科学生物学工学農学