Effective Indices for Diagnosis by Short Human Random Numbers

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  • 短い人間乱数による診断可能性と指標の選定
  • ミジカイ ニンゲン ランスウ ニ ヨル シンダン カノウセイ ト シヒョウ ノ センテイ

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人間乱数を認知症の早期発見に利用するには，比較的短い数列から兆候をとらえる必要がある．相関次元やHMMを用いた従来法は長いデータ列を必要とし診断には不向きである．本研究では長さ50の短い乱数列を対象にして，診断に使えそうな指標を特定することを目的とした．認知症を加齢とともに進行する記憶力の低下が極端な形で現れたものと考え，年齢別にとったデータを用いて様々な指標を計算し，年齢による違いが確認できたものを有効な指標と判断した．これに加えて新たな指標（RP）を提案する．また採取方法による乱数の性質の違いについても考察する．

In order to utilize human random numbers for detecting the early symptoms of dementia, we must catch the sign from short data. The methods using the correlation dimensions or HMM need long data thus are not suitable for diagnosis. We attempt to identify good indices using short sequences of length 50. Considering dementia to be caused by deterioration of memory due aging, we compare various indices computed by using data taken from subjects of different age groups and select effective ones. In addition, we propose a new index, repeat pattern (RP). Also, we compare two different methods of taking data.

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