荒木研究室

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教員紹介INTRODUCTION

講演・口頭発表

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招待講演

  • ・Yuko Araki. Statistical modeling of time-varying physical quantities for tactile evaluation of automotive materials, Forum “Math-for-Industry” (FMfI) 2023 -Mfl2.0-. Kyushu University (Fukuoka), Sep, 2023.
  • ・Yuko Araki. Functional mixture cure model and its application, 6th International Conference on Econometrics and Statistics, Waseda University (Tokyo), Aug, 2023.
  • ・荒木由布子. DX時代の統計学の新しい潮流〜データ記述・科学的推論・因果推論・モデリング〜, 東北大学大学院情報科学研究科創立30周年記念パネル討論 『情報科学の最前線：AI進化がもたらす人間社会へのインパクトに迫る』, 東北大学（仙台）, Jul, 2023.
  • ・Yuko Araki. Functional mediation analysis with model selection, The 15th International Conference of the ERCIM WG on Computational and Methodological Statistics, King's College London, UK (Hybrid). December, 2022.
  • ・荒木由布子. 関数データ解析入門，中央大学研究機構講演会，中央大学， 2022年7月.
  • ・Yuko Araki. Survival analysis with several classes of functional data as covariates, The 5th International Conference on Econometrics and Statistics, Ryukoku University（Kyoto）, Jun, 2022.
  • ・荒木由布子. 関数データ解析の基礎と実践.　日本計量生物学会/共催：統計数理研究所医療健康データ科学研究センター, 2021年度計量生物セミナー 「相関のあるデータの解析」（オンライン）, 2022年1月.
  • ・Yuko Araki. Functional survival analysis with convex clustering. The 14th International Conference on Computational and Methodological Statistics 2021, King's College London, UK (Hybrid). December, 2021.
  • ・荒木由布子. 非線形構造を有する経時測定データのためのBayesian nonparametric quantile mixed-effects models. 久留米大学バイオ統計センター, 公開セミナー. 2021年11月.
  • ・荒木由布子. 医学研究における統計的モデリング．浜松工業会東京支部,　2020年度活動報告会および講演会（オンライン)．2021年3月.
  • ・荒木由布子. 不確実性の中からの知識価値生成　～医学研究における統計モデルの探求～, 第118回肥前セミナー．国立病院機構　肥前精神医療センター．2020年7月.
  • ・Yuko Araki. Functional survival analysis with several classes of trajectories. The 13th International Conference on Computational and Methodological Statistics 2020, Virtual Conference, December, 2020.
  • ・Yuko Araki. Functional structural equation modeling with high dimensional data in medical research. The 12th International Conference on Computational and Methodological Statistics 2019, University of London, UK, December, 2019.
  • ・荒木由布子. 関数データ解析の基礎と使い方 (「関数データ解析とは」「データの関数化」担当)．秋の行動計量セミナー, 日本行動計量学会．東京理科大学．2019年11月.
  • ・荒木由布子. 関数データに基づく構造方程式モデリング. 応用統計学会 企画セッション「関数データ解析」, 2019年度統計関連学会連合大会, 滋賀大学, 2019年9月.
  • ・Yuko Araki. Functional survival data analysis with direct and indirect effects for high dimensional data. The 3rd International Conference on Econometrics and Statistics 2019, National Chung Hsing University, Taiwan. June, 2019.
  • ・荒木由布子. チュートリアルセミナー「関数データ解析」（オーガナイザー，講師）．2019年度日本計量生物学会・応用統計学会．神戸大学医学部会館シスメックスホール．2019年5月.
  • ・Yuko Araki. Functional classification with direct and indirect effects for high dimensional data. The 11th International Conference on Computational and Methodological Statistics 2018, University of Pisa, Italy, December, 2018.
  • ・Yuko Araki. Functional classification for high dimensional data. The 2nd International Conference on Econometrics and Statistics 2018, City University of Hong Kong, Hong Kong, China, June, 2018.
  • ・Yuko Araki. Functional classification method and structural equation modeling for high dimensional data. 第310回 広島統計談話会, 放射線影響研究所, 広島市, 日本, 2018年5月.
  • ・Araki, Y. Functional path analysis with composite basis expansions. Organized invited session “Advanced methods in Biostatistics,” The 10th International Conference on Computational and Methodological Statistics, Senate House, University of London, UK, December, 2017.
  • ・荒木由布子. MRI データに基づくアルツハイマー病早期発見のための統計的モデリング. 生物統計・疫学公開講演会, 琉球大学医学部, 沖縄県西原町, 日本, 2017年11月.
  • ・Araki Y. Intrinsic feature extraction via functional data analysis. The 8th International Conference of the ERCIM WG on Computational and Methodological Statistics, Senate House, University of London, UK, December, 2015.
  • ・Wan-Ling Hsu, Kazuo Neriishi, Tatsuyuki Kakuma, Yuko Araki and Phil Ross. Application of survival analysis in Latent variable models. The 3rd International Kurume Symposium on Biostatistics, Centennial Hall Kyushu University School of Medicine, Fukuoka, Japan, January, 2009.

国際学会口頭発表（査読有）

  • ・Yuko Araki, Statistical Modeling for the Nonlinear Structure of Quantiles in Hierarchical Data via Regularization, Risk and Statistics, The 3rd Tohoku-ISM-U Ulm Joint Workshop, Tohoku Univ.(Sendai), Oct, 2022.
  • ・Yuko Araki, Biostatistical modeling for the analysis of the cortisol circadian rhythm in infants, The 8th Annual Data Science in Engineering and Life Sciences Symposium, Cleveland, USA. Aug. 2022.
  • ・Yuta Tanabe and Yuko Araki. Nonlinear quantile mixed-effect models based on basis expansions. Data Science, Statistics & Visualization 2019, Doshisha University, Kyoto, August, 2019.
  • ・Araki, Y., et. al. Risk factors for the onset of long-term care need in community-dwelling older people in Japan: 10 Year follow-up study of participants in the JAGES project. The 21st International Epidemiological Association (IEA), World Congress of Epidemiology 2017, Sonic City Hall, Saitama, Japan, August, 2017.
  • ・Araki, Y. and Kawaguchi, A. Sparse functional classification method with composite basis function for early detection of Alzheimer's disease based on brain MRI. The XXVIIIth International Biometric Conference, Victoria Convention Centre, Victoria, Canada, July, 2016.
  • ・Yao, H., Araki Y., Takashima. Y., Nogami, K., Uchino, A.,　Yuzuriha. T. and Hashimoto, M.　Physical inactivity associated with vascular depression or apathy leads to hippocampal atrophy and memory dysfunction in community-dwelling elderly subjects: The Sefuri　study.　International Stroke Conference 2016, Los Angeles Convention Center, Los Angeles, USA, February, 2016.
  • ・Yuko Araki and Atsushi Kawaguchi. Two-step regularized Cox proportional hazard model for high-dimensional brain MRI data. 27th International Biometric Conference, Firenze Fiera Congress & Exhibition Center, Florence, Italy, July, 2014.
  • ・Yuko Araki and Atsushi Kawaguchi. Two-way regularized functional classification for high dimensional brain MRI data. 26th International Biometric Conference, Kobe International Conference Center, Kobe, Japan, August, 2012.
  • ・Yuko Araki, Atsushi Kawaguchi and Fumio Yamashita. The analysis of high-dimensional brain image via sparse principal component functional regression. East Asia Regional Biometric Conference 2012. Seoul National University, Seoul, Korea, February, 2012.
  • ・Yuko Araki, Atsushi Kawaguchi and Fumio Yamashita. The early detection of Alzheimer’s diseases based on MRI data via sparse functional logistic classification. Joint Meeting of the 2011 Taipei International Statistical Symposium and 7th Conference of the Asian Regional Section of the IASC, Academia Sinica, Taipei, Taiwan, December, 2011.
  • ・Yuko Araki. Regularized functional classification of the kinetic trace of developmental mouse retina. 20th Australian Statistical Conference, Fremantle, Australia, December, 2010.
  • ・Wan-Ling Hsu, Kazuo Neriishi, Tatsuyuki Kakuma, Yuko Araki and Phil Ross. Application of survival analysis in latent variable models. 2009 Joint statistical Meeting, Washington, USA, August, 2009.
  • ・Yuko Araki and Satoshi Hattori. An efficient regularization parameter selection procedure based on information criteria. The 1st Institute of Mathematical Statistics Asia Pacific Rim Meeting, Seoul National University, Seoul, Korea, June, 2009.
  • ・Tatsuyuki Kakuma, Yuko Araki, Wan-Ling Hsu, Eiji Nakashima and Norman P. Ross. Application of causal modeling on radiation, inflammation, and selected radiation/inflammation-induced health outcomes. 2008 Joint Statistical Meetings, Denver, USA, August, 2008.
  • ・Yuko Araki. Functional logistic discrimination and its application to the proteomics trajectory data. International Biometric Conference 2008, University College Dublin, Ireland, July, 2008.
  • ・Yuko Araki. Regularized functional logistic discrimination and its application to the longitudinal data. The 2nd International Kurume Symposium on Biostatistics. Centennial Hall Kyushu University School of Medicine, Fukuoka, Japan, February, 2008.
  • ・Araki Y. and Konishi S. Functional supervised and unsupervised classification of gene expression data. COMPSTAT 2006, 17th Conference of IASC-ERS, Rome, Italy, August, 2006.
  • ・Araki, Y., Konishi, S. and Imoto, S. Functional discriminant analysis for microarray gene expression data via radial basis function networks. COMPSTAT 2004, 16th Symposium of IASC, Prague, Czech, August, 2004.
  • ・Araki, Y. and Konishi, S. Functional discriminant analysis via regularized radial basis function networks. The 4th 2004 Annual Hawaii International Conference on Statistics, Mathematics and Related Fields, Sheraton Waikiki Hotel in Honolulu, Hawaii, USA, June, 2004.
  • ・Araki Y. and Konishi S. Functional regression model via radial basis function networks. The 2nd Annual Hawaii International Conference on Statistics, Mathematics and Related Fields, Sheraton Waikiki Hotel in Honolulu, Hawaii, USA, June, 2003.

国内学会口頭発表

  • ・荒木由布子, 関数データに基づく混合治癒モデルの提案, 第37回 日本計算機統計学会, 十勝プラザ, 十勝市, 2023年6月.
  • ・高須優, 西田昌史, 澤木大輔, 荒木由布子, 西村雅史, 多変量関数主成分分析とクラスタリングを用いた手話学習支援システムの構築, 情報処理学会第85回全国大会, 電気通信大学, 東京, 2023年3月.
  • ・板東 蓉子，荒木由布子，Latency estimation for P-spline mixture cure model，第20回情報学ワークショップ WiNF2023，愛知工業大学, 2022年12月．
  • ・澤木 大輔, 西田 昌史, 荒木 由布子，多変量関数凸クラスタリングの提案と手話学習データへの適用，2022年度統計関連学会連合大会, 成蹊大学，2022年9月.
  • ・田邊倭, 板東蓉子, 荒木由布子，共分散構造分析を用いた野球における「勝負強さ」の探索，日本統計学会スポーツ統計分科会 第11回スポーツデータ解析コンペティション（オンライン） 2022年1月.
  • ・松谷康平, 山元佑京, 土居亮介, 金子楓果, 荒木由布子，eスポーツにおける先制の概念の検討と勝因の分析，日本統計学会スポーツ統計分科会 第11回スポーツデータ解析コンペティション（オンライン） 2022年1月.
  • ・Sawaki, D., Mizunaga,N., Ojima, T., Akamatsu, Y., and Araki Y. . Constructing a prediction model for ocular fundus abnormalities using health big data in Hamamatsu. 第26回静岡健康・長寿学術フォーラム, グランシップ, 静岡市, 2021年11月.
  • ・Bando, Y., Yamamoto, U., Ojima, T., Akamatsu, Y. and Araki Y.. Cchanges in alcohol consumption pattern during the COVID-19 pandemic. 第26回静岡健康・長寿学術フォーラム, グランシップ, 静岡市, 2021年11月.
  • ・澤木大輔, 櫻田京之介, 荒木由布子. Functional convex clustering. 2021年度統計関連学会連合大会, オンライン, 2021年9月.
  • ・櫻田京之介, 澤木大輔, 荒木由布子. 関数順序付きロジスティック回帰モデルによる官能評価予測. 2021年度統計関連学会連合大会, オンライン, 2021年9月.
  • ・田邊倭, Kim Taejin, 板東蓉子, 荒木由布子. 初回走者一塁におけるエンドランの成功要因分析.日本統計学会スポーツ統計分科会第10回スポーツデータ解析コンペティション, オンライン, 2020年12月（奨励賞受賞).
  • ・ 大嶋夏乃，澤木大輔，澤本拓真，金子楓果，荒木由布子. グラフィカルモデリングを用いたハイプレス有効性の検討. 日本統計学会スポーツ統計分科会第10回スポーツデータ解析コンペティション, オンライン, 2020年12月.
  • ・Daisuke Sawaki , Fuka Kaneko , Yamato Tanabe , Yuko Araki, Ataru Shindo , Natsumi Harada and Chiaki Yagura. Study on the impacts of regional differences and care-receivers’ age on the demand for care services by text mining. 第25回静岡健康・長寿学術フォーラム, グランシップ, 静岡市, 2020年11月.
  • ・Kyonosuke Sakurada,Yuko Araki, Yuki Izumi, Masafumi Nishida. Characterization of sign language movement at multiple body parts using multivariate functional principal component analysis. 第25回静岡健康・長寿学術フォーラム, グランシップ, 静岡市, 2020年11月.
  • ・田辺佑太, 荒木由布子. ガウス過程分位点回帰モデリングと新生児ホルモン分泌リズムの解明. 2020年度科研費シンポジウム「多様な分野のデータに対する統計科学・機械学習的アプローチ」, オンライン開催, 2020年9月.
  • ・櫻田京之介, 荒木由布子, 和泉勇希, 西田昌史. 多変量関数主成分分析による手話学習者の多部位挙動分析. 2020年度統計関連学会連合大会, オンライン開催, 2020年9月.
  • ・Tanabe, Y., Araki Y. and Iwata, O. Analysis of circadian rhythm of cortisol secretion in newborns with nonparametric quantile mixed effects model. 第24回静岡健康・長寿学術フォーラム, グランシップ, 静岡市, 2019年11月.
  • ・田辺佑太, 荒木由布子. 基底関数展開による非線形分位点混合効果モデリングと新生児コルチゾールデータへの適用. 2019年度統計関連学会連合大会, 滋賀大学, 2019年9月.
  • ・田辺佑太, 荒木由布子. 基底関数展開を用いた非線形混合効果モデルの提案（ポスター）. 応用統計学会2019年年会, 神戸大学医学部シスメックスホール, 2019年5月.
  • ・白方大樹，田辺佑太，中野　空，桜田京之介，清水碩人，四方勇作，橋本卓也，福本圭吾，荒木由布子. 交代の意思決定における監督の目の正体と良い交代を行うための要因の分析. 日本統計学会スポーツ統計分科会第8回スポーツデータ解析コンペティション分析部門（サッカー）, 統計数理研究所，東京都, 2018年12月（優秀賞受賞）.
  • ・荒木由布子. 高次元データのための直接・間接効果を考慮した関数判別モデル. 科研費基盤(A)シンポジウム『予測モデリングとその周辺―機械学習・統計科学・情報理論からのアプローチ―』, 成蹊大学, 東京都, 2018年11月.
  • ・Takahashi T., Kamada T., Araki Y., Ozeki K., Okada E. and Ojima T. Simulation of optimum selection of pharmacies during a disaster in Hamamatsu City(Poster). 第22回静岡健康・長寿学術フォーラム, グランシップ, 静岡市, 2017年11月（入賞）.
  • ・Nakamura Y., Yasuhira S. and Araki Y. Bayesian estimation of birth rate(Poster). 第22回静岡健康・長寿学術フォーラム, グランシップ, 静岡市, 2017年11月.
  • ・Ohashi J., Nasu A., Tanabe Y., Yao H. and Araki Y. Comparison of the effects on analysis results by imputation of missing values in the cross-sectional study of community-dwelling elderly people in Sefuri Village(Poster). 第22回静岡健康・長寿学術フォーラム, グランシップ, 静岡市, 2017年11月.
  • ・荒木由布子. MRIデータに基づくアルツハイマー病早期発見のための統計的モデリング. BIO tech 2017 アカデミックフォーラム, 東京ビッグサイト, 東京都, 2017年6月.
  • ・八尾博史, 荒木由布子, 高橋由紀, 内野　晃 ほか. 地域在住一般住民における認知機能評価のための多角的アプローチ. 第26回日本脳ドック学会総会, 電気みらいホール, 福岡市, 2017年6月.
  • ・二宮嘉行,藤澤洋徳,高橋邦彦,田栗正隆,荒木由布子,嘉田晃子,星野崇宏. 特別セッション「数理統計研究者と生物統計家の連携について考えよう」. シンポジウム：「統計科学が切り拓く個別化医療：方法論・実践のフロンティア」（支援：科研費基盤S 「個別化医療の開発のための統計的方法論の構築とその実践に関する総合的研究」）, アクロス福岡. 福岡市, 2017年3月.
  • ・八尾博史, 荒木由布子, 高島由紀, 内野　晃, 杠　岳文, 橋本　学. 潜在性脳梗塞に対する保護因子としての出産数： 地域在住の一般住民における検討. 第42回日本脳卒中学会総会, 大阪国際会議場, 大阪市, 2017年3月.
  • ・荒木由布子, 岡田栄作, 尾島俊之, 近藤克則. 10年間追跡調査に基づく要介護認定リスクモデルの探索的検討. JAGES研究会. 東京大学, 東京都, 2016年11月.
  • ・Mena, M., Terada, A. , Yao, H. and Araki, Y. Analysis of risk factors of silent brain infarction using the Bayesian Network: The Sefuri study(Poster). 第21回静岡健康・長寿学術フォーラム, グランシップ, 静岡市, 2016年11月.
  • ・Kamada, T., Okuno, S., Araki, Y., Okada, E. and Ojima, T. Regional comparison of risk factors　related to the onset of certification of long-term care need in community-dwelling elderly people in Japan: Follow-up study of participants in the JAGES project(Poster). 第21回静岡健康・長寿学術フォーラム, グランシップ, 静岡市, 2016年11月.
  • ・Shimizu, T., Ishikawa, Y., Yao, H. and Araki, Y. Propensity score analysis of causal effects of silent brain infarction on cognitive dysfunction: The Sefuri study(Poster). 第21回静岡健康・長寿学術フォーラム, グランシップ, 静岡市, 2016年11月.
  • ・荒木由布子, 岡田栄作, 尾島俊之, 近藤克則. 大規模追跡調査に基づく要介護認定リスクモデルの提案. 科研費シンポジウム「複雑な生命現象を読み解くための大規模データ解析とモデリング」, 久留米シティプラザ, 久留米市, 2016年11月.
  • ・八尾博史, 目名まりあ, 荒木由布子. 潜在性脳梗塞における生物学的性差：地域在住の一般住民における検討. 第39回日本高血圧学会総会, 仙台国際センター, 仙台市, 2016年9月.
  • ・荒木由布子, 岡田栄作, 近藤克則, 尾島俊之. 10年間追跡調査に基づく高齢者の要介護認定リスク因子の探索的検討. 科研費シンポジウム「生命科学データ解析の方法論と健康科学への応用」，東京大学医科学研究所，東京都, 2015年10月.
  • ・Eisaku Okada, Yuko Araki, Katsunori Kondo, Hiroshi Hirai and Toshiyuki Ojima. Elucidation of factors related to the onset of certification of long-term care need in community-dwelling elderly people in Japan:10-year follow-up study of participants in the JAGES project. 第20回静岡健康・長寿学術フォーラム, グランシップ, 静岡市, 2015年10月.
  • ・荒木由布子. Statistics modeling for high dimensional data and its application in Biostatistics ～Functional sparse logistic discrimination via composite basis expansions～. 第8回東海地区生物統計ネットワークセミナー, 名古屋大学, 名古屋市, 2015年5月.
  • ・荒木由布子, 川口　淳. 医用画像データに基づく生存時間解析法. 日本計算機統計学会第27回シンポジウム. 崇城大学ホール, 熊本市. 2013年11月.
  • ・荒木 由布子，川口　淳. 二段階正則化に基づく生存時間解析法と脳画像データへの適用. 2012年度統計関連学会連合大会, 北海道大学, 札幌市, 2012年9月.
  • ・荒木 由布子. 正則化関数データモデリングとその適用. 第7回Biostatistics Network 特別講演, 統計数理研究所, 東京都, 2012年8月.
  • ・荒木 由布子, 川口　淳. 高次元脳画像解析のための二段階正則化関数判別モデル.応用統計学会2012年度年会, 統計数理研究所, 東京都, 2012年5月.
  • ・荒木由布子，川口　淳，山下典生. 認知症早期発見のための三次元脳画像に基づく関数データ解析. 2011年度統計関連学会連合大会, 九州大学伊都キャンパス, 福岡市, 2011年9月.
  • ・川口　淳，荒木由布子,山下典生．関数データ解析の三次元脳画像解析への応用. 日本計算機統計学会第25回大会, 函館市亀田福祉センター, 函館市, 2011年5月.
  • ・荒木由布子, 服部　聡. 情報量規準に基づく効率的な正則化パラメータ選択. 日本計算機統計学会第23回シンポジウム, 札幌学院大学, 江別市, 2009年11月.
  • ・荒木由布子, 服部　聡. 情報量規準に基づく効率的な正則化パラメータ選択. 2009年度統計関連学会連合大会, 同志社大学, 京田辺市, 2009年9月.
  • ・荒木由布子. スプラインモデルに基づく繰り返し測定データの解析：小児免疫データへの応用, The 6th Kurume International Biostatistics Forum, Centennial Hall Kyushu University School of Medicine, Fukuoka, September, 2007.
  • ・Araki, Y. Functional discriminant analysis via radial basis function expansion and model selection criterion, COE conference on the development of DMHF, Kyushu University, Fukuoka, October, 2007.
  • ・松井秀俊, 荒木由布子, 小西貞則. 関数応答データに基づく回帰モデリングとその応用. 2006年度統計関連学会連合大会, 東北大学, 仙台市, 2006年9月.
  • ・茅野光範, 荒木由布子, 小西貞則. 正則化基底展開法による関数化主成分分析. 統計数理研究所共同研究集会「ノンパラメトリック・セミパラメトリック統計学」, 統計数理研究所, 東京都, 2005年3月.
  • ・荒木由布子, 正則化基底展開法による関数データに基づく統計的モデリング. 第7回21世紀COE機能数理学セミナー, 九州大学, 福岡市, 2005年5月.
  • ・荒木由布子, 関数判別モデルに基づくマイクロアレイ遺伝子発現データの解析.システム生命科学府学際開拓創成セミナーⅡ, 九州大学, 福岡市, 2005年6月.
  • ・松井秀俊, 荒木由布子, 小西貞則. 関数データに基づく多変量回帰モデリングとその応用. 統計関連学会連合大会, 広島プリンスホテル, 広島市, 2005年9月.
  • ・松井秀俊, 荒木由布子, 小西貞則. 正則化法に基づく多変量関数回帰モデリングとスペクトルデータ解析への応用. 平成17年度科学研究費シンポジウム, 同志社大学, 京田辺市, 2005年11月.
  • ・荒木由布子，小西貞則. 正則化基底展開法に基づく関数データ判別. 2004年度統計関連学会連合大会, 富士大学, 花巻市, 2004年9月.
  • ・茅野光範, 荒木由布子, 小西貞則. 関数データに基づく主成分分析とその応用. 第9回BIC（Bulletin of Informatics and Cybernetics）シンポジウム, 九州大学，福岡市, 2004年12月.
  • ・藤井　亨，荒木由布子，小西貞則. ウェーブレットによる関数データ判別. 第9回BIC（Bulletin of Informatics and Cybernetics）シンポジウム, 九州大学，福岡市, 2004年12月.
  • ・荒木由布子.　関数回帰モデリングについて. 統計科学セミナー，九州大学, 福岡市, 2003年3月.
  • ・荒木由布子，小西貞則.　関数回帰モデリングについて.　統計数理研究所共同研究集会「ノンパラメトリック統計モデルと平滑化法」，統計数理研究所，東京都, 2003年3月.
  • ・荒木由布子，小西貞則.　動径基底関数展開に基づく関数回帰モデリング. 応用統計学会第25回シンポジウム, 統計数理研究所，東京都, 2003年5月.
  • ・荒木由布子，小西貞則. 関数データ解析とその応用．第回BIC（Bulletin of Informatics and Cybernetics）シンポジウム，九州大学，福岡市, 2003年12月.