(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
マルチタスク回帰を用いて入力信号からデータを取得するための方法であって、
複数の特徴を含むデータを含む前記入力信号をメモリに受信することと、
前記入力信号内で解析するための少なくとも２つの計算タスクを決定することと、
共有適応重みを用いて前記少なくとも２つのタスクの全てを正則化することと、
前記少なくとも２つのタスクの全てのための解経路を生成するために、プロセッサを用いて、前記入力信号のマルチタスク回帰を実行することと、
前記解経路からスパースモデルを選択することと、
前記スパースモデルを用いて画像を構築することと、
ディスプレイ上に前記画像を表示することと、
を有し、
前記マルチタスク回帰は、
収束して前記解経路におけるスパースモデルが生成するまで、等式ノルム制約のもとでモデル係数及び正則化重みを共に更新することと、
収束して前記解経路における他のスパースモデルが生成するまで、先行する等式ノルム制約よりも大きいｌ１ペナルティを有する更新された等式ノルム制約のもとで、前記モデル係数及び正則化重みを共に更新することと、
を含む方法。
【請求項２】
前記モデル係数及び前記正則化重みを更新することは、
一定の正則化重みを用いて最小絶対シュリンケージ及び選択演算子問題を訓練し、前記最小絶対シュリンケージ及び選択演算子問題を前記モデル係数に関して解くことで前記モデル係数を更新することと、
一定のモデル係数を用いて、制約された最適化問題を訓練し、前記制約された最適化問題を前記正則化重みに関して解くことで前記正則化重みを更新することと、
をさらに有する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記入力信号を受信する前に、信号記録装置を用いて前記入力信号を記録することをさらに有する、請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記マルチタスク回帰を実行し、前記少なくとも２つのタスクの大域的な正則化の強度を強くする、請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記等式ノルム制約を更新し、前記生成されたモデル内の入力信号の特徴数を低減する、請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記入力信号に特徴がないモデルが生成されるまで、更新された等式ノルム制約のもとで前記モデル係数及び正則化重みを共に更新することを反復する、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記解経路からスパースモデルを選択することが、前記解経路内の全ての前記スパースモデルの交差検証を実行することをさらに有する、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
マルチタスク回帰を用いて入力信号からデータを取得するためのシステムであって、
複数の特徴を含むデータを含む前記入力信号を受信するメモリと、
前記入力信号内で解析するための少なくとも２つの計算タスクを決定し、共有適応重みを使用して前記少なくとも２つのタスクの全てを正則化し、前記少なくとも２つのタスクの全てのための解経路を生成するために、前記入力信号のマルチタスク回帰を実行し、前記解経路からスパースモデルを選択し、前記スパースモデルを用いて画像を構築するプロセッサと、
前記構築された画像を表示するためのディスプレイと、
を有し、
前記プロセッサは、
収束して前記解経路におけるスパースモデルが生成するまで、等式ノルム制約のもとでモデル係数及び正則化重みを共に更新し、
収束して前記解経路における他のスパースモデルが生成するまで、先行する等式ノルム制約よりも大きいｌ１ペナルティを有する更新された等式ノルム制約のもとで、前記モデル係数及び正則化重みを共に更新する、システム。
【請求項９】
前記プロセッサは、
一定の正則化重みを用いて最小絶対シュリンケージ及び選択演算子問題を訓練し、前記最小絶対シュリンケージ及び選択演算子問題を前記モデル係数に関して解くことで前記モデル係数を更新し、
一定のモデル係数を用いて、制約された最適化問題を訓練し、前記制約された最適化問題を前記正則化重みに関して解くことで前記正則化重みを更新することで、前記モデル係数及び前記正則化重みを共に更新する、請求項８に記載のシステム。
【請求項１０】
前記入力信号を記録するための信号記録装置をさらに備える、請求項８に記載のシステム。
【請求項１１】
前記プロセッサは、前記マルチタスク回帰を実行することで前記少なくとも２つのタスクの大域的な正則化の強度を強くする、請求項１０に記載のシステム。
【請求項１２】
前記等式ノルム制約を更新し、前記生成されたモデル内の入力信号の特徴数を低減する、請求項８に記載のシステム。
【請求項１３】
前記プロセッサは、前記入力信号に特徴がないモデルが生成されるまで、更新された等式ノルム制約のもとで前記モデル係数及び正則化重みを共に更新するプロセスを反復するようにさらに構成される、請求項１２に記載のシステム。
【請求項１４】
前記プロセッサは、前記解経路からスパースモデルを選択する前に、前記解経路内の全ての前記スパースモデルの交差検証を実行するようにさらに構成される、請求項８に記載のシステム。
【請求項１５】
対象にラベルを割り当てるためのコンピュータで読み取り可能なプログラムを含む非一時的コンピュータ可読記録媒体であって、
前記コンピュータで読み取り可能なプログラムが、コンピュータ上で実行されると、
前記コンピュータに、
複数の特徴を含むデータを含む入力信号をメモリに受信させることと、
前記入力信号内で解析するための少なくとも２つの計算タスクを決定させることと、
共有適応重みを用いて前記少なくとも２つのタスクの全てを正則化させることと、
プロセッサを用いて、前記少なくとも２つのタスクの全てのための解経路を生成するために、前記入力信号のマルチタスク回帰を実行させることと、
前記解経路からスパースモデルを選択させることと、
前記スパースモデルを用いて画像を構築させることと、及び
ディスプレイ上に前記画像を表示させることと、
を実行させ、
前記マルチタスク回帰が、
収束して前記解経路におけるスパースモデルが生成するまで、等式ノルム制約のもとでモデル係数及び正則化重みを共に更新することと、
収束して前記解経路における他のスパースモデルが生成するまで、先行する等式ノルム制約よりも大きいｌ１ペナルティを有する更新された等式ノルム制約のもとで、前記モデル係数及び正則化重みを共に更新することと、
を含む、非一時的コンピュータ可読記録媒体。
【請求項１６】
前記モデル係数及び前記正則化重みを更新することが、
一定の正則化重みを用いて最小絶対シュリンケージ及び選択演算子問題を訓練し、前記最小絶対シュリンケージ及び選択演算子問題を前記モデル係数に関して解くことで前記モデル係数を更新することと、
一定のモデル係数を用いて、制約された最適化問題を訓練し、前記制約された最適化問題を前記正則化重みに関して解くことで前記正則化重みを更新することと、
をさらに有する、請求項１５に記載のコンピュータ可読記録媒体。
【請求項１７】
前記入力信号を受け取る前に、信号記録装置を用いて前記入力信号を記録させることをさらに有する、請求項１５に記載のコンピュータ可読記録媒体。
【請求項１８】
前記マルチタスク回帰を実行させることで、前記少なくとも２つのタスクの大域的な正則化の強度を強くする、請求項１７に記載のコンピュータ可読記録媒体。
【請求項１９】
前記等式ノルム制約を更新させることで、前記生成されるモデル内の入力信号の特徴数を低減する、請求項１５に記載のコンピュータ可読記録媒体。
【請求項２０】
前記入力信号に特徴がないモデルが生成されるまで、更新された等式ノルム制約のもとで前記モデル係数及び正則化重みを共に更新することを反復させる、請求項１９に記載のコンピュータ可読記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この出願は、２０１５年６月２日に出願された米国特許仮出願第６２／１６９６９２号を基礎とし、その開示の全てをここに取り込む。
【０００２】
本発明はマルチタスク学習に関し、特にマルチタスク学習におけるスパースマルチタスク回帰（sparse multitask regression）に関する。
【背景技術】
【０００３】
スパース学習（sparse learning）は、そのモデル説明力及び低計算コストのため、高次元データ分析において極めて多くの関心を集めている。
【０００４】
スパース学習に関連して使用される１つの手法はＬＡＳＳＯ（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）である。ＬＡＳＳＯは回帰分析法であり、正則化（regularization）及び変数選択の両方が実施される。これは、統計的モデルにおける予測精度及び解釈可能性（interpretability）を向上させる。
【０００５】
様々な技法の中でも、適応ｌ１正則化は、異なる複数の特徴にわたる正則化の可変強度を使用することでＬＡＳＳＯの収束動作を改善する有効なフレームワークである。さらに、この適応構造は、グループ化されたスパース性パターンのモデル化においてもそれをパワフルにしており、高次元マルチタスク問題にとりわけ有用である。しかしながら、適切な大域的な正則化重み（global regularization weight）の選択は、依然として未解決の問題である。
【０００６】
スパースマルチタスク学習において、適応ＬＡＳＳＯ法は複数のタスクにおけるジョイント特徴選択（joint feature selection）の問題を解くために使用される。しかしながら、適応ＬＡＳＳＯアルゴリズムで使用される正則化重みを決定する方法は、マルチタスク学習に関して依然として未解決の問題である。現在、重みは、次善の最適結果をもたらす他の独立した推定器（estimator）に基づいて計算されている。
【０００７】
混合ノルム正則化（mixed-norm regularization）は、グループワイズ（group-wise）Ｌ１ノルム正則化を実行し、それによりグループワイズの特徴選択を実現することでスパースマルチタスク学習問題を解くために使用される。しかしながら、混合ノルム正則化を実行できるのは、グループ内（within-group）スパース性ではなく、グループワイズスパース性のみである。
【発明の概要】
【０００８】
本原理の一態様によれば、マルチタスク回帰を用いて入力信号からデータを取得するための方法が提供される。該方法は、複数の特徴を含むデータを含む入力信号をメモリに受信することを含む。該方法は、該入力信号内で解析するための少なくとも２つの計算タスクを決定し、共有適応重みを用いて該少なくとも２つのタスクの全てを正則化することをさらに含む。該方法は、該少なくとも２つのタスクの全てのための解経路（solution path）を生成するために、プロセッサを使用して、該入力信号のマルチタスク回帰を実行することをさらに含む。該マルチタスク回帰は、収束して該解経路におけるスパースモデルが生成するまで、等式ノルム制約（equality norm constraint）のもとでモデル係数及び正則化重みを共に更新し、収束して該解経路における他のスパースモデルが生成するまで、先行する等式ノルム制約よりも大きいｌ１ペナルティを有する更新された等式ノルム制約のもとで、該モデル係数及び正則化重みを共に更新することを含む。該方法は、解経路からスパースモデルを選択し、該スパースモデルを用いて画像を構築し、ディスプレイに該画像を表示することをさらに含む。
【０００９】
本原理の別の態様によれば、マルチタスク回帰を用いて入力信号からデータを取得するためのシステムが提供される。該システムは、複数の特徴を含むデータを含む入力信号を受信するメモリを含む。該システムは、該入力信号内で解析するための少なくとも２つの計算タスクを決定し、共有適応重みを用いて該少なくとも２つのタスクの全てを正則化し、該少なくとも２つのタスクの全てのための解経路を生成するために、該入力信号のマルチタスク回帰を実行し、該解経路からスパースモデルを選択し、該スパースモデルを用いて画像を構築するように構成されるプロセッサをさらに含む。該プロセッサは、収束して該解経路におけるスパースモデルが生成するまで、等式ノルム制約のもとでモデル係数及び正則化重みを共に更新し、収束して該解経路における他のスパースモデルが生成するまで、先行する等式ノルム制約よりも大きいｌ１ペナルティを有する更新された等式ノルム制約のもとで、該モデル係数及び正則化重みを共に更新することで該マルチタスク回帰を実行するようにさらに構成される。該システムは、構築された画像を表示するためのディスプレイをさらに含む。
【００１０】
本原理のさらに別の態様によれば、対象にラベルを割り当てるためのコンピュータで読み取り可能なプログラムを含む非一時的コンピュータ可読記録媒体が提供される。該コンピュータで読み取り可能なプログラムは、コンピュータ上で実行されると、該コンピュータに、複数の特徴を含むデータを含む入力信号をメモリに受信させることと、該入力信号内で解析するための少なくとも２つの計算タスクを決定させることと、共有適応重みを用いて該少なくとも２つのタスクの全てを正則化させることと、該少なくとも２つのタスクの全てのための解経路を生成するために、プロセッサを用いて、該入力信号のマルチタスク回帰を実行させることと、該解経路からスパースモデルを選択させることと、該スパースモデルを用いて画像を構築させることと、ディスプレイ上に該画像を表示させることと、を実行させる。該マルチタスク回帰は、収束して該解経路におけるスパースモデルが生成するまで、等式ノルム制約のもとでモデル係数及び正則化重みを共に更新することと、収束して該解経路における他のスパースモデルが生成するまで、先行する等式ノルム制約よりも大きいｌ１ペナルティを有する更新された等式ノルム制約のもとで、該モデル係数及び正則化重みを共に更新することとを含む。
【００１１】
本発明のこれら及び他の特徴並びに利点は、当業者にとって以下の詳細な説明及び添付の図面を参照することで明らかになるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
本開示では、後述するように、以下の図面を参照しながら好ましい実施形態について詳細に説明する。
【００１３】
【図１】図１は、本原理の一実施形態による、データドリブン方法において、正則化重みをモデル係数と共に反復して計算するための高レベル方法をアニーリング手順と共に示すフローチャートである。
【００１４】
【図２】図２は、本原理による、正則化重みをモデル係数と共にインタラクティブに更新するための方法を示すフローチャートである。
【００１５】
【図３】図３は、本原理の一実施形態による、インタラクションが等式ノルム制約を調整することで徐々にブーストされるｌ１正則化と結合される、動的アニールシュリンキングプロセスを示すフローチャートである。
【００１６】
【図４】図４は、本原理の一実施形態による、ｌ１正則化の強度が徐々に大きくなる、動的アニールシュリンキングプロセスを示すフローチャートである。
【００１７】
【図５】図５は、本原理の一実施形態による、マルチタスク回帰のための方法を示すフローチャートである。
【００１８】
【図６】図６は、本原理の一実施形態による、本原理を適用できる処理システムを例示的に示すブロック／流れ図である。
【００１９】
【図７】図７は、本原理の一実施形態による、マルチタスク回帰を用いて入力信号からデータを取得するためのシステムを例示的に示すブロック／流れ図である。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
本原理によれば、正則化重み及びモデル係数をスパース（マルチタスク）学習において同時に最適化する動的シュリンキングスキーム（dynamic shrinking scheme）を設計することで「アニールスパース性（annealed sparsity）」を実現するためのシステム及び方法が提供される。
【００２１】
例えば、画像化（imaging）、物理学、生物学及びコンピュータネットワーク等のような様々な科学領域、並びに工学領域におけるデータ取得技術の急速な進展により、今までに例のない量及び品質のデジタルデータに対するアクセスが現実となっている。この近年のパラダイムにおいては、データディスカバリ（data discovery）のための重大な課題は、対象を表現するために用いる膨大な数の特徴（feature）である。例えば、高解像度画像は数百万の画素から構成されており、ヒトゲノム研究におけるマイクロアレイデータは、典型的には数万の遺伝子発現を含んでおり、映画推奨システムでは、映画の数が数千万にも及ぶ。そのため、正確な学習及び予測のためには、莫大な特徴プールから実際に関連する特徴をどのように識別するかがデータ検索における重要な課題の１つとなっている。
【００２２】
スパース回帰（sparse regression）は、近年、特に無関係な変数の除去及びターゲットを予測するための、共変量の倹約（parsimonious）サブセットの識別における高次元データ分析のための強力なツールとして出現した。
【００２３】
例えば、応答ベクトルｙ＝［ｙ１，ｙ２，．．，ｙｎ］Ｔ及び予測因子
【数１】
0006480022.tif 000002
が与えられ、普遍性を損なうことなくデータが中心に置かれる（centered）と、スパース回帰及び、特にＬＡＳＳＯ（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）法は、以下の正則化された線形回帰問題を解決する。
【数２】
0006480022.tif 000003
ここで、
【数３】
0006480022.tif 000004
は回帰係数ベクトルである。
【００２４】
ｌ１ノルム｜β｜１は、解のスパース性（sparsity）を実施するために使用され、モデルの説明がより容易になる。一方、非平滑（non-smooth）の解における最近の進歩は、凸（convex）ＬＡＳＳＯ問題の計算効率を極めて良好にしている。したがって、ＬＡＳＳＯ及び関連する手法の適用は、例えば生命情報工学、画像化及びコンピュータビジョン、並びに信号処理を始めとする多くの分野で大きく成功している。
【００２５】
ｌ１ペナルティは原点において単数であるため、ＬＡＳＳＯでは自動変数選択が可能であることが分かっている。また、ＬＡＳＳＯを用いた変数選択では、特定の条件下においてのみ矛盾が無いことも分かっている。すなわち、ＬＡＳＳＯ選択には矛盾するシナリオが存在する。この問題に対して提案されている１つの解決法は、適応重みを用いて、
【数４】
0006480022.tif 000005
のように、異なる複数の特徴に沿ってモデル係数を正則化することである。ここで、
【数５】
0006480022.tif 000006
は正則化重みであり、
【数６】
0006480022.tif 000007
である。一実施形態において、個々の特徴は入力信号の一次元、すなわち入力データ行列Ｘの１列である。すなわち、βの個々の次元は、ＬＡＳＳＯのように単一の正則化パラメータλを共有する代わりに、それとは異なるペナルティが与えられる。正則化重み
【数７】
0006480022.tif 000008
は
【数８】
0006480022.tif 000009
で選択できる。ここで、βｏｌｓは順序（ordinal）最小二乗解であり、γは正数である。このような選択は、同時変数選択（concurrent variable selection）及び予測における適応ＬＡＳＳＯ推定器のオラクルプロパティ（oracle property）を表している。
【００２６】
適応ＬＡＳＳＯは、スパースモデル推定の漸近特性を改善するだけでなく、異なる複数のタスクで同じ適応重みを共有することで、特に高次元マルチタスク学習において構造化されたスパース性パターンを与えるのに極めて有用である。そのため、適応ＬＡＳＳＯは、様々な分野から比較的大きな研究上の関心を得ている。しかしながら、最適正則化重みベクトル
【数９】
0006480022.tif 000010
の選択は、単一の正則化パラメータλ（１）の選択よりもはるかに大きな課題がある。前者は著しく大きいサーチ空間を有しており、適応ＬＡＳＳＯの優れた性能のための鍵である。
【００２７】
本原理の一実施形態において、過去においてなされていたようにｌ１正則化回帰におけるモデル係数及び適応正則化重みを個々に計算するのではなく、それらを同時に計算する方法を提供する。
【００２８】
一実施形態において、モデル係数と正則化重みの閉形式関係（closed-form relations）を（後者の等式ノルム制約の下で）確立するために交互最適化構造（alternating optimization framework）を採用する。一実施形態において、この構造を採用することで、収束時に平衡状態が得られるまで２組のパラメータが反復して最適化される。
【００２９】
インタラクティブ更新スキームは、スパースモデルの調整においてより柔軟性が得られる。一実施形態において、スパースモデルの収束をさらに改善し、初期条件の感度を低減するために「アニール（annealed）」シュリンキング手順が実施される。このとき、正則化重みベクトルに対する等式ノルム制約を調整することで、ｌ１ペナルティの大域的な大きさが、モデル係数と正則化重みとの間のインタラクティブ更新を通して徐々に強化される。一実施形態において、システムは、デンスソリューション（dense solution）から開始することで、システムを連続的にスパース化して改善する一連のマイクロステージを介して進行する。この「アニーリング」プロセスでは、特徴は粒子のように動作し、「高温」開始において、全ての特徴が互いに競合（compete）する自由を有し、モデル内で自己を位置付けるが、システムが徐々に「クールダウン」すると、減ってきている特徴がそのエネルギーを維持する能力を有し、最終的には動的競合プロセスで残ったそれらの特徴のみが選択される。
【００３０】
例えば、ｎがサンプルサイズであり、Ｄが次元数（dimensionality）であり、ターゲット応答ベクトルが
【数１０】
0006480022.tif 000011
であるデザイン行列
【数１１】
0006480022.tif 000012
を有する以下の線形回帰問題を考察する。この例では、適応重みベクトルｗ＝［ｗ１、ｗ２、．．．、ｗＤ］Ｔを用いて、異なる共変量（covariates）を
【数１２】
0006480022.tif 000013
ｓ．ｔ．Σｄｗｄ＝ｗ、ｗｄ≧０                            （４）
として正則化する。ここで、
【数１３】
0006480022.tif 000014
はモデルであり、
【数１４】
0006480022.tif 000015
は正則化重みベクトルであり、
【数１５】
0006480022.tif 000016
である。本原理の一実施形態において、両方のパラメータが最適化される。
【００３１】
等式ノルム制約Σｄｗｄ＝ωは、正則化の大域的な強度（global strength）の制御に極めて有用である（平均の意味で）。これを調べるには、ｄ番目の特徴に用いる正則化が
【数１６】
0006480022.tif 000017
であることに留意されたい。γが正である場合、ωが大きいほどｌ１ペナルティの平均強度が小さくなる。γが負の場合、ωが大きいほどｌ１ペナルティの平均強度が大きくなる。この等式ノルム制約（４）のせいで、解の状態を改善する全体システムの「アニーリング」の柔軟性が得られる。
【００３２】
本明細書に記載した実施形態は、ハードウェアで実現してもよく、ソフトウェアで実現してもよく、ハードウェアとソフトウェアの両方の要素を含んでいてもよい。好ましい実施形態において、本発明は、ファームウェア、常駐ソフトウェア、マイクロコード等を含むが、これらに限定されないソフトウェアでも実現可能である。
【００３３】
実施形態には、コンピュータもしくは任意の命令実行システムによって使用される、または関連して使用されるプログラムコードを提供する、コンピュータで利用可能な、またはコンピュータで読み取り可能な媒体からアクセスできる、コンピュータプログラム製品を含んでもよい。コンピュータで利用可能な、またはコンピュータで読み取り可能な媒体には、命令実行システム、機器、もしくは装置によって使用される、または関連して使用されるプログラムを格納、伝達、伝搬または転送する任意の機器を含んでもよい。該媒体は、磁気媒体、光学媒体、電子媒体、電磁気媒体、赤外線媒体、または半導体システム（または機器もしくは装置）、あるいは伝搬媒体であってよい。該媒体には、半導体または固体メモリ、磁気テープ、取り外し可能なコンピュータディスケット、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）、リードオンリーメモリ（ＲＯＭ）、リジッド磁気ディスク及び光ディスク等のコンピュータで読み取り可能な媒体を含んでもよい。
【００３４】
コンピュータプログラムは、汎用または特別な目的を持つプログラム可能なコンピュータで読み取ることができる、機械で読み取り可能なストレージメディアまたは装置（例えば、プログラムメモリまたは磁気ディスク）に格納される。該コンピュータプログラムは、ストレージメディアまたは装置から本明細書に記載された手順を実行するコンピュータで読み出される、該コンピュータの設定及び制御動作のためのものである。本発明のシステムには、本明細書に記載した機能を実行する、特定の及び事前に定義された方法でコンピュータに動作させるように構成されたコンピュータプログラムを含む、コンピュータで読み取り可能なストレージメディアも考慮される。
【００３５】
プログラムコードを記憶及び／または実行するのに適したデータ処理システムは、システムバスを介してメモリ要素に直接または間接的に接続された少なくとも１つのプロセッサを備えていてもよい。このメモリ要素には、処理の実行中にコードがバルク記憶装置から検索される回数を減らすために、プログラムコードの実際の実行中に用いられるローカルメモリ、バルク記憶装置及び少なくともいくつかのプログラムコードを一時的に記憶するキャッシュメモリを備えていてもよい。（限定されるものではないが、キーボード、ディスプレイ、ポインティングデバイスなどを含む）入出力またはＩ／Ｏ装置は、直接またはＩ／Ｏコントローラを介してシステムに接続されてもよい。
【００３６】
ネットワークアダプタは、データ処理システムが、プライベートネットワークまたは公衆ネットワークを介して、他のデータ処理システムまたは遠隔プリンタもしくは記憶装置に接続されることを可能にするために、上記システムと接続されていてもよい。モデム、ケーブルモデム及びイーサネット（登録商標）カードは、現在利用可能なタイプのネットワークアダプタのほんの一握りのものである。
【００３７】
次に、同じ数字が同一または同様の要素を表す図面、まず図１を参照すると、図１には、本原理の一実施形態による、データドリブン方法（data driven manner）において、正則化重みをモデル係数と共に反復して計算するための高レベル方法１００がアニーリング手順と共に例示的に示されている。
【００３８】
方法１００は、材料科学のアニールプロセスと同様に、スパース（マルチタスク）学習において、正則化重み及びモデル係数を同時に最適化する動的シュリンキングスキームをデザインすることで「アニール性スパース」が達成される方法を説明している。
【００３９】
ブロック１１０において、マルチタスクデータが入力される。一実施形態において、マルチタスクデータは電子信号の形態であってもよい。データは、例えば画像データ、テキスト等を含むことができる。一実施形態において、マルチタスクデータには多数の計算タスク（computational tasks）が存在する。
【００４０】
ブロック１２０において、解析のために多数のタスクが選択される。個々のタスクは計画行列（design matrix）で構成されている。
【００４１】
ブロック１３０において、共有適応重み（shared adaptive weights）を用いて全てのタスクを正則化する。一実施形態において、個々のタスクは、式（３）及び（４）で定義される回帰問題であり、異なるタスクは異なるデータ属性（properties）を有することが可能であるが、例えば同様のスパース性構造を共有するモデル係数等のような、共通の何かを共有することになる。
【００４２】
ブロック１４０において、正則化重みが特定の等式ノルム制約のためのモデル係数と共にインタラクティブに更新される。一実施形態において、正則化重み及びモデル係数は、解経路（solution path）において収束してスパースモデルが生成するまで更新される。インタラクティブ更新スキームは、スパースモデルの調整において、より柔軟性を獲得できる。一実施形態において、このプロセスは、大域的な正則化構造の改善を可能にする。このプロセスの例は、図２でさらに詳細に説明する。
【００４３】
ブロック１５０において、等式ノルム制約を調整することでインタラクションが徐々にブーストされるｌ１正則化と併用される、動的アニールシュリンキングプロセス（dynamic annealed shrinking process）が適用される。一実施形態において、ブロック１４０のインタラクティブ更新の収束が実現すると、先行するインタラクティブ更新で用いた等式ノルム制約よりも大きいｌ１ペナルティを有する等式ノルム制約を用いてインタラクティブ更新が繰り返される。これは、モデル選択をさらに改善する「アニーリング」効果を実現し、解経路全体におけるシュリンキング動作をさらに興味深いものにする。このプロセスの例を、図３においてさらに詳細に説明する。
【００４４】
ブロック１６０において、解経路からスパースモデルが選択される。一実施形態において、解経路に沿った最良モデルを選択するために交差検証（cross-validation）を用いることができる。本原理によれば、他の方法を用いて最良モデルを選択することも可能である。
【００４５】
ブロック１７０において、ブロック１６０で選択されたスパースモデルから画像が構築され、ブロック１８０において、例えばディスプレイ、グラフィカルユーザインタフェース等に該画像が表示される。
【００４６】
一実施形態において、方法１００は、タスクレベル制約（すなわち明確なタスク／対象者ラベル）を利用できる、磁気共鳴機能画像（functional Magnetic Resonance Imaging：ｆＭＲＩ）データと併せて使用してもよい。一実施形態において、ｆＭＲＩデータがブロック１１０で入力される。方法１００は、個々の対象から後に続く診断のための有用なネットワーク構造を抽出するために、共有スパース性及び個別（タスク）のラベルも考慮されるように、タスクレベル制約を与えるために用いてもよい。さらに、方法１００は、ラベル（健康な／病気の）の無い新しい対象者が与えられると、エスティメーション（estimations）を該対象者の脳ネットワークが判別可能（discriminative）であるか否かについて推定できる、帰納的規則伝送（inductive rule transfer）を実施するために用いてもよい。
【００４７】
人の脳は、別個の脳領域であるノードであり、エッジが機能的結合性を表す大規模ネットワークと見なすことができる。神経精神疾患に苦しんでいる多くの患者の脳は、該疾患に苦しんでいない人の脳の結合パターンとは異なる乱れた結合パターンを有することが分かっている。したがって、脳の機能的な（functional）ネットワークは、神経精神疾患状態を個人ベースで予測するために有益な特徴として役立つことが可能であり、重要な臨床値である。
【００４８】
過去の研究は、特定の脳領域は主として少数の他の脳領域とのみ相互に作用することを示している。したがって、実際の脳の機能ネットワークはスパースである。
【００４９】
スパースモデリング技法は、脳の機能的なネットワークの推定に採用されている。例えばガウスグラフィッカルモデルまたはグラフィッカルＬＡＳＳＯとしても知られているスパース逆共分散推定（Sparse Inverse Covariance Estimation:ＳＩＣＥ）は、機能的結合モデリングのために用いられる。そのアルゴリズムは、スパース性制約を条件として逆共分散行列の負の対数尤度を最小にする。
【００５０】
他の例は、残りの全てのノードに関する１つのノードの関係がＬＡＳＳＯを用いて推定されるグラフにおける高次元変数の選択である。その手順は、大域的な近隣グラフ（neighborhood graph）を構築するため、全てのノードを通るように周期的に進行する。
【００５１】
既存のほとんどの方法は、個々の対象者の脳ネットワークを別々に推定することに重点的に取り組んでいる。しかしながら、実際には、同じ集団からの多くの対象者に関して、よくあるｆＭＲＩ画像（すなわち時系列）データが存在する。これは、要するに、明確なタスク関係を有するマルチタスク学習シナリオを意味しており、個々の対象者の各々は、スパース線形回帰の１つのタスクであり、同じ（または異なる）グループのタスクは、互いに類似する（あるいは異なる）関連するモデルを有するはずである。
【００５２】
次に図２を参照すると、本原理の一実施形態による、図１の方法１００に従って正則化重みをモデル係数と共にインタラクティブに更新するための方法１４０が例示的に示されている。
【００５３】
適応ＬＡＳＳＯでは正のみとなる累乗パラメータ（power parameter）と比べて、一実施形態においては、累乗パラメータγを正または負の実数のいずれか一方を選択できる。
【００５４】
標準適応ＬＡＳＳＯにおいて、正則化重みは、予め計算された、いくつかのモデル係数と反比例（inversely related）である。しかしながら、本原理による一実施形態において、第１に、ノルム正則化（７）を通した先行するモデル係数に基づいて重みが慎重に調整され、第２に、単一の更新を用いる代わりにコンティニアスオルタネイティング（continuous alternating）が実施され、第３に、大域的な正則化の強度が等式ノルム制約（４）を介してアニールされる。
【００５５】
ブロック２１０〜２２０は、問題（１）を解決する、本原理の一実施形態による方法を記載している。
【００５６】
ブロック２１０〜２２０において、ωは定義済みの定数として取り扱われる。ωを定義済みの定数として扱うことで、問題（１）がオルタネイティング最適化によって解決される。すなわち、ｗが一定の定数として扱われ、式がβについて解かれ（ブロック２１０）、βが一定の定数として扱われ、式がｗについて解かれる（ブロック２２０）。
【００５７】
ブロック２１０において、ｗが一定の定数として扱われ、式がβについて解かれて、計算的に標準ＬＡＳＳＯ問題に変換される、以下の適応ＬＡＳＳＯ問題を形成する。
【数１７】
0006480022.tif 000018
【００５８】
ブロック２２０において、βが一定の定数として扱われ、式がｗについて解かれて、以下の制約された最適化問題（６）を形成する。
【数１８】
0006480022.tif 000019
【００５９】
問題（６）は閉形式解（closed form solution）（７）を有している。
【数１９】
0006480022.tif 000020
式（７）に基づき、（３）で与えられる実際の正則化ｗ−γと、モデル係数の（絶対）値θｄ（４）との関係を検討できる。
【００６０】
一実施形態において、γ＞０である。この実施形態では、θｄが大きい場合（θｄ’、ｄ’≠ｄと比較して）、正の累乗項１／（１＋γ）に起因してｗｄ（７）もまた大きくなり、結果として、（３）の正則化項
【数２０】
0006480022.tif 000021
が小さくなる。これは、次の反復におけるｄ特徴（feature）の弱い（weaker）正則化を導く。
【００６１】
一実施形態において、γ＜−１である。この実施形態では、θｄが大きい場合（θｄ’、ｄ’≠ｄと比較して）、負の累乗項１／（１＋γ）に起因してｗｄ（７）が小さくなり、結果として、−γ＞０であるため、（３）の正則化項
【数２１】
0006480022.tif 000022
が小さくなる。これは、次の反復におけるｄ特徴の弱い正則化を導く。
【００６２】
一実施形態において、−１＜γ＜０である。この実施形態では、θｄが大きい場合（θｄ’、ｄ’≠ｄと比較して）、正の累乗項１／（１＋γ）に起因してｗｄ（７）が小さくなり、結果として、−γ＞０であるため、（３）の正則化項
【数２２】
0006480022.tif 000023
が大きくなる。これは、次の反復におけるｄ特徴の強い正則化を導く。
【００６３】
以上から分かるように、γ＞０またはγ＜−１であるシナリオでは、正則化項
【数２３】
0006480022.tif 000024
及びモデル係数θｄは、互いに反比例であり、より大きいθｄはより小さい正則化係数
【数２４】
0006480022.tif 000025
を導き、その逆についても同様である。
【００６４】
−１＜γ＜０であるシナリオでは、
【数２５】
0006480022.tif 000026
及びθｄは互いに良好に関連付けられる。言い換えると、現在のステップにおける関連する特徴は、次の反復では強いペナルティが課されることになる。これは反復を不安定にする。一実施形態において、このようなシナリオはパラメータ選択から除外される。
【００６５】
ブロック２３０において、収束しなかった場合、ブロック２１０及び２２０が繰り返される。収束すると、インタラクティブ更新１４０が終了する。
【００６６】
次に図３を参照すると、インタラクションが図１の方法１００にしたがって等式ノルム制約を調整することで徐々にブーストされるｌ１正則化と結合される、本原理の一実施形態による、動的アニールシュリンキングプロセス１５０が例示的に示されている。
【００６７】
モデルと適応重みとの間のインタラクティブ更新は、システム全体を所望する状態で動作させることで期待される自己適合プロセスと似ている。しかしながら、この最適化問題は非凸（non-convex）である。したがって、誤った初期化（bad initialization）の場合、反復が局所的最適条件（local optimum）で直ぐに活き詰まることになる。
【００６８】
誤った初期化の場合、大きいモデル係数を有するディメンジョンが優勢であり続け、小さい係数を有するディメンジョンはその大きさを回復する機会がない。
【００６９】
マルチステージシュリンキングプロセス１５０は早過ぎる収束を防止するために実施される。
【００７０】
ブロック３１０において、全ての特徴が選択され、互いに競合する機会が得られるように強い摂動（strong perturbations）がシステムに導入される。一実施形態において、ｗは、｜ｗ｜＝ωτ、τ＝０で初期化される。
【００７１】
ブロック１４０において、収束して解経路内にスパースモデルを生成するまで図２のインタラクティブ更新１４０が実施される。
【００７２】
ブロック３２０において、ブロック１４０で生成されたスパースモデルがマルチタスク信号の特徴を含んでいるか否かが判定される。含んでいる場合、ブロック３３０において、大きくしたｌ１ペナルティを用いて等式ノルム制約が更新され、更新された等式ノルム制約（ブロック３３０）を有する後続するインタラクティブ更新（ブロック１４０）が更新されたノルム制約を用いて実施され、収束するまでβ（５）及びｗ（６）をインタラクティブに更新する。τを大きくすることにより、ｌ１ペナルティの大域的な強度が強くなる。
【００７３】
本システムは、ますます強くなるｌ１ペナルティを用いてβとｗとの間を反復することで徐々に「クールダウン（cooled down）」される。プログレッシブシュリンキング（progressive shrinking）において残存できる特徴が徐々に少なくなる。
【００７４】
ブロック３３０及び１４０を繰り返すことで、システムは最終的な解に到達する前に一連の自己調整マイクロステージを経験（experience）する。大域的なｌ１ノルム正則化は、フェーズ毎に連続的に強化されて「アニーリング」効果を達成する。ここでは、個々のステージはτのインデックスが付与されており、｜ｗ｜＝ωτ、τ＝０のもとで反復が構成されている。インタラクティブ更新がマルチタスク信号のどのような特徴も含まないスパースモデルを生成すると、「アニーリング」プロセスが終了する。
【００７５】
大域的な正則化強度は、入力データの個々の次元間で実施された正則化の平均化された大きさであり、ｗ−γによって効果的に測定できる。γの選択に応じて大域的な正則化強度ｗ−γが徐々に大きくなることを確保するため、ωパラメータの調整には異なる戦略が使用される。
【００７６】
一実施形態において、γ＞０である場合、ωは、最初は大きな値であり（弱い正則化に対応して）、徐々に小さくなる。
【００７７】
一実施形態において、γ＜−１である場合、ωは、最初は小さい値であり、反復を通して徐々に大きくなる。
【００７８】
プロセス１５０は、材料科学におけるアニーリングのプロセスと多くの類似性を有している。材料科学において、アニーリングは重要な金属処理技法である。金属は、最初に、その原子の結合を壊し、結晶格子内に能動的に拡散させるためのエネルギーを提供する高温に加熱される。適切な温度を維持した後、金属は徐々に冷却され、それにより材料は平衡状態へ移行し、物理特性及び化学的特性が改善される。アニーリングプロセスは、金属のギブス自由エネルギー（Gibbs-Free-Energy）を低減できる。
【表１】
0006480022.tif 000027
【００７９】
アルゴリズム１における動的シュリンキング法は、アニーリングプロセスと非常によく似ている（また、実際、アニーリングプロセスからヒントを得ている）。ｌ１正則化の強度は、システムの温度の制御と見なすことができ、開始ステージにおいて、正則化が弱い場合、全ての特徴は競合する自由を有し、モデル内で自身を位置付ける。これは、その解がデンス（dense）であり、システムが高いエネルギーを有することを示している。正則化が徐々に強くなると、システムは、クールダウンを開始し、モデル係数は漸進的にシュリンクを開始し、システムのエネルギーが減少する。ノルム制約｜ｗ｜＝ωは、システムの「温度」の制御と見なすことができ、より大きいωは、高い温度及びエネルギー状態を意味する弱い正則化を与え、より小さいωは、低い温度及びエネルギー状態にする。
【００８０】
アニーリングの初期温度は、金属再結晶温度よりも高くすべきである。同様に、初期モデルパラメータがデンスであるように、高温、すなわち弱い正則化から開始すべきである。これは、異なる複数の特徴による互いの十分な競合を開始時から許容し、解が開始時に既にスパースである場合、反復は、不十分な（poor）局所的最適条件で速やかにトラップすることになる。一実施形態において、最もデンスな初期解は、ｌ１ペナルティが低減するスパースモデルの解に対応した、一般的な最小二乗解になる。
【００８１】
次に図４を参照すると、本原理の一実施形態による、ｌ１正則化の強度が徐々に大きくなる、動的アニールシュリンキングプロセス４００が例示的に示されている。
【００８２】
フェーズ０（４１０）の間、ｗは｜ｗ｜＝ωτ、τ＝０で初期化される。
【数２６】
0006480022.tif 000028
となるように、時間ｔ＝０、１、Ｔ０の期間はインデックスτ＝０である。ここで、Ｗは正則化重みを表し、Ｂはモデル係数を表す。フェーズ１（４２０）は、フェーズ０（４１０）が終了した後に開始する。
【００８３】
フェーズ１（４２０）の間、時間ｔ＝０、１、Ｔ１の期間で
【数２７】
0006480022.tif 000029
となるように、更新されたノルム制約｜ｗ｜＝ωτ、τ＝１を用いて反復の第２のフェーズを開始する。τを大きくすることで、ｌ１ペナルティの大域的な強度が強くなる。フェーズ２（４３０）は、フェーズ１（４２０）が終了した後に開始する。
【００８４】
フェーズ２（４３０）の間、時間ｔ＝０、１、Ｔ２の期間で
【数２８】
0006480022.tif 000030
となるように、更新されたノルム制約｜ｗ｜＝ωτ、τ＝２を用いて反復の第３のフェーズを開始する。τを大きくすることで、ｌ１ペナルティの大域的な強度が再度強くなる。
【００８５】
一実施形態において、適応重みｗとモデル係数Ｂとの間の相互作用のため、Ｂの解経路全体が接続される。ここで、個々の解Ｂは、その先行する解に影響される。一実施形態において、システムの所定の動作の結果は、１つのフェーズτから次のフェーズτ＋１へ、または単一のフェーズ内で１つの反復ｔから次の反復ｔ＋１へ継承される。
【００８６】
一実施形態において、４４０において、増大するτでノルム制約が更新され、更新されたノルム制約を用いてさらなるフェーズを実施する。このプロセスは、収束（４５０）するまで繰り返される。
【００８７】
次に図５を参照すると、本原理の一実施形態による、マルチタスク回帰のための方法５００が例示的に示されている。
【００８８】
一実施形態において、ｋ個のタスクが存在する。ｋ個のタスクの各々は、計画行列
【数２９】
0006480022.tif 000031
及びターゲット
【数３０】
0006480022.tif 000032
で構成される。
【００８９】
ブロック５１０において、共有適応重みｗ＝［ｗ１、ｗ２、．．．、ｗＤ］Ｔを用いて、Ｋ個の全てのタスクを
【数３１】
0006480022.tif 000033
ｓ．ｔ．Σｄｗｄ＝ｗ、ｗｄ≧０                              （９）
として正則化する。ここで、
【数３２】
0006480022.tif 000034
は、ｋ＝１、２、．．．、Ｋ、及びＢ＝［β１、β２、．．．、βｋ］に関するｋ番目のタスクのモデル係数を表す。同様の由来により以下の手順を有する。
【００９０】
ブロック５２０において、ｗを一定とし、問題をβｋ、βｋ’について解く。ｗが一定のとき、問題は、容易に標準ＬＡＳＳＯに変換できる、ｋ＝１、２、．．．、Ｋに関する、Ｋの独立した（independent）適応ＬＡＳＳＯ問題になる。
【数３３】
0006480022.tif 000035
【００９１】
ブロック５３０において、βｋ’を一定とし、問題をｗについて解く。βｋ’が一定のとき、問題は、以下の制約された最適化問題となる。
【数３４】
0006480022.tif 000036
【数３５】
0006480022.tif 000037
【００９２】
問題（１１）は閉形式解を有している。
【数３６】
0006480022.tif 000038
【００９３】
一実施形態において、方法５００は、マルチタスク学習シナリオを好都合に取り扱うことができる。これは、適応正則化重みを使用することの柔軟性に起因する。以下では、本出願人らのアルゴリズムのプレゼンテーションを平易にするために２つのルーチンを導入する。
【００９４】
ルーチン１：Ｂ＝ＭｏｄｅｌＵｐｄａｔｅ（ｗ、Ｚ）。これは、
【数３７】
0006480022.tif 000039
におけるｋ個のタスクの各々に対する重みｗ（１０）を用いて、独立して適応ＬＡＳＳＯを訓練し、モデル係数Ｂ＝［β１、β２、．．．、βｋ］を取得することを意味する。
【００９５】
ルーチン２：ｗ＝ＷｅｉｇｈｔＵｐｄａｔｅ（Ｂ、ｗ）。これは、（１１）から（１３）で示すように、正則化重みｗを更新するために、現在のモデルＢ及びωの指定された値を用いるプロセスを意味する。
【００９６】
これらの表記を用いて、アルゴリズム１におけるアルゴリズムを要約する。これは、単一のタスク及び複数のタスクの両方に適用できる。ここでは、上部のインデックスτは外部反復を示し、個々の反復τは他と異なる値のωを有するステージに対応する。下部のインデックスｔは、個々のステージ内の内部反復を示す。δは、γ＞０の場合は１より小さいシュリンキングファクタであり、γ＜−１の場合は１より大きいグローイングファクタである。反復は、全ての特徴がモデルから除去されるまで継続する。その結果、一実施形態において、解経路に沿った最良なモデルを選択するために交差検証を用いることができる。本原理によれば、他の方法を用いて最良モデルを選択してもよい。
【００９７】
一実施形態において、高次元特徴を伴う分類タスク（classification tasks）の場合、動的シュリンキングアプローチの期間もスパースロジスティック回帰
【数３８】
0006480022.tif 000040
が用いられる。反復手順は、２つの副問題（sub-problems）に分解し、ｗを一定とする場合は、反復手順が適応ｌ１回帰を有する標準ロジスティック回帰となり、βを一定とする場合は、問題が（６）と同一であり、それに基づいて解くことができる。
【００９８】
次に図６を参照すると、本原理の一実施形態による、本原理を適用できる処理システム６００の一例が例示的に示されている。処理システム６００は、システムバス６０２を介して他の構成要素と動作可能に接続された、少なくとも１つのプロセッサ（ＣＰＵ）６０４を含む。システムバス６０２は、有線または無線を介して任意の構成要素と接続可能である。システムバス１０２には、キャッシュ１０６、リードオンリメモリ（ＲＯＭ）６０８、ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）６１０、入力／出力（Ｉ／Ｏ）アダプタ６２０、サウンドアダプタ６３０、ネットワークアダプタ６４０、ユーザインターフェースアダプタ６５０及びディスプレイアダプタ６６０が動作可能に接続されている。
【００９９】
第１の記憶装置６２２及び第２の記憶装置６２４は、Ｉ／Ｏアダプタ６２０によってシステムバス６０２と動作可能に接続されている。記憶装置６２２及び６２４は、ディスク記憶装置（例えば磁気ディスク記憶装置または光ディスク記憶装置）、固体磁気装置等のいずれであってもよい。記憶デバイス６２２及び６２４は、同じタイプの記憶装置であってもよく、異なるタイプの記憶装置であってもよい。
スピーカ６３２は、サウンドアダプタ６３０によってシステムバス６０２と動作可能に接続されている。トランシーバ６４２は、ネットワークアダプタ６４０によってシステムバス６０２と動作可能に接続されている。ディスプレイ装置６６２は、ディスプレイアダプタ６６０によってシステムバス６０２と動作可能に接続されている。
第１のユーザ入力装置６５２、第２のユーザ入力装置６５４及び第３のユーザ入力装置６５６は、ユーザインタフェースアダプタ６５０によってシステムバス６０２と動作可能に接続されている。ユーザ入力装置６５２、６５４及び６５６は、キーボード、マウス、キーパッド、イメージキャプチャ装置、モーション感知装置、マイクロホン、あるいはこれらの装置のうちの少なくとも２つの装置の機能を組み込んだ装置等のいずれであってもよい。本原理の趣旨を維持する限りにおいて、他のタイプの入力装置を使用することも可能である。ユーザ入力装置６５２、６５４及び６５６は、同じタイプのユーザ入力装置であってもよく、異なるタイプのユーザ入力装置であってもよい。ユーザ入力装置６５２、６５４及び６５６は、システム６００に情報を入力し、システム６００から情報を出力するために使用される。
処理システム６００は、当業者であれば容易に思いつくような他の要素（図示せず）を含んでもよく、特定の要素を省略することも可能である。例えば、当業者であれば容易に理解できるが、処理システム６００には、その詳細な実装に応じて他の様々な入力装置及び／または出力装置を含むことができる。例えば、無線及び／または有線による種々の入力装置及び／または出力装置を使用できる。さらに、当業者であれば容易に理解できるが、様々な構成の追加プロセッサ、コントローラ、メモリ等を使用することも可能である。処理システム６００の上記及び他の変形例は、本明細書で提供される本原理の教示によって当業者であれば容易に考えられるであろう。
さらに、図２に関連して説明したシステム２００は、本原理のそれぞれの実施形態を実現するシステムであることを理解されたい。処理システム６００の一部または全ては、図７のシステム７００の要素の１つまたは複数の要素において実現されてもよい。
さらに、処理システム６００は、例えば、図１の方法１００、図２の方法１４０、図３の方法１５０、図４のプロセス４００及び図５の方法５００の少なくとも一部を含む、本明細書に記載された方法の少なくとも一部を実行してもよいことを理解されたい。同様に、図７のシステム７００の一部または全てを用いて、例えば図１の方法１００、図２の方法１４０、図３の方法１５０、図４のプロセス４００及び図５の方法５００の少なくとも一部を含む、本明細書に記載された方法の少なくとも一部を実現してもよい。
次に図７を参照すると、本原理の一実施形態による、マルチタスク回帰を用いて入力信号からデータを取得するためのシステム７００の一例が例示的に示されている。
システム７００の多くの態様が、例示及び明確さのために単数で記載されているが、システム７００の説明に関して言及される要素は、複数の場合にも同じことが適用可能である。例えば、システム７００に関して単一の信号符号器／復号器７４０が記載されているが、本原理の趣旨を維持する限り、複数の信号符号器／復号器７４０を本原理の教示により用いることができる。さらに、信号符号器／復号器７４０として、１つまたは複数の信号符号器及び／または信号復号器を組み込んでもよい。さらに、信号符号器／復号器７４０は、システム７００に含まれる単なる１つの態様のすぎず、本原理の趣旨を維持する限り、複数の場合にも拡張できることを理解されたい。
一実施形態において、システム７００は、１つまたは複数の回路７０２、コントローラ７０４、マルチタスク信号記録装置７０６、カメラ７１０、画像圧縮器７２０、信号符号器／復号器７４０、記憶装置７５０（例えばコンピュータで読み取り可能な記録媒体）及び／またはディスプレイ７６０を含む、複数のコンポーネントを含んでいてもよい。上記のコンポーネントは、例えば１つまたは複数のネットワーク、バスまたは伝送媒体７０１によって接続されていてもよい。ここで、１つまたは複数のネットワークは、例えば、ＷｉＦｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ（登録商標）等の１つまたは複数の有線または無線ネットワークを含んでもよい。また、１つまたは複数の伝送媒体は、例えば同軸ケーブル、光ファイバ等の有界（bounded）伝送媒体、並びに、例えば無線伝送、マイクロ波伝送等の非有界（unbounded）伝送媒体を含んでいてもよい。さらに、データ（例えばシステム状態データ、温度、電圧等）は、本原理の様々な実施形態にしたがって収集されてもよい。バスは、有線または無線を介して任意のコンポーネントに接続されていてもよい。
一実施形態において、画像圧縮器７２０及び信号符号器／復号器７４０を用いてデジタル信号に圧縮できるデジタル画像を、カメラ７１０を用いて撮影してもよい。カメラ７１０は、有線または無線を介してバス７０１と接続されていてもよい。少なくとも１つの記憶装置７５０を用いて、例えばマルチタスク信号、構成画像等を保存してもよい。
一実施形態において、マルチタスク信号記録装置７０６を、マルチタスク信号の記録に用いてもよい。マルチタスク信号記録装置７０６は、カメラ７１０、医療用画像デバイス（例えば、ｆＭＲＩデバイス、磁気共鳴画像（magnetic Resonance Imaging:ＭＲＩ）装置、Ｘ線マシン、コンピュータ断層撮影（Computed Tomography：ＣＴ）装置、陽電子射出断層撮影（Positron Emission Tomography：ＰＥＴ）スキャナ）等を含んでいてもよい。
上記は、あらゆる観点において例示的（illustrative）かつ典型的（exemplary）であって限定的でないものと理解されるべきであり、本明細書で開示する本発明の範囲は、詳細な説明から決定されるべきではなく、特許法で認められた最大限の広さに基づいて解釈される特許請求の範囲から決定されるべきである。本明細書中に図示及び記載されている実施形態は、本発明の原理を説明するものにすぎず、本発明の範囲及び主旨から逸脱することなく当業者は様々な変更を実施することができることを理解されたい。当業者は、本発明の範囲及び精神から逸脱することなく、様々な他の特徴の組み合わせを実施できる。以上、本発明の態様について、特許法で要求される詳細及び特殊性と共に説明したが、特許証で保護されることを要求する特許請求の範囲は、添付の特許請求の範囲に示されている。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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