Development of the EEG data assimilation method for tracking intracortical excitation-inhibition balance and network dynamics

• Project/Area Number: 24K22305
• Research Category: Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Review Section: Medium-sized Section 61:Human informatics and related fields
• Research Institution: Shiga University
• Principal Investigator: 横山 寛 滋賀大学, データサイエンス学系, 助教 (10829823)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 北城 圭一 生理学研究所, システム脳科学研究領域, 教授 (70302601)
• Project Period (FY): 2024-06-28 – 2027-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2024)
• Budget Amount: ¥6,500,000 (Direct Cost: ¥5,000,000、Indirect Cost: ¥1,500,000); Fiscal Year 2026: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000); Fiscal Year 2025: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000); Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
• Keywords: 脳波 / データ同化 / E/Iバランス / 脳機能ネットワーク

Outline of Research at the Start

データ同化とは，観測データと数理モデルを融合し，数理モデルの振る舞いを観測データに近づけるように最適化するシステム同定手法である．本研究では，脳波のような脳機能計測データの時系列解析にデータ同化のアプローチを応用し，データ駆動的なアプローチによる脳神経動力学系の状態推定を可能とする解析手法を開発する．特に，提案手法では，脳皮質内における興奮(E)―抑制(I)性それぞれのニューロンの活動状態とネットワーク動態との関係をパラメタとして持つネットワークニューラルマスモデルを基に脳波のデータ同化を行うことで， E/Iバランスと脳機能ネットワークの時系列変化を同時にデータ駆動推定する手法を確立する．