2016 Fiscal Year Annual Research Report
「個性」を創発する脳システムの数理モデル開発と統計データ解析
| Project Area | Integrative research toward elucidation of generative brain systems for individuality |
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| Project/Area Number |
16H06533
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
駒木 文保 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (70242039)
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| Project Period (FY) |
2016-06-30 – 2021-03-31
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| Keywords | ベイズ統計 / 点過程 / 時系列解析 / スパイクソーティング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
脳科学関連データの数理モデルに基づく統計解析手法を開発した．
知覚交替と脳波の関連性について，点過程に基づく統計数理モデル（オンラインアクティビティ回帰モデル）を構築し，モデルに基づく統計解析手法を開発した．点過程とは，地震や金融取引などのイベントの発生の時刻の列のモデル化に用いられる確率過程のクラスである．知覚交替をイベントととらえることにより，点過程モデルを用いたモデル化が可能になる．また，イベントの発生確率と，脳波の活動を結びつけることにより，脳活動と知覚交替の発生確率を関連づけるモデル化が可能にあなる．この手法を用いたデータ解析により，脳のどの部位の活動が知覚交替を促進あるいは抑制するかについて知見を得ることが可能になった．さらに，共同研究により，実データを解析することにより，提案手法であらたな知見を得ることができた．
従来の脳波の解析では，特定の注目する帯域のデータを取り出すため，周波数フィルタをデータに適用してから，振動成分の位相解析を行うのが一般的であった．しかし，この方法では，フィルタの帯域の選択に恣意性が残るという問題点があった．そこで，複数の振動子の重ね合わせでデータが構成されていることを表現んする統計数理モデルを開発し，モデルに基づいてデータから自動的に振動線分を抽出する統計解析手法を開発した．この手法は赤池情報量規準を用いており，振動子の個数も自動的にデータから決定することができ，既存手法の問題点を解決するものとなっている．
また，開発した数理モデルに基づく統計解析手法を用いて領域内での共同研究に着手している．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
脳科学分野において，実データから知見を得るのに有用な数理モデルに基づく統計データ解析手法を提案し，さらに，開発した手法を用いた共同研究に着手することができたため．
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| Strategy for Future Research Activity |
領域内での連携を強化して研究を進めていく．
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