2020 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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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
松田 孟留 国立研究開発法人理化学研究所, 脳神経科学研究センター, ユニットリーダー (50808475)
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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 |
前年度より引き続いて，「個性」を適切に考慮して脳システムに関するデータ解析を行うための数理モデルの構築しを進めた．さらに，開発した数理モデルとベイズ統計に基づく脳科学関連データの解析手法の開発を引き続き進めた．また，開発した手法を利用することにより領域内の共同研究による実データ解析に取り組んだ．
従来より取り組みを進めてきた，点過程モデルとノンパラメトリックベイズ法によるデータ解析手法に関連した数理統計学的な研究のいくつかについて完成させた．従来の点過程解析手法よりも精度の良いと思われる，開発を進めてきたノンパラメトリックベイズ法による推定手法について，それが実際に従来手法よりも優れていること，また，許容性などの数理統計学的に重要な性質を持つことを数理的に示すことに成功し，これを論文として発表した．これは，従来の研究代表者により得られてきた有限次元のモデルについての結果を無限次元のモデルに拡張したものとなっている．また，昨年度から取り組んできた，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する統計数理モデルに基づく，時系列データから自動的に振動成分を抽出する統計解析手法を用いて，脳システムについての実データ解析による領域内での共同研究を完成させた．これは開発したデータ解析手法を用いることにより，脳システムに関して新たな知見をうるものとなっている．この共同研究による研究成果を論文として発表した．
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| Research Progress Status |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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[Book] 個性学入門2021
Author(s)
保前 文高、大隅 典子
Total Pages
244
Publisher
朝倉書店
ISBN
425410295X
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