Development of Mathematical Models for Brain Systems Generating Individuality and Statistical Data Analysis

2022 Fiscal Year Final Research Report

• Project Area: Integrative research toward elucidation of generative brain systems for individuality
• Project/Area Number: 16H06533
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Review Section: Complex systems
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: KOMAKI Fumiyasu 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (70242039)
• 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)
• Project Period (FY): 2016-06-30 – 2021-03-31
• Keywords: ベイズ統計 / 点過程 / 時系列解析 / スパイクソーティング

Outline of Final Research Achievements

We constructed statistical models of the brain system and developed data analysis methods based on the models. In particular, the methods developed for analyzing univariate and multivariate time series data and point process data related to the brain system were reported at international conferences, and papers were published. Other research groups are using the newly developed methods. In addition, we have conducted joint research on data analysis using the newly developed methods and published a paper on new findings in brain systems.

Free Research Field

統計学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

脳のような複雑なシステムから生成されたデータは，従来のシンプルな手法でデータ解析を行うことが適切でないことが多い．特に，脳システムは個性をもつため，個性を考慮しないデータ解析を行うと適切に情報を抽出できないことが大きな課題であった．本課題で研究を進めた，統計モデル・数理モデルとそれに基づくデータ解析手法は，従来，研究者の裁量が入っていた解析手法に代わり，よりデータドリブンで柔軟な解析を可能にするものである．特に，脳システムに関連する１変量および多変量の時系列データと点過程データの解析のために開発した手法は，柔軟性・汎用性があり国内外で利用されるようになっている．