研究課題
挑戦的萌芽研究
本研究では、NIRS で計測される脳血流動態シグナルの時系列パターン、および、空間的活動パターンの変動要因を解析するために、適応的一般線形モデルという新規手法を開発した。これは、脳血流動態反応の時間的な遅延を制御し、観察されたデータに対して最適な脳血流動態反応関数を生成する方法である。をこれにより、NIRS 計測における信号間変動と課題間変動を考慮し、従来法よりも頑健な検出効率を有する手法を創出した。
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