| 研究課題/領域番号 |
24K22305
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| 研究種目 |
挑戦的研究(萌芽)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
中区分61:人間情報学およびその関連分野
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| 研究機関 | 滋賀大学 |
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研究代表者 |
横山 寛 滋賀大学, データサイエンス学系, 助教 (10829823)
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| 研究分担者 |
北城 圭一 生理学研究所, システム脳科学研究領域, 教授 (70302601)
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| 研究期間 (年度) |
2024-06-28 – 2027-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
6,500千円 (直接経費: 5,000千円、間接経費: 1,500千円)
2026年度: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2025年度: 2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2024年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 脳波 / データ同化 / E/Iバランス / 脳機能ネットワーク |
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| 研究開始時の研究の概要 |
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．
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