| 研究課題/領域番号 |
25730155
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
ソフトコンピューティング
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| 研究機関 | 株式会社国際電気通信基礎技術研究所 |
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研究代表者 |
平山 淳一郎 株式会社国際電気通信基礎技術研究所, 脳情報通信総合研究所, 専任研究員 (80512269)
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| 研究協力者 |
Hyvärinen Aapo ヘルシンキ大学
Kiviniemi Vesa オウル大学病院
小川 剛史 株式会社国際電気通信基礎技術研究所(ATR)
川鍋 一晃 株式会社国際電気通信基礎技術研究所(ATR)
山下 宙人 株式会社国際電気通信基礎技術研究所(ATR)
石井 信 京都大学
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2015年度)
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| 配分額 *注記 |
4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2015年度: 650千円 (直接経費: 500千円、間接経費: 150千円)
2014年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2013年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
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| キーワード | 機械学習 / 生体信号処理 / 脳機能イメージング / ブレイン・マシンインターフェイス / 信号処理 / 脳波 |
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| 研究成果の概要 |
主に脳活動計測データを対象とし、データの特徴的な性質を発見、抽出する新たな多変量データ解析・信号処理手法を開発した。特にデータの背後の階層性を陽にモデル化することで、脳活動を特徴づける基底パターン（共活性化パターン、モジュール）の抽出と、それらに基づく大域的な変動の特徴づけを統一的に実現した。開発した各手法はシミュレーションと脳波・脳磁図や機能的MRIデータを用いて検証され、既存手法に対する優位性や実際の脳活動計測データ解析における有用性が示された。将来的な認知神経科学や神経工学等への応用が期待できる。
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