| 研究領域 | 多様な「個性」を創発する脳システムの統合的理解 |
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| 研究課題/領域番号 |
16H06533
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| 研究種目 |
新学術領域研究(研究領域提案型)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
複合領域
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
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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| 研究分担者 |
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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| 研究期間 (年度) |
2016-06-30 – 2021-03-31
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| キーワード | 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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| 研究成果の概要 |
個性を創発する脳システムの統計モデルを構築し，それに基づくデータ解析手法を開発した．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について，国際会議で報告するとともに，論文を発表した．新たに開発した手法は，国内外で利用されるようになっている．さらに，領域内の共同研究により，開発した手法を用いたデータ解析による共同研究を進め脳システムにおける新たな知見についての論文を発表した．
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| 自由記述の分野 |
統計学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
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．
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