空間時系列モデリングによるfMRI、EEGデータの時空間解析

2004 年度 実績報告書

• 研究課題/領域番号: 15500193
• 研究機関: 統計数理研究所
• 研究代表者: 尾崎 統 統計数理研究所, 予測制御研究系, 教授 (00000208)
• 研究分担者: 定藤 規弘 国立岡崎共同研究機構, 生理学研究所, 教授 (00273003) ; 石黒 真木夫 統計数理研究所, 予測制御研究系, 教授 (10000217) ; 滝沢 由美 統計数理研究所, 予測制御研究系, 助教授 (90280528) ; 山下 宙人 統計数理研究所, 予測制御研究系, 非常勤研究員
• キーワード: fMRIモデリング / 空間時系列モデル / 脳内血流量 / イノヴェーションアプローチ / EEGモデリング / 逆問題 / ダイナミック逆問題 / 時空間カルマンフィルター

研究概要

1)fMRI計測データのモデリングとConnectivity
昨年度に引き続きNearest Neighbor Autoregressive Model with Exogenous Variables (NN-ARX)モデルと呼ぶ標準的空間時系列モデルの有効性を検討した。特に脳内の離れた部位間の空間的結合性(静的、動的の両方)の問題が脳科学者の間で大きな関心を集めており、データベースの統計的モデリングの立場からこの問題に取り組んだ。視覚刺激に伴う動的結合性に関する結果の一部はNeuroimage誌に投稿し受理された。血流の動きより速い神経レベルの結合性はfMRI計測データでは静的結合性として捉えられる。視覚刺激に伴う静的結合性はNN-ARXモデルを使ってある程度特徴付けが出来ることが本研究で示された。結果は2004年4月のConnectivityハバナ会議で発表された。
2)EEG逆問題:
EEG逆問題をダイナミックなシステムの同定問題としてとらえ、モデル推定のため、Bayes型Penalized Least Squares法を導入した。またダイナミック逆問題を動的空間時系列モデル同定問題として捉えNN-AR (Nearest Neighbor AutoRegressive)モデルの利用を提案した。その超高次元状態空間表現、およびそのカルマンフィルターの計算手法を導入した。前者はHuman Brain Mapping誌に、後者はNeuroimage誌に投稿し受理された。さらに状態空間モデルのシステムノイズの分散不均一性を許す一般化をすることにより逆問題会の解像度を更に上げることが出来ることがわかり、結果をまとめてPhysics Letters誌に投稿し受理された。

研究成果

• [雑誌論文] fMRI activation maps based on the NN-ARX model (2004)
  • 著者名/発表者名: Riera, J., Yamashita, O., Kawashima, R., Sadato, N., Okada, T., Ozaki, T.
  • 雑誌名: Neuroimage 23 ページ: 680-697
  • 説明: 「研究成果報告書概要(和文)」より
• [雑誌論文] A solution to the dynamical inverse problem of EEG generation using spatio-temporal Kalman filtering (2004)
  • 著者名/発表者名: Galka, a., Yamashita, O., Ozaki, T., Biscay, R., Valdes-Sosa, P
  • 雑誌名: Neuroimage 23 ページ: 435-453
• [雑誌論文] GARCH modeling of covariance in dynamical estimation of inverse solutions (2004)
  • 著者名/発表者名: Galka, A., Yamashita, O., Ozaki, T
  • 雑誌名: Physics Letters A 333 ページ: 261-268
• [雑誌論文] Recursive penalized least squares solution for dynamic inverse problems of EEG generation (2004)
  • 著者名/発表者名: Yamashita, O., Galka, A., Ozaki, T., Biscay, R., Valdes-Sosa, P.
  • 雑誌名: Human Brain Mapping 21 ページ: 221-235
• [雑誌論文] A state-space model of the hemodynamic approach : nonlinear filtering of BOLD signals (2004)
  • 著者名/発表者名: Riera, J., Watanabe, J., Iwata, K., Miura, N., Aubert, E., Ozaki, T., Kawashima, R.
  • 雑誌名: Neuroimage 21 ページ: 547-567
• [雑誌論文] Evaluating frequency-wise directed connectivity of BOLD signals applying relative power contribution with the linear multivariate time series models
  • 著者名/発表者名: Yamashita, O., Sadato, N., Okada, T., Ozaki, T.
  • 雑誌名: Neuroimage (in press)