研究課題
1)fMRI計測データのダイナミックモデリング:fMRIデータの解析のために開発した空間時系列モデルの改良に取り組んだ。NNARXモデルと呼ばれる時系列モデルによりSPM法などでは出来なかった各ボクセル毎で異なり得るある種の時空間応答関数の推定を可能にした。また交互に異なる刺激を与えた時のfMRI計測実験データを入手し、刺激毎にそれ固有の応答関数を持つモデルとその当てはめ方法を開発し、さらなるfMRIモデリングの可能性を確認した。2)EEG計測データのダイナミックモデリング:EEGデータのモデリングに関しては主に以下の3つの問題に取り組んだ:2-1)麻酔中の患者の意識の喪失と覚醒をリアルタイムで判定するためのモデリング手法を導入した。EEG時系列をアルファ波、デルタ波、ガンマ波などの成分に分解すると同時にその強さを金融時系列解析で導入された分散非均一性の手法を使って問題を解決し、Computer in Biology and Medicine誌に発表した。2-2)ダイナミック逆問題解法、Dynamic LORETAの分散非均一型拡張を試みた。部分的改良がみられたが、まだ満足できる結果に至っていない。2-3)多数の同種の時系列の平均を取る事によって刺激への応答情報を取り出す、Evoked Potentialの手法のかわりに、単一の時系列から応答情報を取り出す方法を状態空間モデルによって可能にすることに挑戦した。これも部分的に特徴抽出に成功するも、まだ満足できる結果にいたらず、継続研究中。
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