| 研究課題/領域番号 |
19K20220
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| 研究機関 | 国立研究開発法人理化学研究所 |
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研究代表者 |
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) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| キーワード | 状態空間モデル / 振動子 / fNIRS |
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| 研究実績の概要 |
昨年度に引き続き、乳児fNIRSデータに潜む振動現象の解析を行い、論文が採択された。状態空間モデルを用いた振動子分解によって、脳活動に由来する振動子、脈波に対応する振動子、ミラーリングノイズに対応する振動子の3種類の振動子への分解が得られた。このうち2つ目と3つ目の振動子は周波数帯域が大きく重なっており、バンドパスフィルタによる解析では分離が困難であると考えられる。これに対して振動子分解では、2種類の振動子のoxy-Hb・deoxy-Hbに対する射影パターンの違いをデータ駆動的に捉えることで適切に分離することができた。
振動子分解のMATLABプログラムを整理・改良して公開した（https://github.com/takeru-matsuda/osc_decomp）。まず、パラメータ推定について複数の最適化アルゴリズムの性能を比較し、最も安定しているものを採用するようにした。これに合わせて最適化の初期値の設定方法も改良した。また、カルマンフィルタの拡張によって勾配・ヘッシアンを逐次計算することで、パラメータの信頼区間を出力できるようにした。さらに、分解結果を周波数領域（スペクトル・ピリオドグラム）で可視化できるようにした。
その他に、規格化定数の計算が困難なモデルに対する情報量規準・適合度検定や、行列優調和性および行列二乗損失に基づいた行列推定に関する研究を行い、それぞれ論文が採択された。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
乳児fNIRSデータの振動子分解に関する論文が採択された。また、振動子分解のMATLABプログラムを整理して公開した。
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| 今後の研究の推進方策 |
引き続き脳や地震などの振動現象に関する時系列データの解析を進めていく。マルコフ連鎖モンテカルロなどのベイズ計算アルゴリズムを用いることで、振動子特性の時間変化や振動子間の相互作用などを取り込んだ柔軟なモデリングを実現することを目指す。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
コロナウィルスの影響で出張や招聘が不可能であったため。
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