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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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