| 研究課題/領域番号 |
26730125
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| 研究機関 | 独立行政法人理化学研究所 |
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研究代表者 |
周 郭許 独立行政法人理化学研究所, 脳科学総合研究センター, 研究員 (80608034)
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| 研究期間 (年度) |
2014-04-01 – 2016-03-31
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| キーワード | データ統合 / 共通・個別特徴解析 / 結合成分解析 / テンソル分解 |
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| 研究実績の概要 |
１．本研究ではSSVEP脳波の認識に基づいた新しい脳コンピュータインターフェース(BCI)のシステムを構築した。このシステムによって、同じ環境設定で収集された複数トライアル、複数オブジェクトのデータから、脳活動の安定的な結合要素を見つけ出すことができる。
２．複数行列データのための新しい共通個別特徴解析アルゴリズムを開発した。ひとつは複数セットの正準相関分析(CCA)に関するものであり、もうひとつは複数セットの共通直交基底抽出に関するものである。これらのアルゴリズムをSSVEP方式のBCIに適用することによって性能を改善することに成功した。
３． マルチブロックデータの有力な共通成分の特殊な場合のために、効率的かつスケーラブルなCP分解およびタッカー分解アルゴリズムを開発した。新しいアルゴ リズムでは、データが大規模な場合でも、追加的な制約を付加することによって物理的な意味を持つような潜在成分を抽出することができる。また、MATLABの並列処理ツールボックスを利用することで、分散処理が可能である。本手法を実装したソフトウェアを開発し、Webページを通して無償配布を開始した。
４．ガウ ス雑音や外れ値などのアーチファクトをテンソルランク最小化によって除去することができる新しいデータ前処理法を開発した。本アルゴリズムではCP最小化 によって、既存手法の問題点であったパラメータ調節の工程を省くことができるため、実際の応用問題に対して非常に有用である。特にEEGデータ解析に対して効果を発揮することが分かり、結果をまとめた論文の採録が決定している。
５．これらの研究を学術論文として３本、国際会議で１回それぞれ発表し、さらに２本の論文を他の学術論文誌または国際会議へ提出した。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
1: 当初の計画以上に進展している
理由
申請者の行列およびテンソルデータ解析の研究基盤と脳コンピュータインターフェース(BCI)分野の研究協力者との研究基盤を組み合わせることより、2014年におけるすべての研究目標が滞りなく達成された。ここから分かるように本研究プロジェクトは順調に進んでいる。
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| 今後の研究の推進方策 |
１．昨年度開発した共通個別特徴解析の一般的な枠組みに基づいて、少ないデータセットからでも効果的に識別法則を学習することができる実用的な脳コンピュータインターフェース(BCI)システムを開発する。
２．共通・個別特徴解析のアイデアをテンソル解析へ拡張し、より複雑なデータ構造に対応できるようにする。
３．ビッグデータへの応用を考え、共通個別特徴解析のスケーラビリティを向上させる。
４．ヒトの脳機能解明のため、共通個別特徴解析を脳波解析に適用する。
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| 次年度使用額が生じた理由 |
物品（ノートパソコン、ストレージ(AirMac Time Capsule)、携帯型ストレージ）の購入を延期したため
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| 次年度使用額の使用計画 |
物品（ノートパソコン、ストレージ(AirMac Time Capsule)、携帯型ストレージ）の購入に使用する
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