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ベイズ解析法のfMRIデータへの応用

研究報告コード R013000486
掲載日 2003年10月1日
研究者
  • Jeff Kershaw
  • Babak A. Ardekani
  • 菅野 巌
研究者所属機関
  • 科学技術振興事業団 秋田研究室
  • 科学技術振興事業団 秋田研究室
  • 秋田県立脳血管研究センター
研究機関
  • 科学技術振興事業団 秋田研究室
  • 秋田県立脳血管研究センター
報告名称 ベイズ解析法のfMRIデータへの応用
報告概要 ベイズ解析法をfMRIデータに応用し,3通りのモデルを比較した。最初のモデルは現在広く用いられているガウス・ノイズを含んだリニア・モデルである。この方法ではJeffreys' Ruleを用いて各ピクセルの賦活の有無に関し推論を行った。次に,非線形パラメータを持つ統計解析モデル例として時間不変線形システムを導入した。ベイズ理論を用いることにより,fMRI応答をhemodynamics遅延を含むデルタ関数によって近似することができた。最後に,非相関ガウス・ノイズの代わりにauto-regressiveノイズを含む線形モデルの検討を行った。この結果,時間相関を示すピクセルを抽出することができた。時間相関を示すノイズ量はconfounding effectsの総量に影響されることがわかった。
研究分野
  • 解析学
  • 計測学一般
  • 生物科学研究法一般
  • 中枢神経系
  • 生体計測
関連発表論文 (1)J Kershaw, BA Ardekani, I Kanno, Application of Bayesian inference to fMRI data analysis, IEEE Trans Med Imag: vol 18 (12), pp 1138-1153, 1999.
研究制度
  • 共同研究等促進事業、秋田県「脳活動に伴う二次信号の計測とその発生機序に関する研究」/科学技術振興事業団
研究報告資料
  • Jeff Kershaw,Babak A. Ardekani,菅野 巌. Application of Bayesian Inference to fMRI Data Analysis. 共同研究等促進事業 秋田地区「脳活動に伴う二次信号の計測とその発生機序に関する研究」共同研究終了報告書,2000. p.243 - 252.

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