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ベイズ推論法による事象関連BOLD fMRIデータの時間不変線形システムとしてのモデル化

研究報告コード R013000487
掲載日 2003年10月1日
研究者
  • Jeff Kershaw
  • 柏倉 健一
  • Xiaojiang Zhang
  • 阿部 清子
  • 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
  • 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
  • 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 ベイズ推論法による事象関連BOLD fMRIデータの時間不変線形システムとしてのモデル化
報告概要 事象関連BOLD fMRIデータを時間不変線形システムとしてモデル化した。ベイズ推論法を用いてBOLD応答特性における線形性を確認できる統計解析法を発展させた。この解析法を白黒チェッカーボードによる視覚刺激を行った8名のボランティア・データに実際に応用した。グループ解析の結果,BOLD応答は明らかに非線形性を示していた。被験者ごとに解析したデータは,大部分は非線形性を示していたが,中には判断が困難なものもあった。この結果は,被験者個人の生理学的パラメータの推定に有効かもしれない。加えて,hemodyanmic応答関数を求めたが,刺激終了後のBOLD信号低下を確実に示す証拠はなかった。
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, K Kashikura, X Zhang, S Abe, I Kanno, A Bayesian technique for investigating linearity in event-related BOLD fMRI, accepted for publication in Mag Reson Med.
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,柏倉 健一,Xiaojiang Zhang,阿部 清子,菅野 巌. A Bayesian Tichnique for Investigating Linearity in Event-Related BOLD fMRI. 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.269 - 278.

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