| 講演名 | 2010-07-27 階層ベイズ法を用いたNIRS-DOTの逆問題解法とその相図(脳活動の計測と解析,一般) 宮本 敦史, 渡辺 一帆, 池田 和司, 佐藤 雅昭, |
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| 抄録(和) | 近赤外光計測法(NIRS:Near-InfraRed Spectroscopy)による観測信号を用い線形逆問題を解くことにより脳活動を推定する方法はNIRS-DOTと呼ばれる.その逆間題解法は最小ノルム法が用いられてきた.脳活動の局所的であるという仮定に基づきスパースな推定が可能な階層ベイズ法がMEG(Magnetoencephalography)の脳内電流源推定において提案され,その有効性が報告されている.そこで本研究では階層ベイズ法を用いたNIRS-DOTの逆問題解法を提案し,その有効性を示す.また事前分布のハイパパラメータの変化に対して推定値が急激に変化する相転移が見られることがわかった.ハイパパラメータの設定と推定値の関係を数値実験により調べ,その相図を示す.本稿の結果は階層ベイズ法のハイパパラメータ設定に関する指針を与える. |
| 抄録(英) | NIRS-DOT is a method to reconstruct tomographic images from the data by solving the linear equations, which have ambiguity. In a previous study, a solution to this problem is obtained by the minimum-norm estimation. However, this gives poor results because it does not take into account the localization of brain activity. The hierarchical Bayes framework is convenient to introduce the localization or sparsity into the model. In fact, it works well in the inverse problem of Magnetoencephalography (MEG) current source estimation. In this study, we apply the hierarchical Bayes framework to the inverse problem of the NIRS-DOT. The framework has the two prior hyperparameters that influence the reconstruction accuracy and sparsity. We observed that the phase transition occurs with respect to the hyperparameters, which causes a sudden change in the estimation. Numerical experiments show phase diagrams and the relationship between the hyperparameters and the estimation. This study gives the insight into how to set hyperparameters of the hierarchical Bayes. |
| キーワード(和) | 変分ベイズ / 相転移 / 相図 / スパースネス / NIRS-DOT / 逆問題 |
| キーワード(英) | variational Bayes / phase transition / phase diagram / sparseness / NIRS-DOT / inverse problem |
| 資料番号 | NC2010-38 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NC |
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| 開催期間 | 2010/7/20(から1日開催) |
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| テーマ（和） | |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | |
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| 幹事氏名（和） | |
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| 幹事補佐氏名（和） | |
| 幹事補佐氏名（英） | |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Neurocomputing (NC) |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 階層ベイズ法を用いたNIRS-DOTの逆問題解法とその相図(脳活動の計測と解析,一般) |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Hierarchical Bayes method for NIRS-DOT inverse problem and its phase diagrams |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | 変分ベイズ / variational Bayes |
| キーワード(2)（和/英） | 相転移 / phase transition |
| キーワード(3)（和/英） | 相図 / phase diagram |
| キーワード(4)（和/英） | スパースネス / sparseness |
| キーワード(5)（和/英） | NIRS-DOT / NIRS-DOT |
| キーワード(6)（和/英） | 逆問題 / inverse problem |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 宮本 敦史 / Atsushi MIYAMOTO |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院情報科学研究科 Nara Institute of Science and Technology |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 渡辺 一帆 / Kazuho WATANABE |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院情報科学研究科 Nara Institute of Science and Technology |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 池田 和司 / Kazushi IKEDA |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 奈良先端科学技術大学院情報科学研究科 Nara Institute of Science and Technology |
| 第 4 著者 氏名（和/英） | 佐藤 雅昭 / Masa-aki SATO |
| 第 4 著者 所属（和/英） | ATR脳情報科学研究所 Computational Neuroscience Labs, ATR International |
| 発表年月日 | 2010-07-27 |
| 資料番号 | NC2010-38 |
| 巻番号（vol） | vol.110 |
| 号番号（no） | 149 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | |