| 講演名 | 2014-01-22 トレンド成分の除去を必要としないBOLD信号の非線形モデル 松原 崇, 鳥飼 弘幸, 下川 哲也, |
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| 抄録(和) | fMRIで計測されたBOLD信号に基づき,人間の脳の視覚刺激に対する応答の非線形モデルを提案する.BOLD信号はトレンド成分と呼ばれる低周波数成分を含んでいるとされるが,既存の数理モデルは多くの場合これを考慮せず,何らかの近似を用いて除去する.しかしこのトレンド除去はBOLD信号の持つダイナミクスを破壊し,重要な応答を見落としてしまう可能性がある.本稿では提案モデルによってトレンド成分を含んだBOLD信号を再現する.そして提案モデルの方が,トレンド成分を除去したBOLD信号を既存モデルで再現するよりも小さな誤差で再現できることを示す. |
| 抄録(英) | This paper presents a nonlinear model of human brain response to visual stimuli according to BOLD signal scanned by fMRI. BOLD signal contains low frequency signal called "trend" component, which is often ignored by the existing mathematical models and removed by some approximation. However, such detrending could destroy the dynamics of the BOLD signal and miss an important response. This paper shows the presented model can reproduce the BOLD signal without detrending. In addition, this paper shows the error of the presented model without detrending is smaller than the errors of the existing models in the cases of with and without detrending. |
| キーワード(和) | functional magnetic resonance imaging(fMRI) / 時系列予測 / 非線形ダイナミカルシステム |
| キーワード(英) | functional magnetic resonance imaging(fMRI) / Time series prediction / Nonlinear dynamical system |
| 資料番号 | NLP2013-152 |
| 発行日 |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
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| 開催期間 | 2014/1/14(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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| 副委員長氏名（和） | |
| 副委員長氏名（英） | |
| 幹事氏名（和） | |
| 幹事氏名（英） | |
| 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 | Nonlinear Problems (NLP) |
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| 本文の言語 | ENG |
| タイトル（和） | トレンド成分の除去を必要としないBOLD信号の非線形モデル |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Nonlinear Model of BOLD signal without detrending |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | functional magnetic resonance imaging(fMRI) / functional magnetic resonance imaging(fMRI) |
| キーワード(2)（和/英） | 時系列予測 / Time series prediction |
| キーワード(3)（和/英） | 非線形ダイナミカルシステム / Nonlinear dynamical system |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 松原 崇 / Takashi MATSUBARA |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 大阪大学大学院基礎工学研究科 Graduate School of Engineering Science, Osaka University |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 鳥飼 弘幸 / Hiroyuki TORIKAI |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 京都産業大学コンピュータ理工学部 Faculty of Computer Science and Engineering, Kyoto Sangyo University |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 下川 哲也 / Tetsuya SHIMOKAWA |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 脳情報通信融合研究センター:情報通信研究機構:大阪大学 Center for Information and Neural Networks (CiNet):National Institute of Information and Communications Technology:Osaka University |
| 発表年月日 | 2014-01-22 |
| 資料番号 | NLP2013-152 |
| 巻番号（vol） | vol.113 |
| 号番号（no） | 383 |
| ページ範囲 | pp.- |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | |