著者

山下 宙人

出版者

一般社団法人 電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会 通信ソサイエティマガジン (ISSN:21860661)

巻号頁・発行日

vol.16, no.4, pp.326-337, 2023 (Released:2023-03-01)

参考文献数

26

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脳の複雑で柔軟な情報処理の仕組みを理解するためには,処理を担う脳部位を特定するだけでなく,脳部位間のダイナミックな情報のやり取りを解明することが必要不可欠です.しかし,ヒトを対象にした脳研究では,現在の脳計測法の限界から,このようなダイナミックな脳情報の可視化は困難です.我々の研究室では,複数のデータをソフトウェア的に統合して,一つの計測では達成できない脳情報の可視化を目指した研究開発を15 年以上進めてきました.本稿では,空間解像度に優れたfMRI データと時間解像度に優れた脳波・脳磁図を組み合わせて,高い時間・空間解像度での脳情報の可視化を目指す電流源推定法とその応用技術である電流信号伝達マッピング法について紹介します.

著者

山下 宙人

出版者

一般社団法人 電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会 通信ソサイエティマガジン (ISSN:21860661)

巻号頁・発行日

vol.16, no.4, pp.266-269, 2023 (Released:2023-03-01)

著者

内田 肇 宮脇 陽一 山下 宙人 佐藤 雅昭 田邊 宏樹 定藤 規弘 神谷 之康

出版者

一般社団法人電子情報通信学会

雑誌

電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング (ISSN:09135685)

巻号頁・発行日

vol.106, no.588, pp.79-84, 2007-03-07

参考文献数

13

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近年,機能的核磁気共鳴画像法(fMRI)と機械学習アルゴリズムを用いることで,視覚刺激の傾きや動き方向などヒト視知覚の一部を復号化できることが示されている.本研究では,ヒト視知覚の復号化を目的とし,被験者に提示した任意の画像をfMRI信号から再構成する.まず,fMRI信号から提示画像の局所平均コントラストを推定する局所画像復号器を解像度ごとに学習させた.次にそれら局所画像復号器の統合を,1)ピクセル基底表現,2)多重解像度基底表現, 3)fMRI信号の生成モデルに基づいたベイズ推定,の3種類で行った.その結果,任意の画像を高い精度で再構成できることがわかった.本手法を用いることで視覚野の詳細な情報表現・情報処理過程の解明が期待される.