Analysis of Human Brain Activity using Sparse Modeling
Analysis of Human Brain Activity using Sparse Modeling
复制标题
使用稀疏建模分析人脑活动
DOI：
10.11509/isciesci.61.4_138
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发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
宮脇 陽一
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Masato Yamauchi;Nobuhiro Ito and Yoshinobu Kawabe;吉政徳晃，河辺義信;渡邉直紀，吉田直樹，松本勉;山本幸二，大石和臣，櫻井幸一，須崎有康，千葉大紀，松本晋一，森達哉，吉岡克成;大石和臣;大石和臣;松本 晋一，大石和臣，須崎 有康;松本晋一，大石和臣，須崎有康;大石和臣，吉田直樹，渡邉直紀，坂本純一，松本勉;大石和臣，吉田直樹，渡邉直紀，坂本純一，松本勉;宮脇 陽一
私たちは, 眼や耳などの感覚器で受け取った情報を脳で処理することにより, 外界を認識している. ヒトの脳がどのようなメカニズムで複雑な外界の情報を適切に処理し, それをもとにした意思決定や行動をとっているのかは神経科学分野における大きな興味の対象である. またこれらの研究によって得られる知見は, 近年飛躍的な進歩を遂げている画像認識や音声認識技術の性能をさらに発展させる源泉になると期待されている. そのメカニズムを探るうえで重要になるのは, ヒトの脳活動計測で得られたデータの解析技術である. しかしながら, ヒト脳活動データの解析においては, その高次元性がしばしば問題になる. たとえば, 機能的磁気共鳴画像計測 (functional magnetic resonance imaging, fMRI) 装置 (第 1 図 A) や脳磁場計測 (magnetoencephalography, MEG) 装置 (第 1 図 B) で計測されるヒト脳活動は, 毎秒 105 点程度のデータが同時に取得される高次元データである. 一方, ヒト被験者を用いた実験はたかだか 2 時間程度の実験時間を確保するのが限界であり, 一回の実験で実施可能な試行回数は最大でも 103 回程度である. すなわち, 得られるデータの次元に対してサンプルサイズが圧倒的に少ないという解析困難性がある. 一方, ヒトの脳はその全体が一度に使われるということはほとんどなく, 特定の情報処理内容に対応した一部の脳部位のみが主要な役割を担うことが多い. たとえば, 視覚野は脳の後頭部に位置しており, 画像情報はこの視覚野において基本的な処理がなされる. このように特定の機能が特定の脳部位に割り当てられている性質のことを機能局在という. この機能局在を前提とすれば, データの次元すべてを解析の相手とする必要はおそらくなく, 重要な一部のみを見つけ出し, その部分のみを解析対象の次元とすればよいと推察される. こうした性質をもつ高次元データを取り扱ううえで強力な手段となりうるのがスパースモデリングである. スパースモデリングを用いることにより, 重要な情報を含むデータの次元を見つけ出すとともに, その次元にどの