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NIRS研究のための頑健性のあるリサンプリング統計解析法の開発

开发用于 NIRS 研究的稳健重采样统计分析方法

基本信息

批准号：
19650079
负责人：
檀一平太
金额：
$ 1.86万
依托单位：
National Agricultural Research Organization
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Exploratory Research
财政年份：
2007
资助国家：
日本
起止时间：
2007 至 2008
项目状态：
已结题

项目摘要

NIRS(近赤外分光分析法)は脳機能イメージング法として普及が進みつつあるが、統計的なデータ解析法の開発は遅れている。これまで、fMRI(機能的核磁気共鳴撮像法)に用いられていた母数的な統計解析を流用する試みはあったが、比較的均一なばらつきを持つfMRIデータには適するものの、ばらつきの不均一なNIRSデータの解析には、非母数的なリサンプリング法が最適である可能性が高い。そこで、本研究では、NIRSのデータ解析における種々の問題、すなわち、計測部位、被験者間のデータのばらつき、乳幼児計測において頻発する欠損データなどを、リサンプリング法を用いた、頑健な統計手法の適用によって解決することを目的とした。脳機能イメージング研究で通常用いられるリサンプリング法としては、パーミューテーション法が挙げられるが、この方法は母集団の正規性や等分散性は仮定しないものの、交換可能性という前提の下に成立する方法である。NIRSの場合、データの均質性はfMRIよりも低く、交換可能性が保証されるとは限らない。そこで、パーミューテーション法の中でも最も前提条件の緩い非交換ブートストラップ法の適用を試みた。さらに、多チャンネル計測における多重比較問題を解決するため、脳機能イメージング研究としては始めて、ステップダウンMaxT補正の適用を試みた。これらの手法を舌運動課題、言語想起課題遂行時のNIRSデータに適用したところ、非交換ブートストラップ法とステップダウンMaxT補正の組み合わせは母数的方法とボンフェローニ多重比較補正の組み合わせよりも検出力が高いことが判明した。また、パーミューテション法と比較しても、遜色のない検出力を有することを示した。非交換ブートストラップ法は欠損値のあるデータにも有効な方法であり、NIRS計測に極めて有用な手法として今後の適用が期待できる

NIRS (near red spectroscopic analysis) は脳 function イメージング method として popularization が into みつつあるが, statistical なデータ analytic method の open 発は遅れている. これまで, fMRI (functional nuclear magnetic 気 resonance like method) of に with いられていた parameter な statistical parsing を flow with する try みはあったが, comparison of homogenous なばらつきを hold つ fMRI データには optimum するものの, ばらつきの heterogeneity な NIRS データの parsing には, not the number of female なリサンプリンがグ method optimum であ Youdaoplaceholder0 possibility が high る. そこで, this study では, NIRS のデータ parsing における kind 々の problem, すなわち, measuring position, by 験のデータのばらつき, milk baby where measuring において frequency 発する owe loss データなどを, リサンプリンをグ method with いた, robust な statistical technique の applicable によって solve することを purpose とした. 脳 function イメージング research で usually use いられるリサンプリング method としては, パーミューテーション method が挙げられるが, この way は mother 団の normality や such as dispersion は仮 set しないものの possibility, exchange という established under the premise のにする method である. NIRS <s:1> occasions, デデタタ <s:1> homogeneous <s:1> fMRIよ <s:1> <s:1> low く, exchange possibility が guarantee されると limit らなく. そこで, パーミューテーション method in のでもも prerequisite for most の slow い noncommutative ブートストラップの applicable を try みた. さらに, multiple チャンネル measuring における multiple comparison problem をするため, 脳 functional イメージング research としては beginning めて, ステップダウン MaxT corrected の applicable を try みた. これらの gimmick を tongue moving subject words, think of subject carries out の NIRS データに applicable したところ, noncommutative ブートストラップ method とステップダウン MaxT みの group in connection with the わせは parameter method とボンフェローニ multiple comparison group のみ close connection with the わせよりも検 high output がいことが.at した. また, パーミューテションと comparison しても, inferior のない検 output を have することを shown した. Noncommutative ブートストラップ method on は owe damage numerical のあるデータにも have sharper な method であり, NIRS measuring に extremely めてな technique useful としての applicable が look forward to future できる