非線形時間遅れ系におけるデータ同化手法を用いた刺激誘発応答の解析

カテゴリ：部門大会

論文No：TC2-3-6

グループ名：【C】2025年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日：2025/8/20

タイトル(英語)：Analysis of Stimulus-Evoked Responses Using Data Assimilation Method in Nonlinear Time-Delay Systems

著者名：杉野 正和（東京大学）,大槻 怜央（東京大学）,新沼 拓豊（東京大学）,榛葉 健太（東京大学）,小谷 潔（東京大学）

著者名(英語)： Masato Sugino (The University of Tokyo),Reo Otsuki (The University of Tokyo),Takuto Niinuma (The University of Tokyo),Kenta Shimba (The University of Tokyo),Kiyoshi Kotani (The University of Tokyo)

キーワード：非線形,時間遅れ,データ同化,誘発応答,Nonlinearity,Time-delay,Data assimilation,Evoked potential

要約(日本語)：脳は多数の神経細胞により構成されるネットワークであり，信号伝達においては非線形性や時間遅れによる影響が生じる．信号伝達の特性は，刺激に誘発される脳活動を脳波や脳磁図を用いて計測することにより観察される．モデルを用いた数値シミュレーションによる脳活動の模倣は，脳の信号伝達や情報処理の理解に有効であり，近年ではデータ駆動的にモデルのパラメータを推定するデータ同化手法を用いた脳の機能的なモデル化が広まっている．しかしながら，計測が可能な神経活動は脳のごく一部であるうえに，非線形性や時間遅れによる複雑なダイナミクスを示すため，脳の複数領野を対象とするモデル化には課題が多い．本研究では，非線形時間遅れ系に対するデータ同化手法を構築し，計測した脳活動データに適用することで，脳活動データの予測に取り組む．

本誌掲載ページ：127-132p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：655Kバイト