パーティクルフィルタを用いた脳波数理モデルのパラメータ推定手法構築

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC1-28

グループ名: 【C】平成25年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2013/09/04

タイトル(英語): Estimating Parameters of Neural Mass Models with Particle Filter

著者名: 小川 雄太郎(東京大学),山口 郁博(東京大学),小谷 潔(東京大学),神保 泰彦(東京大学)

著者名(英語): Yutaro Ogawa(The University of Tokyo),Ikuhiro Yamaguchi(The University of Tokyo),Kiyoshi Kotani(The University of Tokyo),Yasuhiko Jimbo(The University of Tokyo)

キーワード: 脳波|脳波数理モデル|パーティクルフィルタパーティクルフィルタ|EEG|Neural mass model|particle filter

要約(日本語): 脳計測技術のなかでも脳波計測は簡便な測定が可能であり、様々な場面で用いられている。通常これらの場面では、時系列データから求めた周波数スペクトルや振幅などが解析に用いられる。本研究では、新たな解析手段として、脳波のモデルベース解析を提案する。具体的には、対象とする脳波データが生成されたと考えられる脳波発生数理モデルのパラメータを推定し、ヒトの状態を推定する。本発表では、このような解析に欠かせないパラメータ推定手法について発表する。これまで時間遅れを含む脳波数理モデルのパラメータ推定には、モデルを線形化し理論スペクトルを解析的に導出する手続きが必要であった。本研究では、非線形な神経集団の発火特性を既知とし、ベイズ推定に基づくパーティクルフィルタを用いた手法により、時間遅れを含む、非線形な脳波モデルのパラメータを推定する手法を提案する。

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