独立成分分析を用いた脳磁図のための高速解析システムの構築
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概要
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独立成分分析(Independent Component Analysis: ICA)による脳磁図(Magnetoencephalography: MEG)解析および並列計算環境(Message Passing Interface: MPI)を用いた高速脳機能評価システムの開発を行った.MEGは患者に対し非侵襲であり, 時間的・空間的に高精度な計測を可能としている.しかし, MEGには地磁気などのノイズの影響を受けやすいという問題がある.そこで, 複数成分の混合波から任意の独立な成分を抽出できるICAを用いてMEGデータから信号成分の分離およびノイズの除去を行った.また, ICAは膨大な計算量を必要とするが, 標準的な並列プログラミングAPIであるMPIを用いて複数のCPUを用いた並列計算を行うことにより解析時間の短縮を行うことに成功した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-09-07
著者
-
下條 真司
大阪大学サイバーメディアセンター
-
篠崎 和弘
大阪大学医学部精神医学
-
篠崎 和弘
和歌山県立医科大学 医学部神経精神医学教室
-
篠崎 和弘
和歌山県立医科大神経精神科
-
篠崎 和弘
大阪大学 精神医
-
水野 由子
兵庫県立大学 大学院応用情報科学研究科
-
水野 松本
Department Of Neurology Johns Hopkins University
-
水野 由子
大阪大学 大学院 医学系研究科 精神医学 教室
-
水野 松本
大阪大学・医学部機能画像診断学
-
伊達 進
大阪大学大学院情報科学研究科
-
篠崎 和弘
和歌山県立医科大学附属病院 神経精神科
-
篠崎 和弘
和歌山県立医科大学 保健看護学部
-
甲斐島 武
大阪大学大学院情報科学研究科
-
水野(松本) 由子
大阪大学大学院医学系研究科機能画像診断学
-
伊達 進
大阪大学サイバーメディアセンター
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