ウェーブレットパケット変換を用いた脳機能画像の重回帰分析(<小特集>情報論的学習理論論文)
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概要
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脳機能画像から回帰分析を用いて活動部位を特定する手法が試みられている.この手法では脳の活動の有無を画像上の各画素の輝度で説明するために各画素に対して一つの回帰係数を割り当てる.ところが一般的な実験条件のもとでは撮影した画像の数よりも画素数の方がはるかに多いため不定性が生じる.そこで回帰係数が画素間で滑らかに変化するという制約を設ける.ところが, この制約は空間的な低域通過フィルタとして機能し結果として高い分解能が得られないという問題がある.今回我々は回帰係数に対する制約をウェーブレットパケット変換を用いて焦点を当てる空間周波数帯を自由に設定できるようにした.更に, 制約をコード化する仕組みを考案し, MDL原理に基づいて最適な制約を選択することを可能とした.この手法をfMRI脳機能画像に応用したところ, 活動部位の空間的なスケールに適した制約が構成可能になり, 従来よりも優れた分解能を得た.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-02-01
著者
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