脳機能画像のノンパラメトリック回帰分析
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概要
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脳の非侵襲計測法の一種であるfMRIは,その信号特性から,解析の際には何らかのデータマイニング的手法が必要となる.現状では統計的方法や多変量解析的手法が主として用いられているが,筆者らはノンパラメトリック回帰分析の応用を試みている.これまでは,全脳を対象にノンパラメトリック回帰分析を行い,既存手法と比較して良好な結果を得てきた.今回我々は,同じ手法を脳の部分に個別に適用することで新たな知見が得られると考え,実験の結果既存手法であるROI解析と比較して良好な成果を得たので,これを報告する.
- 2011-05-13
著者
-
菊池 吉晃
首都大学東京大学院人間健康科学研究科フロンティアヘルスサイエンス系脳機能解析科学分野
-
菊池 吉晃
東京都立保健科学大学
-
菊池 吉晃
東京医科歯科大学
-
妹尾 淳史
首都大学東京
-
菊池 吉晃
東京大学工学部計数工学科
-
菊池 吉晃
首都大学東京健康福祉学部放射線学科
-
菊池 吉晃
東京医科歯科大学難治疾患研究所
-
月本 洋
東京電機大学
-
妹尾 淳史
首都大学東京大学院人間健康科学研究科
-
岡本 智幸
東京電機大学工学部
-
妹尾 淳史
首都大学東京 人間健康科学研究科
-
菊池 吉晃
首都大学東京 健康福祉
-
妹尾 淳史
首都大学東京健康福祉学部
-
黒野 昭彦
東京電機大学工学部
-
月本 洋
東京電機大学工学部
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