講演抄録/キーワード |
講演名 |
2010-07-27 14:55
階層ベイズ法を用いたNIRS-DOTの逆問題解法とその相図 ○宮本敦史・渡辺一帆・池田和司(奈良先端大)・佐藤雅昭(ATR) NC2010-38 |
抄録 |
(和) |
近赤外光計測法(NIRS : Near-InfraRed Spectroscopy)による観測信号を用い線形逆問題を解くことにより脳活動を推定する方法はNIRS-DOTと呼ばれる.その逆問題解法は最小ノルム法が用いられてきた.脳活動の局所的であるという仮定に基づきスパースな推定が可能な階層ベイズ法がMEG(Magnetoencephalography)の脳内電流源推定において提案され,その有効性が報告されている.
そこで本研究では階層ベイズ法を用いたNIRS-DOTの逆問題解法を提案し,その有効性を示す.
また事前分布のハイパパラメータの変化に対して推定値が急激に変化する相転移が見られることがわかった.ハイパパラメータの設定と推定値の関係を数値実験により調べ,その相図を示す.本稿の結果は階層ベイズ法のハイパパラメータ設定に関する指針を与える. |
(英) |
The NIRS-DOT is a method to reconstruct tomographic images from the data by solving the linear equations, which have ambiguity. In a previous study, a solution to this problem is obtained by the minimum-norm estimation. However, this gives poor results because it does not take into account the localization of brain activity. The hierarchical Bayes framework is convenient to introduce the localization or sparsity into the model. In fact, it works well in the inverse problem of Magnetoencephalography (MEG) current source estimation. In this study, we apply the hierarchical Bayes framework to the inverse problem of the NIRS-DOT. The framework has the two prior hyperparameters that influence the reconstruction accuracy and sparsity. We observed that the phase transition occurs with respect to the hyperparameters, which causes a sudden change. |
キーワード |
(和) |
変分ベイズ / 相転移 / 相図 / スパースネス / NIRS-DOT / 逆問題 / / |
(英) |
variational Bayes / phase transition / phase diagram / sparseness / NIRS-DOT / inverse problem / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 110, no. 149, NC2010-38, pp. 51-56, 2010年7月. |
資料番号 |
NC2010-38 |
発行日 |
2010-07-20 (NC) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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NC2010-38 |