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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2014-01-22 12:50 トレンド成分の除去を必要としないBOLD信号の非線形モデル ○松原 崇（阪大）・鳥飼弘幸（京都産大）・下川哲也（CiNet）  NLP2013-152 |
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| 抄録 | （和） | fMRIで計測されたBOLD信号に基づき，人間の脳の視覚刺激に対する応答の非線形モデルを提案する． BOLD信号はトレンド成分と呼ばれる低周波数成分を含んでいるとされるが，既存の数理モデルは多くの場合これを考慮せず，何らかの近似を用いて除去する． しかしこのトレンド除去はBOLD信号の持つダイナミクスを破壊し，重要な応答を見落としてしまう可能性がある． 本稿では提案モデルによってトレンド成分を含んだBOLD信号を再現する． そして提案モデルの方が，トレンド成分を除去したBOLD信号を既存モデルで再現するよりも小さな誤差で再現できることを示す． |
| （英） | This paper presents a nonlinear model of human brain response to visual stimuli according to BOLD signal scanned by fMRI. BOLD signal contains low frequency signal called ``trend'' component, which is often ignored by the existing mathematical models and removed by some approximation. However, such detrending could destroy the dynamics of the BOLD signal and miss an important response. This paper shows the presented model can reproduce the BOLD signal without detrending. In addition, this paper shows the error of the presented model without detrending is smaller than the errors of the existing models in the cases of with and without detrending. |
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| キーワード | （和） | functional magnetic resonance imaging / 時系列予測 / 非線形ダイナミカルシステム / / / / / |
| （英） | functional magnetic resonance imaging / Time series prediction / Nonlinear dynamical system / / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 113, no. 383, NLP2013-152, pp. 123-126, 2014年1月. | |
| 資料番号 | NLP2013-152 | |
| 発行日 | 2014-01-14 (NLP) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NLP2013-152 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP |
| 開催期間 | 2014-01-21 - 2014-01-22 |
| 開催地（和） | ニセコパークホテル |
| 開催地（英） | Niseko Park Hotel |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | General |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | NLP |
| 会議コード | 2014-01-NLP |
| 本文の言語 | 英語（日本語タイトルあり） |
| タイトル（和） | トレンド成分の除去を必要としないBOLD信号の非線形モデル |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Nonlinear Model of BOLD signal without detrending |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | functional magnetic resonance imaging / functional magnetic resonance imaging |
| キーワード(2)（和/英） | 時系列予測 / Time series prediction |
| キーワード(3)（和/英） | 非線形ダイナミカルシステム / Nonlinear dynamical system |
| キーワード(4)（和/英） | / |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松原 崇 / Takashi Matsubara / マツバラ タカシ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 鳥飼 弘幸 / Hiroyuki Torikai / トリカイ ヒロユキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 京都産業大学 (略称： 京都産大) Kyoto Sangyo Univerisity (略称： Kyoto Sangyo Univ.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 下川 哲也 / Tetuya Shimokawa / シモカワ テツヤ |
| 第3著者 所属（和/英） | 脳情報通信融合研究センター (略称： CiNet) Center for Information and Neural Networks (略称： CiNet) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2014-01-22 12:50:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | NLP |
| 資料番号 | NLP2013-152 |
| 巻番号（vol） | vol.113 |
| 号番号（no） | no.383 |
| ページ範囲 | pp.123-126 |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2014-01-14 (NLP) |
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