脳状態情報と刺激関連情報の線形結合による脳活動モデリング法の開発

脳の自発的な活動を非侵襲的に計測する「安静時fMRI」は、精神・神経疾患のバイオマーカーとして、今後の発展が期待されている。しかし一方で、現状提示されている方法の多くは、診断精度が不十分であることが指摘されており、従来の解析手法の限界が示唆されている。そこで本研究では、脳活動を並列的情報処理としてモデル化することにより、動的に変化する脳内ネットワークの状態を定量的に評価する手法を開発し、精神疾患診断などの臨床応用を目指す。