脳波の確率的生成モデルと状態解析

脳波（electroencephalogram: EEG）は，脳から生じた電気活動を頭皮上から計測したものです．脳の状態に応じて，脳波には特徴的な波形パターンが現れることが知られています．例えば，睡眠中の脳波には，睡眠の深さに応じて紡錘波やK複合といった特徴波が現れます．また，てんかんを持つ人が発作を起こした際には，棘波や鋭波といったとがった波が観測されます． 本研究では，このような脳波の特徴を精度良く捉えるため，確率的生成モデルに基づくアプローチを展開しています．筋電位信号に関するモデルの考え方を基礎としつつ，脳波の多次元性と時系列特性を考慮することで，脳の状態に応じて時々刻々と変化する脳波の特徴変化を捉えることを目的としています． 振幅分布の裾の重さに加えて左右の非対称性（歪み）まで表現できるモデルへと拡張することで，睡眠段階に応じて現れる徐波や紡錘波といった脳波の特徴を，波形を直接検出することなく確率分布のパラメータとして定量化できるようになります．こうして得られる確率的な揺らぎの特徴量は，睡眠状態の評価だけでなく，情動価（快・不快）のデコーディングなど脳状態の推定へも応用しています． 研究の主な特徴： - 歪みを含む確率モデルによる脳波の非ガウス性の定量化 - 睡眠段階に応じた脳波特徴の変化の解析 - 情動状態のデコーディングへの応用