変分ベイズ法を利用した脳活動解析
古川 哲也(0051094)
観測データの解析手法の一つとして，観測データを生成するモデル
を仮定し，観測データからその生成モデルのパラメータや構造を推定
する手法がある．観測データから元となるモデルを推定する際に，
ベイズ推定はパラメータと構造を統一的に推定し評価する非常に有力
な推定手法である．しかし，ベイズ推定は一般に実行困難な積分計算
を含み，簡単なモデルでしか解析的に推定値が求められないないため，
最尤推定のような簡便な手法を用いることが一般的であった．
そのような状況の中，近年，比較的複雑なモデルに対してもベイズ
推定を近似的，かつ効率的に実行可能な，変分ベイズ
(variational Bayes :VB)法が提案されその利用が広がりつつある．
本発表では，fMRIデータの解析に関しては，拡張結合混合モデルと
変分ベイズ法を用いることで，従来法にない，統合的な解釈が得ら
れることを示す．}