fMRIデータからの特徴量抽出に関する疎行列分解の有効性

計画研究A02班 (代表：竹田) から、fMRIデータからの特徴量抽出に関し、疎行列分解（スパース性を含む行列分解）が有効であることを指摘した論文が出版されました。

本論文では機能的磁気共鳴画像法(fMRI)で取得した脳活動情報に対し、疎行列分解の手法を適用することで、データの背後にある視覚刺激の適切な特徴量が抽出できることを指摘しました。この結果は、脳情報処理のスパースコーディング仮説が疎行列分解の有効性の形で確認できることを示しています。

本論文は、“Neural Computation” 誌上に掲載されています。