NIA
脳情報解析研究所 ～統計学習理論により脳情報を解析する～
統計や機械学習の理論に基づいた脳の機能を理解するための手法の開発、また、それに基づいたコミュニケーション技術の開発を目指しています。
ヒト脳計測を統合する
複数の非侵襲脳計測データをソフトウェア的に統合するための研究を行っています。これにより、１つの脳計測装置（fMRI・脳磁計・脳波計・近赤外分光計など）では限界のある時間・空間分解能を向上させることを目指します。複数データの統合は、脳にダメージを与えることなく詳細な時間スケール・空間スケールでヒトの脳情報処理過程を解明するためのツールとして期待されています。
●大規模・高精度な脳活動計測（脳磁図・fMRI）データの統合
脳磁図は高い時間分解性能を持ちますが脳内での活動場所を直接計測できません。一方、fMRI は脳内の活動場所を詳細に知ることができますが、十分な時間情報をもちません。この２つの計測データを統計的な手法を用いて統合することによって、高い時間分解能で脳内の活動を推定する方法（脳活動推定法）の研究をしています。この手法を実験者に使用してもらうために、グラフィカル・ユーザー・インタフェースを伴ったソフトウェア“VBMEG”を開発し、一般公開しました。（http://vbmeg.atr.jp）
●簡便・拘束性の少ない脳計測( 脳波計・近赤外分光計)データの統合
脳磁図やfMRI は高性能な脳計測装置ですが、巨大な計測施設が必要なため一般の使用には適していません。オープンな環境でも高精度に脳活動を推定するために、拘束性の少ない脳計測装置である脳波計と近赤外分光計データを統合する研究も行っています。これにより、より自由な環境下での脳の処理過程の研究が進展することが期待されます。