書誌事項
- タイトル別名
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- Variational Bayesian MultimodalEncephaloGraphy (VBMEG): Its Theory and Applications
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抄録
fMRIは高い空間分解能を持つが時間分解能が低い. 一方,MEGは高い時間分解能を持つが空間分解能が低い. 我々はfMRIとMEGを組み合わせる事により高い時空間分解能で脳活動を推定する階層変分ベイズ推定法(Variational Bayesian MultimodalEncephaloGraphy;VBMEG)を提案した. 本稿ではVBMEGの原理について説明し,実際の応用例を紹介する.
収録刊行物
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- 日本神経回路学会誌
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日本神経回路学会誌 18 (4), 214-223, 2011
日本神経回路学会
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詳細情報 詳細情報について
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- CRID
- 1390282679442911616
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- NII論文ID
- 10030337629
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- NII書誌ID
- AA11658570
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- ISSN
- 18830455
- 1340766X
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- 本文言語コード
- ja
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- データソース種別
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- JaLC
- Crossref
- CiNii Articles
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- 抄録ライセンスフラグ
- 使用不可