生体データ時空間解析コース

概要

生体イメージングデータには観測ノイズ、モーションアーチファクトなど種々のアーチファクトが重畳しており、実際の解析を行う前にアーチファクトを補正する必要があります。このステップをおろそかにすると、本来の生体由来のではない信号を誤検出してしまうことになり、データの事前処理が重要なステップになります。本コースでは以下の項目に沿って実際にMatlabプログラミングを行いながら事前処理法について解説を行い、さらに、イベントに関連した有意な生体信号の検出方法の習得を目指します。

オーガナイザー

三分一史和 准教授（統計数理研究所）

コースの構成

  1. バイナリデータのデータ構造
  2. 欠損値の検出と補完
  3. 剛体変換法によるモーションアーチファクトの補正
  4. バンドパスフィルターと空間平滑化による観測ノイズの低減
  5. 画像の2値法とオブジェクトの検出
  6. 光学特性の異なる複数のバイナリイメージを用いたオブジェクトの分類
  7. 微小オブジェクトの除去
  8. オブジェクトの自動カウントとナンバリング方法
  9. オブジェクトの代表点の定義
  10. Local Field Potential(LFP)データのサブサンプリングとエリアシング低減法
  11. イメージングデータとLFPの相互相関解析
  12. Event-Triggered Averagingと有意性の検定

※本年度の教育コースは少人数制で実施予定のため、一般参加者の募集はありません。