展示テーマ：
飛躍する統計科学：膨大なデータからの知識獲得とリスク解析

展示内容：
[統計数理研究所とは]
　統計数理研究所は「統計に関する数理及びその応用の研究」を行うために設置された大学共同利用機関である。データに基づく合理的な推論、予測、情報抽出、知識発見の方法を研究する統計数理という学問分野のわが国唯一の中核的研究機関として、データに基づく知識獲得の方法を確立するために、新しい統計理論、統計的手法を開発、深化、発展させることを目指している。

[発明の紹介]
今回は、「膜電位イメージング情報からの機能的神経回路網の再構築(科研費基盤A)」に関する研究を中心に展示する。本研究の成果の一部を発明の名称「イメージングデータからの状態変化抽出方法、状態変化の可視化システム、および、コンピュータプログラム」として特許出願した(特願2008-125453)。空間的または平面的に配置された観測点で時系列に測定された信号を利用して、被測定物の定常状態からの状態変化点を抽出したり、状態変化の様子を可視化したりするデータ処理方法及びコンピュータプログラムに関する発明である。

[研究要旨]
イメージングデータの解析方法は計測する部位に関連する信号を参照関数として用いた相互相関解析や回帰分析で広く用いられている。これらの解析方法では，活動部位や部位間の関係性が統計的検定量として評価することができるが，その参照関数の選択に任意性が残る上，参照関数が定義できない場合は解析が困難になってしまうという問題がある。
そこで，本研究では参照関数を用いずに，データそのものの動力学的変化点を検出し，生体の賦活を抽出する方法を開発した。これは，生体活動の定常状態を時系列モデルで同定し，そのモデルのパラメーターを用いて残りの部分をフィルタリングした出力 (イノベーション)により動力学的変化点を検出し，繰り返し測定されたデータの集合において，生体活動の賦活を統計的検定量として評価し，それを画像として視覚化する方法である。

ラット脳幹