駒木 文保, Ph.D.

研究内容

脳神経科学についてデータに基づいた知見を得ることがますます重要になっています。適切な数理モデル・統計モデルに基づくデータ解析により、既存の統計手法をそのまま適用するのでは得ることの難しい情報を抽出します。点過程モデルを用いた神経スパイクデータや脳波データの解析手法、状態空間モデルを用いた時系列データの周期成分分解と位相推定の手法、グラフ埋め込みを用いた統計的学習、情報幾何学的方法などを用いて、CBS内外の研究者と連携して脳神経科学における数理情報学研究を進めます。

研究主分野

複合領域

研究関連分野

• 工学
• 情報学
• 総合理工
• 数物系科学
• 数理情報学
• 数理モデル
• 統計学

キーワード

• 統計モデル
• 情報幾何
• 時系列解析
• グラフィカルモデル
• 統計的学習

主要論文

1. Komaki, F.
   "Bayesian prediction and estimation based on a shrinkage prior for a Poisson regression model"
   Japanese Journal of Statistics and Data Science (2024).
2. Kurata, S., Kuroda, R., and Komaki, F.
   "Statistical modeling for temporal dominance of sensations data incorporating individual characteristics of panelists: an application to data of milk chocolate"
   Journal of Food Science and Technology, 59, pp. 2420–2428 (2022).
3. Matsuda, T., Homae, F., Watanabe, H., Taga, G., and Komaki, F.
   "Oscillator decomposition of infant fNIRS data"
   PLoS Computational Biology, 18, e1009985 (2022).
4. Komaki, F.
   "Shrinkage priors for nonparametric Bayesian prediction of nonhomogeneous Poisson processes"
   IEEE Transactions on Information Theory, 2021, pp. 5305–5317, 2021
5. Oda, H., and Komaki, F.
   Shrinkage priors on complex-valued circular-symmetric autoregressive processes
   IEEE Transactions on Information Theory, 67, pp. 5318–5333 (2021).
6. Yano, K., Kaneko, R., and Komaki, F.
   Minimax predictive density for sparse count data
   Bernoulli, 27, pp. 1212–1238 (2021).
7. Shibue, R., and Komaki, F.
   Deconvolution of calcium imaging data using marked point processes
   PLoS Computational Biology, 16, e1007650 (2020).
8. Shibue, R., and Komaki, F.
   Firing rate estimation using infinite mixture models and its application to neural decoding
   Journal of Neurophysiology, 118, pp. 2902–2913 (2017).
9. Matsuda, T., Kitajo, K., Yamaguchi, Y., and Komaki, F.
   A point process modeling approach for investigating the effect of online brain activity on perceptual switching
   NeuroImage, 152, pp. 50–59 (2017).
10. Matsuda, T., and Komaki, F.
    Time series decomposition into oscillation components and phase estimation
    Neural Computation, 29, pp. 332–367 (2017)