研究者

Adnan Shah

所属:

情報通信研究機構(NICT)
脳情報通信融合研究センター
脳機能解析研究室
研究員

Specific Research Topic:

MRIにおける信号処理およびデータ解析

Phone: 

080-9098-7329

住所:

〒565-0871 大阪府吹田市山田丘1-4

Email: 


私は、超高磁場7T MRIを用いた機能的脳イメージングにおける信号処理およびデータ解析に興味があります。 MRIによる機能的脳イメージングは脳機能の解明に重要な役割を担っており、また精神疾患における神経回路の異常を検出することも可能です。この方法は、ヘモダイナミックレスポンスなどを介して間接的に脳活動を捉えており、たとえば課題遂行下のデータからはそれに関連する機能局在を調べることが可能ですし、脳の異なる領域間が同調していれば、そこには機能的結合の存在が示唆されます。得られる画像には多くのノイズが含まれますが、適切な解析を行えばその端々に数多くの情報を垣間見ることができ、神経科学者を惹きつけています。

私の研究テーマは,超高磁場7T MRIで得られる機能的脳画像データに対する新規解析手法の開発、および既存の解析手法をよりよく改良することに主眼においています。

主要な業績:

AK Seghouane, A Shah, CM Ting. fMRI hemodynamic response function estimation in autoregressive noise by avoiding the drift. Digital Signal Processing, 66:29-41, 2017

A Shah. A model-free de-drifting approach for detecting BOLD activities in fMRI data. Journal of Signal Processing Systems, 79(2):133-143, 2015

A Shah and AK Seghouane. Estimation of hemodynamic response functions for un-delineated overlapping ROIs in fMRI data based on sparse dictionary learning. IEEE 10th International Symposium on Biomedical Imaging, pp. 1516-1519, 2013

AK Seghouane and A Shah. Functional brain connectivity as revealed by singular spectrum analysis. International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, pp. 5186?5189, 2012

AK Seghouane and A Shah. HRF estimation in fMRI data with an unknown drift matrix by iterative minimization of the Kullback-Leibler divergence. IEEE Transactions on Medical Imaging. 31(2):192-206, 2012