Dan's Lab at Chuo University

脳機能イメージングと組み合わせるのか？

脳機能イメージングとサイコメトリクスを組み合わせると、より大きな効果が得られると思われるかもしれません。しかし、残念ながら、２つの方法を無理矢理組み合わせると、お互いに最適化されていないために効率が悪くなってしまうというのが現実です。では、両者は全く異なるかというと、「とても似ている」からこそ、当研究室での両立が成り立つわけです。どちらも基礎はヒトを対象とした応用統計学であり、ばらつきのおおきいデータを扱うという点で共通点があります。実際、脳機能イメージングデータもデータのプリプロセッシング（下処理）を終えて、個人個人の脳活動を代表するサマリーデータにしてしまった場合、サイコメトリクスで用いる解析手法がそのまま用いられることがほとんどです。そして、モデル依存性が強いという点も大きな共通点です。大きな違いは、サイコメトリクスはサンプル数が大きく、脳機能イメージングは小さいという点です。また、脳機能イメージングでは下処理に高度な統計手法を使いますが、サイコメトリクスではデータの整形だけですむ場合がほとんどです。

このように、実際に両者を組み合わせることはほとんどありませんが、相互参照によるシナジーが期待できるため、同じ研究室内で仲良く共存できる技術となっています。