脳の情報処理を理解するには、fMRIやEEGなどの神経活動パターンを捉え、適切な統計的手法で解読する必要があります。神経表現間の関係性を定量化することが中心的な課題であり、異なる脳の状態や刺激に対する応答の類似性を評価します。例えば、刺激カテゴリーに対する脳の表現を比較し、注意や学習といった認知プロセスが神経活動にどう反映されるかを分析します。神経データの高次元性やノイズを考慮した高度な統計モデルが不可欠です。最終目標は、統計的測定と神経イメージングを組み合わせ、脳の情報処理メカニズムと認知の神経基盤を包括的に理解することです。
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