◎北園　淳・直井　望（JST）・柴田　実（京大）・渕野　裕（首都大）・萬田　暁（東大）・岡ノ谷一夫（JST/東大/理研）・明和政子（JST/京大）・岡田真人（JST/東大/理研）

近赤外分光脳機能計測装置（NIRS）は，近赤外光を用いて頭皮上から非侵襲的に脳活動を記録する装置である．多チャンネルのNIRSを用いることで，脳活動を頭表面の広い範囲にわたって記録することができる．本発表では，このNIRSによる新生児の脳活動記録データに対し，スパースモデリングの一つであるSparse Logistic Regression（SLR）を適用した結果を報告する．研究参加児に複数の種類の刺激をそれぞれ提示した際の脳活動を記録し，その計測データから逆に，どの刺激が提示されていたのかSLRを用いて推定を行った．また，推定精度の向上に寄与するチャンネルを選択することで，刺激の種類と脳活動パターンとの関係を議論した．