展示
脳情報科学
計算論的神経科学などの手法を用いて、脳の機能を理解し、それによって得られた知見に基づいて、人にやさしいICT技術、未来のコミュニケーション、医療、高齢者自立支援の基盤技術としての「ブレイン・マシン・インタフェース（BMI）」を開発しています。複雑な操作や訓練を必要としない、考えるだけでロボット、家電などを操作できるBMI技術の開発に成功しています。また、最新の研究成果として、寝ている時の夢を解読する「デコーディング手法」、また脳の状態を望ましい方向に導くことを可能とする「デコーディッド・ニューロフィードバック法」を開発しました。これらの最新研究を紹介します。
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脳情報の解読とBMI技術
- 脳情報デコーディング ～脳を介した情報通信の実現を目指して～
- 深層イメージ再構成 ～心的イメージの可視化～
- 潜在脳ダイナミクス推定法の開発と精神状態推移の解明と制御 ～潜在脳ダイナミクス推定にむけたエントロピ正則順・逆強化学習～
- ニューロリハビリテーションを高度化するための外骨格ロボットと人工知能の研究開発 ～ICTおよび人工知能技術を活用したリハビリテーションの高度化・効率化～
- Metacognition Supports the Solving of Complex Problems
- Functional-Connectivity Neurofeedback for Depression ～A Search for the Optimal Parameters～
- 精神疾患の症状ダイナミクスに応じたDecNefの試み～患者の状態に応じた"フル"テーラーメイド医療～
認知機能を支える脳のネットワーク
- 脳波マイクロステートによるニューロフィードバック ～若年者の状態遷移を誘導する～
- 年齢とともに変化する小脳と大脳のつながり ～衰えた認知機能の補足を目指して～
- 多段階時空間推論による映像質問応答 ～映像の内容を理解して質問に答えるAI～
- 脳内の有向ネットワーク抽出 ～脳領野間の機能結合を調べる因果探索アプローチ～
- 注意散漫状態への気づきの向上 ～日常生活への般化を目指したニューロフィードバック～
- 大規模脳画像データベースの構築とその利活用 ～認知機能の変動・変化を捉えるために～
脳研究を支える解析基盤技術
