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機能的MRI、人工知能、機械学習、情動
【最近のハイライト】
機能的MRIデータに深層学習などの機械学習的手法を適用することにより、脳内で五感からの感覚情報が主観的価値へ変換される神経メカニズムを解明しようとしています。この情報処理過程の理解を通じて、人間の複雑な意思決定や行動パターンを生存や生殖における価値判断という観点から説明する包括的なモデルの構築を目指しています。
近添 淳一 教授
【研究室主要論文】
・Yoshimoto T, Tokunaga K, Chikazoe J. Enhancing prediction of human traits and behaviors through ensemble learning of traditional and novel resting-state fMRI connectivity analyses. NeuroImage. 2024;303:120911.
・Chikazoe J, Lee DH, Kriegeskorte N, Anderson AK. Distinct representations of basic taste qualities in human gustatory cortex. Nat Commun. 2019 Mar 5;10(1):1–8.
・Chikazoe J, Lee DH, Kriegeskorte N, Anderson AK. Population coding of affect across stimuli, modalities and individuals. Nature Neuroscience. 2014 Aug;17(8):1114–22.
【教育内容】
ChatGPTなどのAIツールを活用してプログラミングの負担を軽減しつつ、アルゴリズムの本質理解に重点を置いています。教科書による学習と実データ解析を組み合わせることで、学生が自然と複雑なアルゴリズムを理解できるよう工夫しています。研究活動を通して、神経科学と人工知能の両分野の面白さを体験できるよう心がけています。
【研究内容】
・機能的MRIを用いた五感の情報処理の神経基盤研究
・精神神経疾患のバイオマーカー開発
・個人の五感の嗜好の関係性の研究
・情動研究
【図説明】AIとfMRIを使って五感から主観的価値が生まれる過程を研究しています。
【図説明】ヒト脳内で味覚情報が統合される領域を発見しました。
【図説明】五感の好みの違いを調べる大規模心理実験を行っています。
