研究者
J-GLOBAL ID:201701004175738947   更新日: 2024年04月07日

我妻 伸彦

ワガツマ ノブヒコ | Wagatsuma Nobuhiko
所属機関・部署:
職名: 講師
ホームページURL (1件): https://sites.google.com/site/nobuwagatsuma/home
研究分野 (3件): 認知科学 ,  生命、健康、医療情報学 ,  基盤脳科学
研究キーワード (19件): Computational Model ,  Neural Networks ,  Border Ownership ,  計算論的モデル ,  Saliency Map ,  神経回路モデル ,  Border-Ownership ,  視覚的注意 ,  視覚的注意 ,  Deep Learning ,  Large-scale simulation ,  Psychophysics ,  Visual System ,  Computational Neuroscience ,  深層学習 ,  大規模シミュレーション ,  心理物理実験 ,  視覚情報処理 ,  計算論的神経科学
競争的資金等の研究課題 (8件):
  • 2022 - 2025 事象関連電位P300を用いた経験が変化させるドライバの注意選択と脳神経機構の解明
  • 2022 - 2025 統合失調症の早期診断に向けた大域的な神経ネットワークダイナミクス障害の解明
  • 2020 - 2024 皮質における光景表現の形成 --- 面・物体・光景をつなぐ階層的中間表現
  • 2019 - 2022 視覚情報と選択的注意を統合する神経回路と皮質表現--計算論的研究
  • 2017 - 2019 図領域統合と注意選択の皮質表現--同期と脳型階層構造が導く情報統合の理解
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論文 (62件):
  • 我妻伸彦, 日高章理. ヒト注意選択を予測する計算論的モデルと脳視覚皮質対応. 計測と制御. 2023. 62. 10. 593-598
  • Layer-Specific Characteristics of Artificial Representations in the Trained AlexNet Model. Proceedings of 2023 International Conference on Emerging Techniques in Computational Intelligence (ICETCI). 2023
  • Takahiro Iinuma, Yudai Ebato, Sou Nobukawa, Anh Tu Tran, Nobuhiko Wagatsuma, Keiichiro Inagaki, Hirotaka Doho, Teruya Yamanishi, Haruhiko Nishimura. Extremely Weak Feedback Method for Controlling Chaotic Resonance. SMC. 2023. 1727-1732
  • Sou Nobukawa, Nobuhiko Wagatsuma, Haruhiko Nishimura, Keiichiro Inagaki, Teruya Yamanishi. Influence of Additive and Contaminant Noise on Control-Feedback Induced Chaotic Resonance in Excitatory-Inhibitory Neural Systems. IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences. 2023. 106. 1. 11-22
  • Masahiro Tsurushima, Keita Otsu, Sou Nobukawa, Nobuhiko Wagatsuma, Keiichiro Inagaki. Assessment of functional connectivity induced by driving experience. Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE. 2023. 14. 2. 559-568
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MISC (13件):
  • 我妻伸彦, 寺田有花, 上田(石原) 奈津実. 環境富化による初期視覚野第2/3層ニューロンの活性化とその神経回路構造. 信学技報. 2024. 123. 357. 1-5
  • 我妻伸彦, 信川創, 栗川知己. 3種類の抑制性細胞が協働する局所神経回路間の相互作用と初期視覚野V1の周囲変調. 第33回日本神経回路学会全国大会講演論文集. 2023
  • 根岸季穂, 日高章理, 我妻伸彦. ノイズ付与画像を用いた深層畳み込み Saliency Map モデルの情報表現特性解析. 第33回日本神経回路学会全国大会講演論文集. 2023
  • 我妻伸彦, 信川創, 栗川知己. 3種類の抑制性細胞が協働する局所神経回路モデルにおける興奮性/抑制性バランス崩壊に起因するニューロンクラス間相互作用の病理学的変調. 第45回日本神経科学大会. 2023
  • 伊藤和真, 日高章理, 我妻伸彦. AlexNetモデルが獲得する物体識別メカニズムの理解. 第21回コンピューテーショナル・インテリジェンス研究会講演論文集. 2022. 33-39
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書籍 (1件):
  • 図説 視覚の事典
    朝倉書店 2022 ISBN:9784254102949
講演・口頭発表等 (32件):
  • 3種類の抑制性細胞が協働する局所神経回路の興奮- 抑制バランス変化に起因する活動変調
    (日本神経回路学会 2021)
  • 局所神経回路変調における3種類の抑制性細胞の役割
    (日本新系回路学会 2020)
  • 視線位置を決定する注意選択とそのメカニズム
    (日本知能情報ファジィ学会関西支部 第125回例会 2020)
  • Border-Ownership を統合する神経細胞の集団応答に基づく Saliency Map モデル
    (計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会 2019 (SSI2019) 2019)
  • 大脳視覚皮質の計算モデルー注意選択とそのメカニズムー
    (AI・計算神経科学ワークショップ 2019)
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Works (1件):
  • フレッシュアイズ ~映像研究現場紹介~「筑波大学 酒井研究室」
    2008 -
学歴 (2件):
  • 2006 - 2009 筑波大学 システム情報工学研究科 コンピュータサイエンス専攻
  • 2004 - 2006 筑波大学 システム情報工学研究科 コンピュータサイエンス専攻
学位 (2件):
  • 修士(工学) (筑波大学)
  • 博士(工学) (筑波大学)
経歴 (9件):
  • 2018/04 - 現在 東邦大学 理学部情報科学科 講師
  • 2017/04 - 2018/03 東京電機大学 理工学部理工学科 情報システムデザイン学系 助教(A)
  • 2014/04 - 2018/03 東京電機大学 理工学部情報システムデザイン学系 助教
  • 2012/07 - 2014/03 Johns Hopkins University Ernst Niebur Lab. 研究員・ポスドク
  • 2012/07 - 2014/03 Johns Hopkins University Ernst Niebur 研究室 博士研究員
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委員歴 (3件):
  • 2020/06 - 2022/04 一般社団法人 電子情報通信学会 ニューロコンピューティング研究専門委員会 幹事補佐
  • 2015/05 - 2019/04 一般社団法人映像情報メディア学会編集委員会 企画委員
  • 2017/10 - 2018/08 2018年日本視覚学会夏季大会実行委員
受賞 (7件):
  • 2021/09 - 日本神経回路学会 最優秀研究賞 脱抑制の神経回路に起因する Border Ownership 選択性細胞の発火率と同期発火の変調
  • 2020/12 - 日本神経回路学会 日本神経回路学会 論文賞 Saliency model based on a neural population for integrating figure direction and organizing Border Ownership
  • 2020/12 - 日本神経回路学会 論文賞 Saliency model based on a neural population for integrating figure direction and organizing Border Ownership
  • 2019/11 - 計測自動制御学会システム・情報部門学術講演会2019 (SSI 2019) 最優秀発表賞 Border-Ownershipを統合する神経細胞の集団応答に基づくSaliency Mapモデル
  • 2019/11 - 計測自動制御学会 システム・情報部門 最優秀発表賞 Border-Ownershipを統合する神経細胞の集団応答に基づくSaliency Mapモデル
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所属学会 (5件):
日本神経回路学会 ,  Vision Sciences Society ,  Society for Neuroscience ,  Computational Neuroscience Meeting ,  人工知能学会
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