ウェンチェンタオ

Chentao Wen

所属機関・部署：
職名：基礎科学特別研究員
ホームページURL (1件)： https://sites.google.com/view/chentao-wen/

研究分野 (1件)：基盤脳科学

論文 (7件)：

Mami Matsumoto, Katsuyoshi Matsushita, Masaya Hane, Chentao Wen, Chihiro Kurematsu, Haruko Ota, Huy Bang Nguyen, Truc Quynh Thai, Vicente Herranz-Pérez, Masato Sawada, et al. Neuraminidase inhibition promotes the collective migration of neurons and recovery of brain function. EMBO Molecular Medicine. 2024
Chentao Wen, Mami Matsumoto, Masato Sawada, Kazunobu Sawamoto, Koutarou D. Kimura. Seg2Link: an efficient and versatile solution for semi-automatic cell segmentation in 3D image stacks. Scientific Reports. 2023. 13. 1. 7109-7109
Chentao Wen, Koutarou Kimura. Tracking Moving Cells in 3D Time Lapse Images Using 3DeeCellTracker. BIO-PROTOCOL. 2022. 12. 4
Chentao Wen, Takuya Miura, Venkatakaushik Voleti, Kazushi Yamaguchi, Motosuke Tsutsumi, Kei Yamamoto, Kohei Otomo, Yukako Fujie, Takayuki Teramoto, Takeshi Ishihara, et al. 3DeeCellTracker, a deep learning-based pipeline for segmenting and tracking cells in 3D time lapse images. eLife. 2021. 10
Chentao Wen, Koutarou D. Kimura. How do we know how the brain works?-Analyzing whole brain activities with classic mathematical and machine learning methods. Japanese Journal of Applied Physics. 2020. 59. 3. 030501-030501

MISC (3件)：

WEN Chentao, 木村幸太郎. クローズアップ実験法 series 338 三次元自動細胞追跡ツール:3DeeCellTrackerで解析できることと使い方. 実験医学. 2021. 39. 14
木村幸太郎, 谷本悠生, 三浦拓也, 温琛涛, 橋本浩一. ロボット顕微鏡OSaCaBeNによって明らかにする「移動行動のための線虫の脳内演算」. ロボティクス・メカトロニクス講演会講演概要集. 2017. 2017. 0. 2A2-Q05
松島俊也, ウエンチェンタオ, 小倉有紀子, 網田英敏. 競争・同調・社会的促進. 計測と制御 = Journal of the Society of Instrument and Control Engineers. 2013. 52. 3. 189-194

書籍 (1件)：

Imaging Cell Signaling. Methods in Molecular Biology, vol 2800
Humana, New York, NY 2024

講演・口頭発表等 (5件)：

Developing an Accurate Method for Tracking Signal Dynamics in Cell Populations within Deforming Organs
(第32回日本バイオイメージング学会学術集会 2023)
3DeeCellTracker: a deep learning-based method for tracking cells in 3D time lapse images
(The 15th IEEE International Conference on Nano/Molecular Medicine & Engineering (IEEE-NANOMED 2021) 2021)
「線虫×機械学習」で解明する脳機能と行動の動作原理
(京都大学MACS教育プログラム「データ駆動生物学ワークショップ」 2021)
C. エレガンスの情報処理〜分子レベルから全脳神経活動へ
(北海道大学脳科学研究教育センターシンポジウム「感覚と運動の神経基盤の進化〜非哺乳類脳から学ぶ計算原理〜」 2020)
Data-driven predictive models for information processing in the (small) brain.
((第42回日本神経科学大会第62回日本神経化学会大会)公募シンポジウム「データ駆動型/モデル駆動型神経科学研究の幕開け」 2019)

学位 (1件)：

所属学会 (1件)：

日本神経科学学会

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