Okito Yamashita 研究室

Okito Yamashita研究室は、脳画像データと機械学習を組み合わせて、精神疾患の客観的な診断や脳の情報処理メカニズムを解明する研究に取り組んでいます。主に安静時の脳活動データ（fMRI）や脳磁図などの生理計測信号を対象として、抑うつ症や統合失調症、自閉症スペクトラム障害といった複数の精神疾患に共通する脳ネットワークの異常パターンを探索しています。複数の施設から収集した大規模で多様なデータセットを活用することで、個々の患者に対して汎用性と信頼性を備えた診断マーカーの開発を目指しています。 解析手法の側面では、統計的ベイズ推定法や深層学習、動的モード分解といった先進的な計算手法を開発・応用しています。特に脳磁図の信号処理や脳活動の逆推定問題において、ノイズや測定誤差に頑健なアルゴリズムの構築に注力しており、非ガウス分布のノイズにも対応する新しい尤度モデルの提案なども行っています。また単一の計測モダリティの限界を補うために、複数の脳計測データを統合して時間・空間解像度の高い脳情報の可視化を実現する取り組みも進めています。 これらの研究を通じて、研究室は脳画像データから臨床的に有用な生物学的指標を抽出するための方法論的基盤を構築し、精神疾患の診断・治療支援への応用を目指しています。同時に、脳のダイナミックな状態遷移と行動の関係性を明らかにすることで、複雑な脳情報処理メカニズムの理解にも貢献しています。