Henrik Skibbe 研究室

主宰者：Henrik Skibbe
理化学研究所・RIKEN Center for Brain Science

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Skibbe研究室は、脳画像の解析と神経回路構造の可視化を中心とした研究を行っています。脳MRI画像から脳梗塞後の白質変化を予測したり、脳画像間の位置合わせ（レジストレーション）を効率的に行うための深層学習手法を開発しており、これらの技術は臨床診断の支援につながる可能性があります。また、メモリ効率を大幅に改善した新しい学習フレームワークにより、これまで処理が困難だった大規模な3次元脳画像の処理を実現しています。 神経回路構造の理解に向けて、マーモセット（小型の霊長類）やショウジョウバエなどの動物モデルを用いた細胞レベルの解析も進めています。高速原子間力顕微鏡による細胞内骨格の観察、光学顕微鏡による脳全体の神経線維トレーシング、遺伝子発現の自動検出など、複数のイメージング技術と機械学習を組み合わせることで、脳の構造と機能の関係を明らかにしています。これらの成果は公開データベースやソフトウェアツールとして提供され、神経科学研究全体の発展に貢献しています。 さらに、深層学習モデルの解釈可能性向上、新しい損失関数の開発、生成AIを用いた画像注釈の自動化など、生物画像解析のための基盤的な技術開発にも注力しています。これらの研究は、脳疾患の理解と治療法開発への応用を視野に入れた、実用的で革新的なアプローチを示しています。

※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。

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