Shin Ishii 研究室
主宰者：Shin Ishii
京都大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Shin Ishii研究室は、脳がどのようにして不確実な環境で意思決定と学習を行うのか、その神経メカニズムを解明することを主な研究テーマとしています。特に、目に見えない隠れた状態が存在する複雑な状況において、知識と感覚情報をどう組み合わせて判断するのか、また個人差がなぜ生まれるのかを調べています。研究では、脳機能画像検査（fMRI）や脳波（EEG）などの神経画像技術と、コンピュータを用いた計算論的モデリングを組み合わせ、人間の行動データと脳活動の関係を分析しています。
同時に、動物実験を通じて脳回路の仕組みも調べています。マウスの行動実験では、運動開始の判断に関わる脳領域間の信号伝達を詳細に解析し、行動を促進する信号と抑制する信号がいかに統合されるかを明らかにしています。さらに強化学習という学習理論に基づき、報酬が過去の行動とどのように結びつくのか、その時間的なメカニズムも研究しています。
加えて同研究室は、深層強化学習（人工知能技術の一種）をロボット制御や自動運転のような実世界の問題に応用する研究も推進しています。これにより、不確実な環境下で脳がどのように適応的に行動するのかという基礎科学的な問いと、実際に動作するシステムの開発を結びつけています。
※ 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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関連研究室(8 件)
- 農学・生物科学Yoshinori Ikenaka 研究室Hokkaido University Hospital論文 100 件·共通: 行動, モデル動物, マウス, 環境保全 +10
- 工学Mitsuhiro Hayashibe 研究室東北大学論文 100 件·共通: 強化学習, AI・機械学習, 学習, 脳 +7
- 医学Masaru Mimura 研究室慶應義塾大学論文 100 件·共通: AI・機械学習, 機械学習, 行動, 学習 +8
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研究成果（35 件）
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12021-026-09785-2
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2025.121613
- [2025] Neural mechanisms of confidence propagation in hierarchical partially observable decision-makingDOI: https://doi.org/10.1016/j.isci.2025.112782
- DOI: https://doi.org/10.1109/embc58623.2025.11251830
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.isci.2025.112663
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-025-58272-w
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-94163-2
- DOI: https://doi.org/10.3389/fnins.2025.1512724
- [2025] Neural Markers of Anticipated Task Difficulty: An EEG Study With Auditory Similarity JudgmentsDOI: https://doi.org/10.1109/tnsre.2025.3574709
- [2024] Orthogonal Adversarial Deep Reinforcement Learning for Discrete- and Continuous-Action ProblemsDOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3479089
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- DOI: https://doi.org/10.1038/s42003-024-06316-0
- DOI: https://doi.org/10.1109/embc53108.2024.10781596
- DOI: https://doi.org/10.3389/fnrgo.2024.1358660
- DOI: https://doi.org/10.3389/fnhum.2023.1168108
- [2023] Simplified Physical Model‐based Balance‐preserving Motion Re‐targeting for Physical SimulationDOI: https://doi.org/10.1111/cgf.14996
- DOI: https://doi.org/10.1109/apsipaasc58517.2023.10317145
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ibneur.2023.08.1617
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ibneur.2023.08.1383
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pbio.3002158
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neuron.2023.04.028
- [2023] Multi-modal brain magnetic resonance imaging database covering marmosets with a wide age rangeDOI: https://doi.org/10.1038/s41597-023-02121-2
- DOI: https://doi.org/10.1002/acm2.13917
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3314750
- DOI: https://doi.org/10.32470/ccn.2023.1509-0
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3327426
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2022.08.015
- DOI: https://doi.org/10.1109/cog51982.2022.9893712
- [2022] Tri-view two-photon microscopic image registration and deblurring with convolutional neural networksDOI: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2022.04.011
- DOI: https://doi.org/10.1038/s42003-022-03314-y
- DOI: https://doi.org/10.1111/cgf.14499
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-05637-6
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1009364
- DOI: https://doi.org/10.1073/pnas.2020125118
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnsre.2021.3111689
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3121751
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