Taro Tezuka 研究室
主宰者:Taro Tezuka
筑波大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室は、脳の神経活動と睡眠・記憶の関係を解明することを主要な課題としています。特に、マウスの脳活動を直接観察・記録する手法に注力しており、カルシウムイメージングという蛍光顕微鏡を用いた計測や、脳波(EEG)という非侵襲的な計測法を採用しています。これらの記録から、神経活動のパターンや脳の状態(睡眠段階など)を自動かつリアルタイムで認識する計算手法を開発しています。
神経活動データの分析に関しては、機械学習や深層学習の新しいアルゴリズムを積極的に導入しており、複雑で高次元の脳データから生物学的に有意義なパターンを抽出することに取り組んでいます。例えば、神経細胞群の活動パターンを階層的に分解する手法や、少数の神経細胞の活動を追跡する技術を開発してきました。これらの技術的開発を通じて、REM睡眠中の神経活動の再活性化が記憶の定着に必要であることを実験的に検証するなど、睡眠と記憶のメカニズムに関する生物学的な知見も得ています。
さらに、健康診断データなどのタビュラーデータから将来の病態を予測する医療応用や、画像解析における自動化といった、より広い応用分野への研究展開も進めており、神経科学の知見と機械学習技術を融合させた包括的な研究活動を展開しています。
※ 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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研究成果(10 件)
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- [2024] Real-time detection of motifs from semi-synthetic calcium imaging data with various noise typesDOI: https://doi.org/10.1109/embc53108.2024.10782461
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- DOI: https://doi.org/10.1109/dsaa53316.2021.9564151
- DOI: https://doi.org/10.1109/icip42928.2021.9506481
- DOI: https://doi.org/10.3390/e23080974
- DOI: https://doi.org/10.1109/cec45853.2021.9504845
- [2021] Real-time, automatic, open-source sleep stage classification system using single EEG for miceDOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-90332-1
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