Sou Nobukawa 研究室
主宰者：Sou Nobukawa
国立精神・神経医療研究センター・National Institute of Mental Health
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Nobukawa研究室は、複雑な力学系の制御と神経情報処理の解明に取り組んでいます。特に、カオス現象を活用した信号制御に注目し、微弱な入力信号であっても非線形ダイナミクスの内在的な揺らぎを通じて応答を増幅する仕組みを研究しています。このような現象は自然界や生物系に広く見られるため、その制御法を確立することで、省エネルギーで低侵襲な医療応用や機械学習への応用が期待されます。
同時に、脳神経活動の複雑性を多角的に解析する手法開発も進めています。脳波やアイトラッキング、瞳孔径といった複数の生理信号を組み合わせて、てんかんやアルツハイマー病、注意欠陥多動性障害などの神経疾患や認知機能の状態を検出・評価する研究を実施しています。また、新生児の低酸素状態やドライバーの疲労検出など、実臨床や実社会での応用を視野に入れた研究も展開しており、複数スケールの時系列予測に特化した機械学習モデルの改良にも取り組んでいます。
※ 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。
外部リンク
関連研究室(8 件)
- 保健専門職Qi An 研究室東京大学論文 156 件·共通: 力学, AI・機械学習, 機械学習, 機械 +9
- 工学Mitsuhiro Hayashibe 研究室東北大学論文 100 件·共通: AI・機械学習, 機械, 学習, 制御 +10
- 工学Ryo Natsuaki 研究室東京大学論文 181 件·共通: AI・機械学習, 機械学習, 機械, 学習 +7
- 心理学Zilu Liang 研究室東京大学論文 148 件·共通: AI・機械学習, 機械学習, 機械, 学習 +7
- 環境科学Taikan Oki 研究室University of Tokyo Hospital論文 142 件·共通: AI・機械学習, 機械学習, 機械, 学習 +7
- 計算機科学Kiyoharu Aizawa 研究室東京大学論文 132 件·共通: AI・機械学習, 機械学習, 機械, 学習 +7
- 材料科学Teruyasu Mizoguchi 研究室東京大学論文 116 件·共通: AI・機械学習, 機械学習, 機械, 学習 +7
- 医学Shiro Imagama 研究室名古屋大学論文 100 件·共通: AI・機械学習, 機械学習, 機械, 学習 +7
研究成果（67 件）
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2026.3653466
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3639721
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.icte.2025.05.010
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pmen.0000456
- DOI: https://doi.org/10.1002/aisy.202500351
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1013306
- DOI: https://doi.org/10.3389/fnhum.2025.1605577
- DOI: https://doi.org/10.62527/joiv.9.3.2884
- DOI: https://doi.org/10.1111/iju.70068
- [2025] Investigating Neural Dynamics Through Shifting Excitatory-Inhibitory Balance in a Single-Pair SystemDOI: https://doi.org/10.1587/transfun.2024eap1086
続きを表示（残り 57 件）閉じる
- DOI: https://doi.org/10.3389/fams.2025.1530570
- [2025] Neural activity responsiveness by maturation of inhibition underlying critical period plasticityDOI: https://doi.org/10.3389/fncir.2024.1519704
- DOI: https://doi.org/10.1587/nolta.16.519
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3563702
- [2024] Impact of time-history terms on reservoir dynamics and prediction accuracy in echo state networksDOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-59143-y
- DOI: https://doi.org/10.1002/pcn5.164
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-81111-9
- [2024] Recent trends in multiple metrics and multimodal analysis for neural activity and pupillometryDOI: https://doi.org/10.3389/fneur.2024.1489822
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-50265-3
- DOI: https://doi.org/10.3389/fams.2024.1426253
- [2024] Emergence of chaotic resonance controlled by extremely weak feedback signals in neural systemsDOI: https://doi.org/10.3389/fams.2024.1434119
- DOI: https://doi.org/10.3389/frai.2024.1397915
- DOI: https://doi.org/10.1109/ijcnn60899.2024.10651172
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmemecj.2024.f011-3
- DOI: https://doi.org/10.1109/ijcnn60899.2024.10650794
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.trf.2024.05.004
- DOI: https://doi.org/10.1587/transfun.2023eap1116
- DOI: https://doi.org/10.1109/icetci58599.2023.10331250
- DOI: https://doi.org/10.1109/apsipaasc58517.2023.10317208
- [2023] P300 Event-Related Potential in Perception of Multiple Traffic Objects During Vehicle DrivingDOI: https://doi.org/10.1109/apsipaasc58517.2023.10317497
- DOI: https://doi.org/10.1109/smc53992.2023.10394470
- [2023] Mechanism for Enhancement of Functionality in Deep Echo State Network by Optimizing Leaking RateDOI: https://doi.org/10.1109/icetci58599.2023.10331600
- DOI: https://doi.org/10.1109/ijcnn54540.2023.10191709
- DOI: https://doi.org/10.3389/fnagi.2023.1130428
- DOI: https://doi.org/10.20965/jaciii.2023.p0044
- [2023] Functionality of neural dynamics induced by long-tailed synaptic distribution in reservoir computingDOI: https://doi.org/10.1587/nolta.14.342
- DOI: https://doi.org/10.1587/nolta.14.559
- DOI: https://doi.org/10.5057/isase.2022-c000015
- DOI: https://doi.org/10.3389/fncom.2022.988715
- DOI: https://doi.org/10.1162/neco_a_01545
- [2022] Enhanced temporal complexity of EEG signals in older individuals with high cognitive functionsDOI: https://doi.org/10.3389/fnins.2022.878495
- DOI: https://doi.org/10.1093/cercor/bhac355
- DOI: https://doi.org/10.1109/icetci55171.2022.9921370
- DOI: https://doi.org/10.1109/embc48229.2022.9871057
- DOI: https://doi.org/10.1587/transfun.2022eap1024
- DOI: https://doi.org/10.1587/transfun.2021eap1169
- DOI: https://doi.org/10.3389/fams.2022.905807
- [2022] Estimation of Circadian Rhythms through EEG Signals by Temporal-Scale-Specific Fractal DimensionsDOI: https://doi.org/10.1109/lifetech53646.2022.9754912
- DOI: https://doi.org/10.1109/ijcnn55064.2022.9892881
- DOI: https://doi.org/10.3389/fnagi.2022.793298
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3149055
- DOI: https://doi.org/10.1587/nolta.13.421
- DOI: https://doi.org/10.1109/lifetech52111.2021.9391852
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11571-021-09757-z
- DOI: https://doi.org/10.3389/fams.2021.760568
- DOI: https://doi.org/10.1109/iccicc53683.2021.9811332
- DOI: https://doi.org/10.1109/smc52423.2021.9659012
- DOI: https://doi.org/10.1109/smc52423.2021.9658620
- DOI: https://doi.org/10.3390/ijerph181910396
- DOI: https://doi.org/10.3389/fncom.2021.726641
- DOI: https://doi.org/10.1109/icetci51973.2021.9574056
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2021.118389
- DOI: https://doi.org/10.3389/fnins.2021.667614
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-88191-x
- DOI: https://doi.org/10.3389/fphys.2021.614479
科研費（0 件）
まだデータがありません（KAKEN 取り込み後に表示）。
所属学会・役職（0 件）
まだデータがありません（学会データ連携後に表示）。