国立大学法人 電気通信大学 脳・医工学研究センター
脳神経科学、情報工学、生体工学、人間工学、ロボット工学、光科学等の分野との連携を通じて、医療や福祉の現場で必要となる支援技術の研究・開発や、これらの分野を担う 研究者、技術者、医療従事者などの人材育成を図ることにより、医工学研究分野における世界的な教育・研究拠点を目指すことを目的としています。
QST-UEC Joint Meeting
量研機構(QST) 量子生命科学研究所と電気通信大学(UEC) 脳・医工学研究センターとの合同シンポジウムを開催します。
2022
9/8
16:00-
16:45
「分子〜神経回路〜行動」の架橋を目指す脳情報科学
QSTーUEC Joint Meeting 2
八幡 憲明
量子科学技術研究開発機構
量子生命科学研究所
チームリーダー
2022
9/8
16:45-
17:30
医用画像におけるテクスチャの分析
QSTーUEC Joint Meeting 2
庄野 逸
国立大学法人 電気通信大学
情報理工学域 Ⅰ類
教授
2022
9/22
16:00-
16:45
シナプス可塑性制御技術の開発 ～記憶のメカニズムの解明を目指して～
QST-UEC Joint Meeting 3
松田 信爾
国立大学法人 電気通信大学
学域Ⅲ類
准教授
2022
9/22
16:45-
17:30
中性子を用いた構造生物学研究
QST-UEC Joint Meeting 3
玉田 太郎
量子科学技術研究開発機構
量子生命科学研究所
チームリーダー
2022
11/10
16:00-
16:45
運動制御系の計算モデル研究と身体技能理解に向けた新たな試み
QST-UEC Joint Meeting 4
阪口 豊
国立大学法人 電気通信大学
情報理工学域 Ⅱ類
教授
2022
11/10
16:45-
17:30
生体ナノ量子センサ系の構築と脳疾患研究への応用
QST-UEC Joint Meeting 4
田桑 弘之
量子科学技術研究開発機構
量子生命科学研究所
主幹研究員
CNBEセミナーシリーズ
脳・医工学研究センター主催で医工連携に関する勉強と交流の場を提供しています。
2022
12/13
13:00-
14:30
電気通信大学 東3号館 ３０１室
電気通信大学 脳・医工学研究センター 定例セミナー
計算論的神経科学をもとにして、身体動作を生成する脳の働きの解明と工学的な応用に関する研究をおこなっているが、まだ、脳がどのように身体を制御しているかは解明されていない問題である。脳にとっては自分の身体であっても、筋肉への運動指令とその結果としての腕の状態を視覚や体性感覚などにより獲得しているだけであり、外部の装置を操作していることと違いはない。
筋電図を入力とした筋骨格系モデルについて説明し、筋電図からの力や運動の推定手法について説明する。また、筋骨格系モデルを通して、脳と外界をどのように接続するのかを概説し、筋電信号を用いて機械やコンピュータを制御するヒューマンマシンインタフェースの開発や、腕の運動制御について、義手などの制御を例に紹介する。
筋電図を入力とした筋骨格系モデルについて説明し、筋電図からの力や運動の推定手法について説明する。また、筋骨格系モデルを通して、脳と外界をどのように接続するのかを概説し、筋電信号を用いて機械やコンピュータを制御するヒューマンマシンインタフェースの開発や、腕の運動制御について、義手などの制御を例に紹介する。
2023
9/25
14:40-
16:10
電気通信大学 西10号館棟2階 大会議室
電気通信大学 脳・医工学研究センター 定例セミナー
概要：
脳から情報を読み出し、発話や四肢機能等の重度の身体的・精神的障害を抱える人の意思伝達を支援するBrain Machine Interfaceの研究が注目されている。なかでも、講演者らは、脳と脳の間で直接意思疎通する技術（X-Communication）の実現に向けた、新規AI開発と数理理論の構築ならびに、その実験的検証に取り組んでいる。本講演では、主にヒトｆMRIデータをベンチマークとした３つの研究を紹介する。第一に、脳活動予測モデリングによって導出された脳内概念表現の個人差を評価する手法として、位相データ解析を用いた手法を紹介する。提案する個人差の指標から統合失調症患者と健常被験者が判別できることを紹介する。第2に、個人間の脳内概念表現から共通構造を読み出し、脳と脳との間の情報通信を行う機械学習手法を紹介する。第３に、脳情報から感情を読み出す技術の実現に向けた、マルチモーダルな感情表現の比較研究を紹介する。
参加方法: 参加費無料、下記フォームから申し込みをお願い致します。※お申込みいただいた方の登録メールアドレス宛に、Zoomミーティングのリンクが送信されます。
https://uec-tokyo.zoom.us/meeting/register/tJAkce6rrzMpE9whd7iY1oKBLRQhODZZO-qK
脳から情報を読み出し、発話や四肢機能等の重度の身体的・精神的障害を抱える人の意思伝達を支援するBrain Machine Interfaceの研究が注目されている。なかでも、講演者らは、脳と脳の間で直接意思疎通する技術（X-Communication）の実現に向けた、新規AI開発と数理理論の構築ならびに、その実験的検証に取り組んでいる。本講演では、主にヒトｆMRIデータをベンチマークとした３つの研究を紹介する。第一に、脳活動予測モデリングによって導出された脳内概念表現の個人差を評価する手法として、位相データ解析を用いた手法を紹介する。提案する個人差の指標から統合失調症患者と健常被験者が判別できることを紹介する。第2に、個人間の脳内概念表現から共通構造を読み出し、脳と脳との間の情報通信を行う機械学習手法を紹介する。第３に、脳情報から感情を読み出す技術の実現に向けた、マルチモーダルな感情表現の比較研究を紹介する。
参加方法: 参加費無料、下記フォームから申し込みをお願い致します。※お申込みいただいた方の登録メールアドレス宛に、Zoomミーティングのリンクが送信されます。
https://uec-tokyo.zoom.us/meeting/register/tJAkce6rrzMpE9whd7iY1oKBLRQhODZZO-qK