研究紹介

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革新知能統合研究センター

脳情報統合解析チーム

チームリーダー 川鍋 一晃 (D.Eng.)
川鍋 一晃 (D.Eng.)

現代の高齢化社会、ストレス社会では、精神的な不調を抱えた人の数が年々増え続けており、社会的にも医療費の膨張等が大きな問題となっています。脳と心の健康を日頃から保ち、深刻な不調を未然に防ぐ新たな健康マネジメントの枠組み創出にむけて、日常生活中に収集したマルチセンサ情報と脳情報の統合解析による脳状態推定法、fMRI情報を活用したロバストな脳波解析法などの基盤技術開発を進めています。

研究主分野

神経科学 & 行動科学

研究関連分野

工学 / コンピューター科学

研究テーマ

  • 脳データのロバスト解析法
  • マルチセンサによる日常生活モニタリング
  • 脳と心の健康マネジメント

主要論文

「*」は、理研外のみでの成果です。
  1. Hirayama, J., Hyvärinen, A., and Kawanabe, M.:
    “SPLICE: Fully tractable hierarchical extension of ICA with pooling”
    Proceedings of the 34th International Conference on Machine Learning, (2017).
  2. Hirayama, J., Hyvärinen, A., Kiviniemi, V., Kawanabe, M., and Yamashita, O.:
    “Characterizing variability of modular brain connectivity with constrained principal component analysis”
    PLOS ONE, Vol. 11, e0168180 (2016).
  3. *Hyvärinen, A., Hirayama, J., Kiviniemi, V., and Kawanabe,M.:
    “Orthogonal connectivity factorization: Interpretable decomposition of variability in correlation matrices”
    Neural Computation, Vol.28, pp. 445-484 (2016).
  4. *Morioka, H., Kanemura, A., Hirayama, J., Shikauchi, M., Ogawa, T., Ikeda, S., Kawanabe, M., and Ishii, S.:
    “Learning a common dictionary for subject-transfer decoding with resting calibration”
    NeuroImage, Vol. 111, pp. 167-178 (2015).
  5. *Morioka, H., Kanemura, A., Morimoto, S., Yoshioka, T., Oba, S., Kawanabe, M., and Ishii, S.:
    “Decoding spatial attention by using cortical currents estimated from electroencephalography with near-infrared spectroscopy prior information”
    NeuroImage, Vol. 90, pp. 128-139 (2014).
  6. *Samek, W., Kawanabe, M., and Müller, K.-R.:
    “Divergence-based framework for common spatial patterns algorithms.”
    IEEE Reviews in Biomedical Engineering, Vol. 7, pp. 50-72 (2014).
  7. *Kawanabe, M., Samek, W., Müller, K.-R., and Vidaurre, C.:
    “Robust common spatial filters with a maxmin approach”
    Neural Computation, Vol. 26, pp. 349-376 (2014).
  8. *Binder, A., Müller, K.-R., and Kawanabe, M.:
    “On taxonomies for multi-class image categorization”
    International Journal of Computer Vision, Vol. 99, pp. 281-301 (2012).
  9. *Haufe, S., Tomioka, R., Nolte, G., Müller, K.-R., and Kawanabe, M.:
    “Modeling sparse connectivity between underlying brain sources for EEG/MEG”
    IEEE Transactions on Biomedical Engineering, Vol. 57, pp. 1954-1963 (2010).
  10. *Blankertz, B., Tomioka, R., Lemm, S., Kawanabe, M., and Müller, K.-R.:
    “Optimizing spatial filters for robust EEG single-trial analysis”
    IEEE Signal Processing Magazine, Vol.25, pp.41-56 (2008).

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