基本情報

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横山　寛

YOKOYAMA Hiroshi


職名

助教

学系

データサイエンス学系

生年

1990年

メールアドレス

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プロフィール

My primary research interest is to deepen understanding of the functional role of neural dynamics related to cognition, emotion, and behavioral performance in humans by using a data-driven modeling method. With the recent development of data science technology, although computational and applied neuroscience studies on humans have attracted growing attention with various approaches, there is a huge gap between theoretical evidence and practice in social implementation. The main reason for the gap is that efficient and robust analytical methodology in a data-driven manner to interpret brain mechanisms behind measurement data has not been established. To quantitatively understand the functional mechanism in the human brain from measured neurological data, we should develop a robust analytical method to interpret the functional role in the time-evolving dynamics of a functional network of the human brain in a data-driven manner. To tackle the issue and make a breakthrough for the social implementation of applied neuroscience technology, I am engaged in the neural engineering study to develop new technology to quantitatively interpret the neural mechanism of humans by using data-driven modeling and a data-assimilation approach as my life work.

研究シーズ

（滋賀大学シーズ集No.17より）「データ同化を活用した非侵襲脳機能計測データからの脳ネットワーク動態の定量化とその応用」／「データ駆動型モデリングと統計的因果推定を組み合わせた脳神経情報流解析と神経基盤解明」

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研究キーワード 【 表示 ／ 非表示 】

  • データ同化

  • データ駆動型モデリング

  • 情報工学

  • 脳情報工学

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出身大学 【 表示 ／ 非表示 】

  • 長岡技術科学大学  大学院工学研究科  生物統合工学専攻

    大学，2018年03月，卒業，日本国

  • 長岡技術科学大学  大学院工学研究科  電気電子情報工学専攻

    大学，2015年03月，卒業，日本国

  • 長岡技術科学大学  電気電子情報工学課程

    大学，2013年03月，卒業，日本国

  • 国立舞鶴工業高等専門学校  電子制御工学科

    大学，2011年03月，卒業，日本国

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取得学位 【 表示 ／ 非表示 】

  • 博士 (工学)，情報通信 / 知能情報学，長岡技術科学大学，課程，2018年12月

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学内職歴 【 表示 ／ 非表示 】

  • 滋賀大学 データサイエンス・AIイノベーション研究推進センター，助教，2023年06月 ～ 継続中

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学外略歴 【 表示 ／ 非表示 】

  • 生理学研究所 システム脳科学研究領域・神経ダイナミクス研究部門，特別訪問研究員，2022年06月 ～ 継続中

  • 広島大学 大学院統合生命科学研究科 数理生命科学プログラム，特任助教，2022年06月 ～ 2023年05月

  • 生理学研究所 システム脳科学研究領域・神経ダイナミクス研究部門，特任助教，2019年08月 ～ 2022年05月

  • 国立研究開発法人 理化学研究所 脳神経科学研究センター 理研CBS-オムロン連携センター，研究員，2018年12月 ～ 2019年03月

  • 株式会社センタン N/A，研究員，2018年11月 ～ 2019年07月

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所属学協会 【 表示 ／ 非表示 】

  • 日本数理生物学会，2022年07月 ～ 継続中，

  • 日本神経科学学会，

  • 北米神経科学学会，

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研究分野 【 表示 ／ 非表示 】

  • 情報通信 / 統計科学

  • 情報通信 / ヒューマンインタフェース、インタラクション

  • 情報通信 / 知能情報学

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論文 【 表示 ／ 非表示 】

  • A data assimilation method to track excitation-inhibition balance change using scalp EEG，Communications Engineering，2巻 92号 ，2023年12月，Hiroshi Yokoyama, Keiichi Kitajo

    DOI:10.1038/s44172-023-00143-7，研究論文（学術雑誌），共著

    担当区分：筆頭著者,　責任著者  

  • Detecting changes in dynamical structures in synchronous neural oscillations using probabilistic inference，NeuroImage，252巻 （頁 119052） ，2022年03月，Hiroshi Yokoyama, Keiichi Kitajo

    DOI:10.1016/j.neuroimage.2022.119052，研究論文（学術雑誌），共著

    担当区分：筆頭著者,　責任著者  

  • Investigation of isochrony phenomenon based on the computational theory of human arm trajectory planning.，Human movement science，61巻 （頁 52 ～ 62） ，2018年10月，Hiroshi Yokoyama, Hiashi Saito, Rie Kurai, Isao Nambu, Yasuhiro Wada

    DOI:10.1016/j.humov.2018.07.001，研究論文（学術雑誌），共著

    担当区分：筆頭著者,　責任著者  

  • Alpha Phase Synchronization of Parietal Areas Reflects Switch-Specific Activity During Mental Rotation: An EEG Study.，Frontiers in human neuroscience，12巻 （頁 259） ，2018年，Hiroshi Yokoyama, Isao Nambu, Jun Izawa, Yasuhiro Wada

    DOI:10.3389/fnhum.2018.00259，研究論文（学術雑誌），共著

    担当区分：筆頭著者,　責任著者  

  • Prediction of individual finger movements for motor execution and imagery : An EEG Study，2017 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, SMC 2017，2017-巻 （頁 3020 ～ 3023） ，2017年11月，Tetsuro Hayashi, Hiroshi Yokoyama, Isao Nambu, Yasuhiro Wada

    DOI:10.1109/SMC.2017.8123088，研究論文（国際会議プロシーディングス），共著

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総説・解説記事（速報、書評、報告書、記事他） 【 表示 ／ 非表示 】

  • 面識の有無が個体間脳波同期に及ぼす影響，日本心理学会大会発表論文集 日本心理学会第83回大会，83巻 （頁 2A ～ 043） ，2019年09月，栗原勇人, 横山 寛, 岡崎俊太郎, 大須理英子

    DOI:10.4992/pacjpa.83.0_2a-043，，共著

  • 実運動と運動想起における指運動の予測 : 脳波による検討 (MEとバイオサイバネティックス)，電子情報通信学会，電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報，116巻 520号 （頁 9 ～ 14） ，2017年03月，林 哲郎, 横山 寛, 南部 功夫, 和田 安弘

    ，共著

  • 心的回転課題を用いた運動想起に関する時系列脳活動に関する検討 (MEとバイオサイバネティックス)，一般社団法人電子情報通信学会，電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報，114巻 514号 （頁 183 ～ 188） ，2015年03月，横山 寛, 南部 功夫, 井澤 淳, 和田 安弘

    ，共著

  • タスク切り替え時の事象関連脱同期の時系列的な変化に関する検討 (MEとバイオサイバネティックス)，一般社団法人電子情報通信学会，電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報，113巻 499号 （頁 151 ～ 156） ，2014年03月，横山 寛, 南部 功夫, 井澤 淳, 和田 安弘

    ，共著

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講演・口頭発表等 【 表示 ／ 非表示 】

  • The 53rd NIPS International Symposium Neural Dynamics and Information Processing in the Brain and Body，，2024年02月，2024年02月08日，Inferring the excitation-inhibition balance changes in human scalp EEGs using data assimilation framework，ポスター発表

  • 第26回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2023)，，2023年10月 ～ 2023年11月，2023年10月30日，自由エネルギー原理に基づいた楽観・悲観バイアスのデータ駆動的解読，ポスター発表

  • 第33回日本神経回路学会 全国大会，，2023年09月，2023年09月05日，リスク選択行動時における過去の経験と現在の観測との間の心理的葛藤，ポスター発表

  • 第33回日本神経回路学会 全国大会，，2023年09月，2023年09月06日，ゼブラフィッシュ幼生の全脳カルシウムイメージングデータを用いた脳ネットワーク動態推定のためのデータ同化手法，口頭発表（一般）

  • 第46回日本神経科学大会，，2023年08月，2023年08月02日，A data assimilation method for estimating dynamics of brain network in epileptic seizures using whole-brain calcium imaging，ポスター発表

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受賞 【 表示 ／ 非表示 】

  • 人気発表賞 (第33回日本神経回路学会 全国大会)，2023年09月，国内学会・会議・シンポジウム等の賞，，日本神経回路学会

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委員歴 【 表示 ／ 非表示 】

  • 日本生理学会 若手の会，運営委員，2023年08月 ～ 継続中

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共同研究・競争的資金等の研究課題 【 表示 ／ 非表示 】

  • データベース構築とデータ駆動型研究による脳波非線形ダイ ナミクスの個人特性の解明，その他，自然科学研究機構 OPEN MIX LAB（OML)公募研究プログラム，その他，国内共同研究，2024年04月 ～ 2026年03月，自然科学研究機構

  • 時変グラフィカルモデルに基づく脳波同期ネットワークの時系列解析，若手研究，その他，国内共同研究，2020年04月 ～ 2023年03月，日本学術振興会

    本研究では，脳波の位相同期現象に反映される脳機能ネットワークの時系列変化をデータ駆動的に推定することを目的とする．
    <BR>
    前年度までの進捗として，脳波位相同期の時間発展を考慮した脳機能ネットワーク推定を行うには，当初検討していた線形なネットワーク結合を前提としたモデルよりも，結合位相振動子などの非線形なネットワーク結合と時系列ダイナミクスを考慮したモデルのほうが妥当である可能性が数値シミュレーションにて明らかとなった．今年度は，それらの成果を発展させる形で，新規提案手法の開発に取り組んだ．新規手法では，特定の周波数帯域における脳波の位相時系列に対して，結合位相振動子モデルを当てはめ，観測脳波データから，結合位相振動子の結合パラメタを逐次推定し，さらに，モデルの更新毎にパラメタ構造の変化度を定量するアルゴリズムを提案した．これにより，ネットワークの時系列推定と時系列ダイナミクスの変化点検知を同時に行う手法を提案した．
    続いて，本手法の妥当性を検証するため，数値シミュレーションによる検証を行い，その結果，新規提案手法のほうが，初期検討案の手法や既存手法よりも高い精度で，ネットワークの時系列変化推定ができることがわかった．さらに，オープンデータセットを用いた検証では，聴覚刺激受聴時の脳波データに新規提案手法を適用することで，脳波位相同期ダイナミクスの変化から，聴覚刺激の受聴タイミングを単一試行レベルで高い精度にて予測できることを示した．これにより，数値シミュレーション及び脳波データ解析両方にて新規提案手法の妥当性を示した．
    これらの成果は査読付国際論文誌に投稿し，アクセプトされた．

  • EEGデータ同化によるE/I バランス予測と個⼈特性評価への応⽤，その他，自然科学研究機構 生理学研究所・データサイエンス的アプローチに関する所内研究支援 ，その他，国内共同研究，2022年12月 ～ 2023年03月

  • EEG データ同化によるE/I バランス予測とメカニズムの理解，その他，自然科学研究機構 生理学研究所・データサイエンス的アプローチに関する所内研究支援 ，その他，国内共同研究，2021年12月 ～ 2022年03月

  • 脳情報インタフェースの精度向上に向けた多次元脳活動データ拡張の構築，基盤研究(B)，2021年04月 ～ 2025年03月，日本学術振興会

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共同研究希望テーマ 【 表示 ／ 非表示 】

  • （滋賀大学シーズ集No.17より）【代表的な研究テーマ】「データ同化を活用した非侵襲脳機能計測データからの脳ネットワーク動態の定量化とその応用」／「データ駆動型モデリングと統計的因果推定を組み合わせた脳神経情報流解析と神経基盤解明」，【キーワード】脳情報工学／データ同化／データ駆動型モデリング ／因果推論

    （詳細は以下のＵＲＬに掲載しております。）https://www.shiga-u.ac.jp/wp/wp-content/uploads/seeds17-2023-9.pdf

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社会貢献活動 【 表示 ／ 非表示 】

  • 共同研究　日東電工 (NSIC 画像解析テーマ)，2024年04月 ～ 継続中

  • 大学入学共通テスト試験監督業務，2024年01月

  • 共同研究　NISSHA (画像判定AIの開発)，2023年07月 ～ 継続中

  • 共同研究　東芝 (因果探索アリゴリズムの研究および応用検討)，2023年06月 ～ 継続中

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学術貢献活動 【 表示 ／ 非表示 】

  • 国際学術論文の査読 (Neural networks, Elsevier)

    役割：査読

    2024年02月19日 ～ 2024年03月23日

  • 国際学術論文の査読 (Neural networks, Elsevier)

    役割：査読

    2023年09月17日 ～ 2023年10月15日

  • 日本生理学会若手の会　運営委員

    役割：企画立案・運営等

    2023年08月 ～ 継続中

  • 国際学術論文の査読 (Neural networks, Elsevier)

    役割：査読

    2023年05月23日 ～ 2023年06月19日

  • 国際学術論文の査読 (Neural networks, Elsevier)

    役割：査読

    2023年03月08日 ～ 2023年04月16日

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