脳を模した計算モデルと脳情報解析技術の融合
機能的磁気共鳴画像法(fMRI)によるヒト脳活動計測と脳の計算モデルを組み合わせた脳情報解析技術の開発を進め,ヒトの脳が主観的な体験に関わる情報をどのように表現・構築しているのかを理解することを目指します.
表彰
- 第33回 電気通信普及財団賞 (テレコムシステム技術賞) 受賞 受賞対象: "Generic decoding of seen and imagined objects using hierarchical visual features" (2018)
- 神経回路学会論文賞受賞 受賞対象: "Neural decoding of visual imagery during sleep" (2014)
論文
- Horikawa, T., Kamitani, Y. "Attention modulates neural representation to render reconstructions according to subjective appearance." Commun. Biol. 5, 34 (2022).
- Horikawa, T., Cowen, A.S., Keltner, D., & Kamitani, Y. "The neural representation of visually evoked emotion is high-dimensional, categorical, and distributed across transmodal brain regions" iScience 23, 101060 (2020).
- Shen, G., Horikawa, T., Majima, K.*, & Kamitani, Y. "Deep image reconstruction from human brain activity" PLoS Comput. Biol. 15, e1006633 (2019).
- Horikawa, T. & Kamitani, Y. "Generic decoding of seen and imagined objects using hierarchical visual features" Nat. Commun. 8, 15037 (2017).
- Horikawa, T. & Kamitani, Y. "Hierarchical Neural Representation of Dreamed Objects Revealed by Brain Decoding with Deep Neural Network Features" Front. Comput. Neurosci. (2017).
- Horikawa, T., Tamaki, M., Miyawaki, Y., & Kamitani, Y. "Neural decoding of visual imagery during sleep" Science 340, pp.639-642 (2013).
技術キーワード
脳情報デコーディング、深層ニューラルネットワーク、機能的磁気共鳴画像法(fMRI)、心的イメージ