107th Seminar
| Date and Time: | November 28 (Tue.), 2023, 16:30 – 18:00 |
|---|---|
| Place: | E4-802 room + Zoom (Hybrid) |
| Speaker: | Dr. Ganesh Gowrishankar（Senior Researcher, Interactive Digital Human group; CNRS-UM Laboratoire d’Informatique, de Robotique et de Microelectronique de Montpellier (LIRMM)） |
| Chair: | Yoichi Miyawaki, Professor |
| Title: | Emergence of Tool Use in Robots: A framework for tool cognition in robots |
| Abstract： | Humans can effortlessly use objects from their environment as tools. Even a human child can, not only recognize a fallen tree branch as a potential tool to reach a fruit on the tree, but also pick it up and immediately use it. It would be amazing if robots could do this as well- immediately recognize and use objects as tools for the benefit of a task. We propose a framework to enable similar abilities in robots. We first characterized human tools to identify a special category of tools that humans are able to use immediately through a process of skill transfer from their limbs, rather than tool learning. Motivated by the tool characterization and our neuroscientific studies on human tool use and embodiment, we then developed a tool cognition framework that enables a robot to recognize a previously unseen object as a tool for a task, plan the grasp and actions with the tool considering the task motions and obstacles, before finally performing the task with the tool. Furthermore, the framework allows for flexibility in tool use, where the same tool can be adapted for different tasks, and different tools for the same task, all without any prior learning or observation of tool use. In this talk I will briefly explain our tool cognition framework and show several robot experiments with both toy and real objects as tools. |
| Participation Method： | Zoom Pre-Registration Address |
106th Seminar
| Date and Time: | November 15 (Wed.), 2023, 16:30 – 18:00 |
|---|---|
| Place: | E4-201 room + Zoom (Hybrid) |
| Speaker: | Atsushi Hatano (Assistant Professor, Department of Omicsc and Systems Biology, Niigata University, School of Medicine) |
| Chair: | Daisuke Hoshino, Associate Professor |
| Title: | 真のプロテオーム理解に向けた高出力プロテオミクス技術の開発 |
| Abstract： | 細胞においてさまざまな細胞プロセスを実際に実行している機能素子はタンパク質である。我々ヒトの細胞には約20,000の遺伝子があり、これらの遺伝子から合成されるタンパク質は修飾や切断などによりさらに多様となる。さらに、タンパク質は細胞内で動的であり、その量や活性は細胞の環境に応じて時々刻々と変化する。このような非常に多様で複雑なタンパク質の全体、すなわちプロテオームを理解するために開発されたのがプロテオミクス技術である。近年、革新的な技術の発展により、網羅性、定量精度、スループットの飛躍的な向上がもたらされ、プロテオームの理解は大きな転換期を迎えている。本セミナーでは前半に我々が近年開発したハイスループットプロテオミクス技術を中心とした新しいプロテオミクス技術について紹介する。後半では細胞内のタンパク質の多様性を理解するプロテオフォーム解析技術の開発について紹介する。 |
| Participation Method： | Zoom Pre-Registration Address |
105th Seminar
| Date and Time: | September 25 (Mon.), 2023, 14:40 – 16:10 |
|---|---|
| Place: | W10-2F-main conference room + Zoom (Hybrid) |
| Speaker: | Ryusuke Hayashi (Senior Researcher, Human Informatics and Interaction Research Institute, National Institute of Advanced Industrial Science and Technology) |
| Chair: | Shunji Sato Associate Professor |
| Title: | 脳内概念表現の個人差と共通構造 |
| Abstract： | 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。 |
| Participation Method： | Zoom Pre-Registration Address |
104th Seminar
| Date and Time: | June 28 (Wed.), 2023, 15:30 – 17:00 |
|---|---|
| Place: | E4-802 + Zoom (Hybrid) |
| Speaker: | Martijn Cloos (Associate Professor, Ultra High Field Facility Fellow, Centre for Advanced Imaging, The University of Queensland, Australia) |
| Chair: | Yoichi Miyawaki Professor |
| Title: | BOLD fMRI and beyond |
| Abstract： | In this talk I will discuss some of my lab’s efforts to explore the temporal specificity of functional Magnetic Resonance Imaging (fMRI) methods, including Blood Oxygen Level Dependent (BOLD) fMRI, Diffusion fMRI (DfMRI), and Direct Imaging of Neuronal Activity (DIANA). The first part will focus on gradient echo BOLD fMRI. BOLD fMRI signals reflect hemodynamic changes in response to neuronal activity. The spatial and temporal specificity of BOLD fMRI is therefore, in part, shaped by the vascular system. The spatial specificity of BOLD fMRI has been studied extensi vely using high resolution fMRI, but the temporal dynamics at high temporal frequencies are less well explored. Therefore, we investigated high frequency stimulus driven BOLD signals in two functionally and vascularly distinct cortical areas (somatosensory (S1) and motor (M1)). The second part will focus on DfMRI. DfMRI aims to create fMRI signals that reflect neuronal activity more directly. However, the DfMRI sequence has many similarities with the spin-echo BOLD. Indeed, many attempts at DfMRI revealed BOLD like functional signals. We endeavoured to minimize BOLD contaminations in DfMRI to reveal distinct DfMRI signal components. In the final part of this talk will discuss our initial experiences with DIANA in human subjects and even more recently in rats and human brain organoids. |
| Participation Method： | Zoom Pre-Registration Address |
103rd Seminar
| Date and Time: | June 27 (Tue.), 2023, 16:15 – 17:45 |
|---|---|
| Place: | E3-306 (Hybrid) |
| Speaker: | Akihiko Murai (Team Leader, Human Augmentation Research Center, National Institute of Advanced Industrial Science and Technology) |
| Chair: | Hidetaka Okada Professor |
| Title: | ヒトの可能性を拡げる人間拡張技術 |
| Abstract： | 人間拡張技術は、パフォーマンスの向上や怪我の予防といったヒトの感覚・運動能力の拡張を目指しています。この技術には、マルチモーダルな計測技術、ヒトのモデリングと解析、リアルタイム介入という要素が含まれています。マルチモーダルな計測技術では、センサやデバイスを使用してヒトの動きや身体の状態を測ります。ヒトのモデリングと解析では、計測したデータにデジタルヒューマン技術を適用し解析することで、ヒトの状態を理解します。そして、リアルタイム介入では、ロボティクス技術を適用した環境の制御などによりヒトの行動に介入することで、パフォーマンス向上や怪我のリスク軽減を実現します。本講演では、具体的なプロジェクトや研究事例を通じてこれらの要素について説明し、人間拡張技術が目指すヒトの可能性の拡張について議論します。 |
102nd Seminar
| Date and Time: | March 22 (Wed.), 2023, 15:00 – 16:30 |
|---|---|
| Place: | E3-301 |
| Speaker: | Toru Ishihara (Assistant Professor, Graduate School of Human Development and Environment Department of Human Development, Kobe University) |
| Chair: | Soichi Ando Associate Professor |
| Title: | 身体活動と認知機能：マルチモーダル脳画像指標を用いた検討 |
| Abstract： | 高度な経済成長に伴い、身体的に不活動なライフスタイルが蔓延している。身体不活動は体力の低下や体重の増加をもたらし、心血管疾患、二型糖尿病などの疾病リスクを増加させることは周知の事実であろう。過去20年の研究から、身体不活動や低体力、肥満が記憶機能や実行機能を中心とした認知機能を低下させることが示されてきた。最近では、ヒトの社会性の基盤となる社会的認知機能の低下とも関わることを示唆する報告も増えている。一方、身体活動と認知機能の関係を媒介する脳の構造・機能については未だ不明な点が多く残されている。本セミナーでは、課題誘発性の脳神経活動、大脳皮質構造（皮質厚、髄鞘密度、神経突起密度・方向散乱）、構造的・機能的領域間結合、2者間の脳活動同期など、マルチモーダルな脳画像指標を用い、身体活動と脳の関係を調べた研究成果を紹介する。 |
101st Seminar
| Date and Time: | March 6 (Mon.), 2023, 13:00 – 14:30 |
|---|---|
| Place: | E3-301 |
| Speaker: | Prof. Nguyen Linh Trung (Advanced Institute of Engineering and Technology (AVITECH), University of Engineering and Technology, Vietnam National University, Hanoi (VNU) Director of AVITECH) |
| Chair: | Guanghao Sun Associate Professor |
| Title: | Signal and information processing methods for neural and biomedical studies |
| Abstract： | Recent advances in signal processing and machine-learning have led to opportunities and challenges in neural and biomedical applications. In this talk, we will present several research studies in the area of signal and information processing at the Advanced Institute of Engineering and Technology of Vietnam National University, Hanoi, targeting four applications: epilepsy, cognitive conflict, Alzheimer’s disease, and liver cancer. The first study develops a relevant tensor decomposition method for EEG-based spike detection in epilepsy. The second study selects special computer-vision methods for EEG-based peak detection in cognitive conflict processing. The third study applies machine-learning methods for PET-based feature extraction and data-driven brain atlas construction in classification of Alzheimer’s disease, and for MRI-based feature extraction in prediction of pathways between multivariate brain areas and multivariate disease/behavior outcomes. The final study also applies various machine-learning methods for CT-based data-compression and dose-reduction scan in liver cancer intervention. |
100th Seminar
| Date and Time: | January 18 (Wed.), 2023, 14:40 – 16:10 |
|---|---|
| Place: | E3-306 |
| Speaker: | Yoshitaka Fukada (Emeritus Professor, Graduate School of Science Department of Biological Sciences, The University of Tokyo) |
| Chair: | Atsushi Nakamura Assistant Professor |
| Title: | 約24時間周期で振動する体内時計の分子的な仕組み |
| Abstract： | 地球上の一日周期のダイナミックな環境変化に適応し、多くの生物は体内時計を獲得した。体内時計に支配される概ね一日（24±３時間）周期の生理現象は概日リズムと呼ばれる。概日時計は安定な約24時間周期のリズムを安定に刻む「頑強性」を示す一方、明暗周期など様々な外界シグナルに同調できるという「柔軟性」を持つ。これらの特性に加え、概日時計の周期は環境温度が変化しても大きく変化しないという独特の特性、すなわち「温度補償性」を持つ。約24時間の周期性は、いわゆる時計遺伝子（多くは転写調節因子）による転写と翻訳の負のフィードバック制御から成り立っていると考えられている。ほぼ全ての化学反応は、温度が10度上がると反応速度は2-3倍になり、転写や翻訳などの反応も例外ではない。概日リズムを温度補償するためには、温度変化に応じて転写・翻訳フィードバックループの振動速度を調整することが必要と思われるが、その実体は不明である。本講演においては、これら概日時計のいくつかの特性を支える分子メカニズムについて、私どもの研究成果を中心にご紹介したい。 |
99th Seminar
| Date and Time: | December 13 (Tue.), 2022, 13:00 – 14:30 |
|---|---|
| Place: | E3-306 + Online streaming |
| Speaker: | Yasuharu Koike (Professor, Institute of Innovative Research, Tokyo Institute of Technology) |
| Chair: | Shunta Togo Associate Professor |
| Title: | 筋骨格系モデルを用いた腕の運動制御 |
| Abstract： | 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。 |
98th Seminar
| Date and Time: | October 28 (Fri.), 2022, 13:00 – 15:00 |
|---|---|
| Place: | E3-301 + Online streaming |
| Speaker: | Daisuke Ichimura (National Institute of Advanced Industrial Science and Technology) |
| Chair: | Tadashi Yamazaki Associate Professor |
| Title: | リハビリテーション：医療現場で, 計算機内で, そしてこれから |
| Abstract： | リハビリテーションは多くの研究分野の応用先として、頻繁に目にします。まさに学際的な研究が行われており、特に超高齢社会である本邦では、その重要性は疑いようがありません。このように、大きく変革を遂げようとしている/遂げなければならないリハビリテーションに関して、３つのトピックをご紹介します。(1) 実際の医療現場でのリハビリテーションを動画を交えながらお伝えします。多様な疾患に応じた介入方法の検討過程とその後の変化、そして属人的な知識体系に依存してしまっている現場の苦悩をご説明します。(2)我々が研究している神経筋骨格モデルによる病理歩行シミュレーションをご紹介します。それぞれ異なる病理歩行をどのようにして、計算機上で構築しているのか、さらには今後の発展性も踏まえてお伝えします。(3)多様になってきたリハビリテーションを最近の支援機器を踏まえてご紹介します。簡便で優れた支援機器が開発されている一方で、実際の現場でのアナログ機器の重要性、またSNSの活用によるひらかれてきたリハビリテーションをご説明します。3つのトピックを踏まえて、ヘルスケア産業を含めた次世代のリハビリテーションを議論できたら幸いです。 |