Research interests

My main research interest concerns the neural basis of decision-making in humans (e.g., neuroeconomics). The influence of attention and intention on decision-making is also my issue in scientific research. I use functional magnetic resonance imaging, transcranial magnetic stimulation, eye-tracking, psychophysics, and computational modeling techniques to investigate those processes in the human brain. I also pursue the neuroscientific issues about functional interactions between brain areas (e.g., dynamic causal modeling) and about decoding the cognitive processes (e.g., convolutional neural network, support vector machine). In years to come, I would like to develop these studies and use other neuroimaging techniques to carry out multidisciplinary investigations.

我々人間の行動はそのほとんどが脳により決められます。感覚情報が脳に入力され、処理が行われ、意思決定がなされ、行動として表出されます。私は、この脳の情報処理が様々な場面に応じて柔軟に決まる知的過程に興味を持って研究しています。その研究の特徴は、情報処理を推定する計算論モデルを用いることにあります。計算論モデルを用いることで、情報処理の内容を反映する脳活動を調べることができます。脳活動の計測には非侵襲的な機能的磁気共鳴法（fMRI）を用います。脳活動に非侵襲的介入ができる経頭蓋磁気刺激法（TMS）や注意対象を調べられる眼球運動計測法なども用いることがあります。また、計算論モデルの他に、ベイズ統計や機械学習（深層学習を含む）による先進的なデータ解析方法を用いて、人間の柔軟な知能に関する深い理解を目指しています。

・機能的磁気共鳴法（fMRI）を用いた脳活動イメージング研究

fMRI実験では、調べたい脳機能に関わる課題を実験参加者にMRI内で行ってもらいます。MRI内で課題を表示したり反応を測定するために、PsychoPyやPsychtoolboxを使います。どちらというと、シンプルな実験課題ではPsychoPyを、複雑な実験課題のときはPsychtoolboxを使うことが多いです。

行動データの解析では、シンプルな統計的検定（分散分析など）の他に、一般化線形混合モデルやマルコフ連鎖モンテカルロ法を用いた解析を行っています。統計的検定と一般化線形混合モデルにはMatlabを、マルコフ連鎖モンテカルロ法にはRとstanを用います。

fMRIデータの解析では、SPMやHCP Pipelinesなどを使います。脳領野間の機能的結合やサポートベクターマシン（SVM）などの機械学習や表現類似性解析（RSA）を用いた解析ではMatlabで、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）などの深層学習を用いた解析ではPythonでプログラムを行います。

・経頭蓋磁気刺激法（TMS）用いた脳活動への介入研究

分配などの社会的場面での意思決定に関わる脳部位を刺激して、脳活動を抑制または増強することで、意思決定にどのような影響があるかを調べています。

TMS研究は行動データの解析が重要になります。fMRI研究と同様に、計算論モデルや一般化線形混合モデルを用いた解析を行います。

・深層学習を用いた医用画像処理の研究

応用研究のひとつとして、MRI画像での脳腫瘍のセグメンテーションを行っています。深層ニューラルネットワークのひとつであるUnetをベースにして、ニューラルネットワークをpythonでプログラムします。ネットワーク構造やパラメタの調整とデータ拡張などのアドバンスな方法を取り入れながら、正確かつ臨床応用可能な方法を目指します。