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脳機能画像データ解析を通じて機械学習・深層学習を学びたい方を探しています!

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Internship

on 2019-10-09

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脳機能画像データ解析を通じて機械学習・深層学習を学びたい方を探しています!

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Junichi Chikazoe

生理学研究所でPI (Principal Investigator)として深層学習と脳機能イメージングの融合研究・教育を行っています。研究をアルバイト、インターンの形で手伝っていただける方を募集しています。東京や遠隔地での勤務も可能ですので、お気軽にお問い合わせください。

生理学研究所 脳機能計測・支援センター 生体機能情報解析室's members

生理学研究所でPI (Principal Investigator)として深層学習と脳機能イメージングの融合研究・教育を行っています。研究をアルバイト、インターンの形で手伝っていただける方を募集しています。東京や遠隔地での勤務も可能ですので、お気軽にお問い合わせください。

What we do

わたしたちの「こころ」が働くときの、MRIや脳波を計測することによって、脳内でどのような変化が生じているかを調べています。過去の研究では、かわいい犬の写真のようなポジティブな視覚情報と、甘い砂糖水のようなポジティブな味覚情報が、脳内の同じ領域(前頭眼窩皮質)で類似した活動パターンを示すことを明らかにし、その結果をNatureの姉妹誌であるNature Neuroscience誌で発表しました。http://first.lifesciencedb.jp/archives/9138 また最近では、ヒトの基本味覚(甘み、苦み、酸味など)が島皮質において統合されていることを明らかにし、その結果をNatureの姉妹誌のNature Communications誌で発表しました。 https://www.nature.com/articles/s41467-019-08857-z

What we do

わたしたちの「こころ」が働くときの、MRIや脳波を計測することによって、脳内でどのような変化が生じているかを調べています。過去の研究では、かわいい犬の写真のようなポジティブな視覚情報と、甘い砂糖水のようなポジティブな味覚情報が、脳内の同じ領域(前頭眼窩皮質)で類似した活動パターンを示すことを明らかにし、その結果をNatureの姉妹誌であるNature Neuroscience誌で発表しました。http://first.lifesciencedb.jp/archives/9138 また最近では、ヒトの基本味覚(甘み、苦み、酸味など)が島皮質において統合されていることを明らかにし、その結果をNatureの姉妹誌のNature Communications誌で発表しました。 https://www.nature.com/articles/s41467-019-08857-z

Why we do

「こころとは何か?」を解き明かしたいと考えています。その目的のための手段として、deep learningを利用して、個人の嗜好を模倣する人工知能を作成しています。 また、直接的な社会貢献を目指して、脳機能画像や脳解剖画像に基づく精神・神経疾患の診断法開発を行っています。

How we do

私たちのチームは様々な国籍を持つメンバーで構成されています。国や文化の違いがあっても、自然や科学に対してもつ興味は共通していると考えるからです。 英語または日本語でコミュニケーションをとれる方であれば、国籍や人種は問いません。

As a new team member

深層学習をはじめとする、機械学習は非常に強力な解析ツールであり、AmazonのAlexaにおける音声認識やgoogle lensにおける画像認識などにおいて、幅広く産業応用されています。しかし、独学でこれらの使い方を身に着けることは簡単ではありません。 私たちは、機械学習・深層学習を使って、脳機能画像データの解析を行っています。具体的には、「こころとは何か?」、「私たちの主観的な価値は脳内でどのようにして生まれるのか?」といった問いに答えるために、視覚情報や聴覚情報に対して、脳内で価値が生じる過程を脳波やMRIを用いて計測し、様々な機械学習的手法を組み合わせてこれらの解析を行っています。 特に、人工知能と脳の対応を中心的主題として研究を進めており、最近、Bio深層学習をはじめとする、機械学習は非常に強力な解析ツールであり、AmazonのAlexaにおける音声認識やgoogle lensにおける画像認識などにおいて、幅広く産業応用されています。しかし、独学でこれらの使い方を身に着けることは簡単ではありません。 私たちは、機械学習・深層学習を使って、脳機能画像データの解析を行っています。具体的には、「こころとは何か?」、「私たちの主観的な価値は脳内でどのようにして生まれるのか?」といった問いに答えるために、視覚情報や聴覚情報に対して、脳内で価値が生じる過程を脳波やMRIを用いて計測し、様々な機械学習的手法を組み合わせてこれらの解析を行っています。 特に、人工知能と脳の対応を中心的主題として研究を進めており、最近、Biorxivにて発表した論文は個人の嗜好を深層学習によってモデル化することで、脳内の勾配構造と人工知能の情報処理の階層構造の対応を明らかにしました。 https://www.slideshare.net/JunichiChikazoe/ai-talk-attokyounivhospital2020 https://biorxiv.org/cgi/content/short/2021.03.18.435929v1 現在、日本医療研究開発機構(AMED)のプロジェクト「脳状態情報と刺激関連情報の線形結合による脳活動モデリング法の開発」等を進めるために、当研究室で解析を手伝ってもらえる方を募集しています。 「将来研究者を目指しているがどのような勉強をすればよいかがわからない」という方や、「deep learningや人工知能に興味があるが、独学で勉強することの難しさを感じている」という方、私たちの研究室でアルバイトをしながら、スキルを磨いてみませんか? 本来であれば、未経験者にも広く間口を開きたいところですが、本プロジェクトが税金を原資とした大型研究であるという性質を踏まえて、今回の募集ではプログラミング経験者を優先的に採用させていただきます。 また、東京や遠隔地での勤務も可能ですので、お気軽にご相談ください。
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