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研究詳細

脳神経工学講座

知覚・認知神経科学研究室

西本 伸志　教授 西本 伸志　教授

キーワード：

自然知覚、認知、脳情報表現、システム神経科学

ヒト脳機能を定量的に理解する

私たちの日常生活を支える複雑・多様な脳機能がどのような神経基盤によって成立しているのかを研究しています。より具体的には、自然な知覚・認知条件下における脳神経活動（fMRI記録、電位記録等）を説明する予測モデルの構築を通じ、脳神経情報処理及び情報表現の定量的な理解を目指しています。また予測モデルの応用により、脳情報デコーディングやそれを介した情報伝達手段構築のための数理基盤開発を目指します。

研究の概念図。多様な知覚・認知条件下の脳活動を説明する予測モデルを構築することで、脳内情報処理・情報表現に関する包括的な知見を得る。

メンバー

西本 伸志　教授 nishimoto.shinji.fbs[at]osaka-u.ac.jp
佐々木 耕太　特任講師 sasaki.kota.fbs[at]osaka-u.ac.jp
高木 優　助教 takagi.yuu.fbs[at]osaka-u.ac.jp
波間 智行　助教 namima.fbs[at]osaka-u.ac.jp
山下 真寛　特任研究員  
市川 直人　技術スタッフ  
山本 亜希子　技術補佐員  

研究者の詳細を大阪大学研究者総覧やResearch Mapで検索できます。

  • ※メールアドレスの[at]は@に変換してください

Q＆A

現在注目しているテーマは何ですか？
深層学習や自然言語処理技術等を含む機械学習技術の進展によって、脳神経活動についてこれまでより高精度な予測モデルが構築可能になってきています。これらの技術を応用することで、脳情報処理や脳情報表現について新たな定量的知見や解釈が得られると考えています。
どのようなバックグラウンドを持つメンバーで研究をすすめていますか？
研究グループ（生命機能研究科/情報通信研究機構 西本グループ）では、生物工学、神経生理学、情報科学、心理学、芸術等、様々なバックグラウンドを持つメンバーが連携して研究を進めています。
国内外の研究機関との連携について教えてください。
情報通信研究機構CiNet（大阪大学CiNetと連携）、東京大学（JST ERATO/未来社会創造事業）等の研究機関と連携して研究を進めています。

研究成果

Publications (Research Articles, Reviews, Books)

2023年

Koide-Majima N, Nishimoto S, Majima K

Mental image reconstruction from human brain activity: Neural decoding of mental imagery via deep neural network-based Bayesian estimation

Neural Networks 170:349-363  2023 （PMID：38016230 DOI：10.1016/j.neunet.2023.11.024）

Namima T, Kempkes E, Smith B, Smith L, Orsborn AL, Pasupathy A

Inserting a Neuropixels probe into awake monkey cortex: two probes, two methods

Journal of Neuroscience Methods 402:110016  2023 （PMID：37995854 DOI：10.1016/j.jneumeth.2023.110016）

Nakai T, Nishimoto S.

Artificial neural network modelling of the neural population code underlying mathematical operations

NeuroImage 270:119980  2023 （PMID：36848969 DOI：10.1016/j.neuroimage.2023.119980）

Takagi Y, Nishimoto S.

High-resolution image reconstruction with latent diffusion models from human brain activity

The IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2023:14453-14463  2023 （ DOI：10.1109/CVPR52729.2023.01389）

Nakai T, Nishimoto S.

Quantitative modelling demonstrates format-invariant representations of mathematical problems in the brain

European Journal of Neuroscience 57(6):1003-1017  2023 （PMID：36710081 DOI：10.1111/ejn.15925）

Matsumoto Y, Nishida S, Hayashi R, Son S, Murakami A, Yoshikawa N, Ito H, Oishi N, Masuda N, Murai T, Friston K, Nishimoto S, Takahashi H.

Disorganization of Semantic Brain Networks in Schizophrenia Revealed by fMRI

Schizophrenia Bulletin sbac157  2023 （PMID：36542452 DOI：10.1093/schbul/sbac157）

2022年

Nakai T, Nishimoto S.

Representations and decodability of diverse cognitive functions are preserved across the human cortex, cerebellum, and subcortex

Communications Biology 5(1):1245  2022 （PMID：36376490 DOI：10.1038/s42003-022-04221-y）

Chuyin Z, Koh ZH, Gallagher R, Nishimoto S, Tsuchiya N.

What can we experience and report on a rapidly presented image? Intersubjective measures of specificity of freely reported contents of consciousness

F1000Research 11:69  2022 （PMID：36176545 DOI：10.12688/f1000research.75364.2）

Klein-Flugge MC, Jensen DEA, Takagi Y, Priestley L, Verhagen L, Smith SM, Rushworth MFS.

Relationship between nuclei-specific amygdala connectivity and mental health dimensions in humans

Nature Human Behaviour   2022 （PMID：36138220 DOI：10.1038/s41562-022-01434-3）

Cohen D, Nakai T, Nishimoto S.

Brain networks are decoupled from external stimuli during internal cognition

Neuroimage 256:119230  2022 （PMID：35460919 DOI：10.1016/j.neuroimage.2022.119230）

Fukuma R, Yanagisawa T, Nishimoto S, Sugano H, Tamura K, Yamamoto S, Iimura Y, Fujita Y, Oshino S, Tani N, Koide-Majima N, Kamitani Y, Kishima H.

Voluntary control of semantic neural representations by imagery with conflicting visual stimulation

Communications Biology 5(1):214  2022 （PMID：35304588 DOI：10.1038/s42003-022-03137-x）

Hatanaka G, Inagaki M, Takeuchi RF, Nishimoto S, Ikezoe K, Fujita I.

Processing of visual statistics of naturalistic videos in macaque visual areas V1 and V4

Brain Structure and Function 227(4):1385-1403  2022 （PMID：35286478 DOI：10.1007/s00429-022-02468-z）

Nakai T, Koide-Majima N, Nishimoto S.

Music genre neuroimaging dataset

Data in Brief 40:107675  2022 （PMID：34917714 DOI：10.1016/j.dib.2021.107675）

2021年

Konno D, Nishimoto S, Suzuki T, Ikegaya Y, Matsumoto N.

Multiple states in ongoing neural activity in the rat visual cortex.

PLoS One 16(8):e0256791  2021 （PMID：34437630 DOI：10.1371/journal.pone.0256791）

Shinkuma R, Nishida S, Maeda N, Kado M, Nishimoto S.

Reduction of Information Collection Cost for Inferring Brain Model Relations From Profile Information Using Machine Learning

IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems   2021 （ DOI：10.1109/TSMC.2021.3074069）

Nishida S, Blanc A, Maeda N, Kado M, Nishimoto S.

Behavioral correlates of cortical semantic representations modeled by word vectors.

PLoS Computational Biology 17(6):e1009138  2021 （PMID：34161315 DOI：10.1371/journal.pcbi.1009138）

Nakai T, Yamaguchi HQ, Nishimoto S.

Convergence of Modality Invariance and Attention Selectivity in the Cortical Semantic Circuit.

Cerebral Cortex bhab125  2021 （PMID：33999141 DOI：10.1093/cercor/bhab125）

Ikutani Y, Kubo T, Nishida S, Hata H, Matsumoto K, Ikeda K, Nishimoto S.

Expert Programmers Have Fine-Tuned Cortical Representations of Source Code.

eNeuro 8(1):ENEURO.0405-20.2020  2021 （PMID：33318072 DOI：10.1523/ENEURO.0405-20.2020）

Nakai T, Koide-Majima N, Nishimoto S.

Correspondence of categorical and feature-based representations of music in the human brain.

Brain and Behavior 11(1):e01936  2021 （PMID：33164348 DOI：10.1002/brb3.1936）

2020年

Koide-Majima N, Nakai T, Nishimoto S.

Distinct dimensions of emotion in the human brain and their representation on the cortical surface.

Neuroimage 222:117258  2020 （PMID：32798681 DOI：10.1016/j.neuroimage.2020.117258）

Nishida S, Nakano Y, Blanc A, Maeda N, Kado M, Nishimoto S.

Brain-Mediated Transfer Learning of Convolutional Neural Networks.

Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 34:5281-5288  2020 （ DOI：10.1609/aaai.v34i04.5974）

Nakai T, Nishimoto S.

Quantitative models reveal the organization of diverse cognitive functions in the brain.

Nature Communications 11(1):1142  2020 （PMID：32123178 DOI：10.1038/s41467-020-14913-w）

求める人物像（学生の方へ）

当研究室の研究内容に興味があり、研究を推進する強い意欲のある方。

連絡先

〒565-0871 大阪府吹田市山田丘1-4
大阪大学大学院生命機能研究科 CiNet棟2階 知覚・認知神経科学研究室
TEL: 06-6879-4434
E-mail: nishimoto.shinji.fbs[at]osaka-u.ac.jp（西本 伸志　教授）

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