National Center of Neurology and Psychiatry

計算論的精神医学研究室の目指すもの

脳における知覚・認知をある種の“計算”ととらえ、その情報処理プロセスを数理モデル化することで神経システムの動作原理を探求する研究手法を計算論的アプローチといいます。計算論的精神医学(computational psychiatry)とは、この手法を精神医学研究に応用しようという精神医学の新しい研究領域で、精神医学が直面する問題を解決する上で極めて強力な研究方略を提供することが期待されています。
本研究室では、計算論的精神医学の手法を用いて、精神障害に関する生物学的な知見と行動・症状レベルの臨床的な病像の間を橋渡しするような病態メカニズムの説明を提供し、精神障害の理解と治療法開発に貢献することを目指します。

↑上に戻る

予測符号化理論に基づく精神・神経疾患の研究

人の柔軟で多様な認知・行動を可能にする脳の情報処理メカニズムを、予測と予測誤差最小化に基づく制御の計算理論(予測符号化: predictive coding)の観点からニューラルネットワークモデルとして具現化し、シミュレーションやロボットを用いた神経ロボティクス実験を通じた検証により、統合失調症・自閉スペクトラム症をはじめとする精神・神経疾患のシステムレベルでの病態メカニズムの理解を試みています。

↑上に戻る

深層学習・機械学習技術を用いた精神疾患評価法の開発

機械学習とは、大量のデータに対して反復的に計算を繰り返すことによってそこに潜むパターンを見つけ出す方法の総称で、人工知能(AI)技術の基盤技術です。特に、深層学習(深層ニューラルネットワーク)は、画像や音声などのデータから、標的課題に有用な情報(特徴量)を自動的に抽出する強力なアルゴリズムです。私たちの研究室では、MRIや脳波などの神経生理学的データや認知行動実験データ、精神疾患症状スコアデータなどに機械学習・深層学習技術を適用することで、患者個々人の症状評価・疾患予後・治療反応性予測などを総合的に評価する精神疾患の新しい評価法開発のための基盤となる技術の確立を目指しています。

↑上に戻る

募集

計算論的精神医学研究室では、計算論的精神医学に興味をもつ研究員・研究補助員を募集しています。
また、現在複数の大学・研究機関などから研究生・大学院生を受け入れており、当研究室での研究で学位を取得することも可能です。

計算論的精神医学研究室で研究を希望する方は、室長の連絡先まで問い合わせください。

↑上に戻る