豊橋技術科学大学

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上原 一将(うえはら かずまさ)

所属 情報・知能工学系
職名 准教授
専門分野 神経科学,神経工学
学位 博士(学術)(広島大学)
所属学会 日本神経回路学会,日本神経科学学会,日本臨床神経生理学会,日本運動生理学会,北米神経科学学会,Motor Control研究会
E-mail uehara.kazumasa.so@
※アドレスの末尾に「tut.jp」を補完してください
研究室web https://sites.google.com/view/ueharalab
研究者情報(researchmap) 研究者情報

研究紹介

「ヒトの感覚運動制御を支える神経情報処理機構や柔軟で多様な認知や意思決定現する仕組み」を理解する研究に取り組んでいます。日常生活における身体運動や認知は脳内にある無数の神経細胞の多様な神経情報伝達機構を利活用することで成り立ちます。このような脳を含む身体の複雑な神経情報伝達機構については科学が進歩した現代においても,なお未知なことがあります。
これらの問題を解明するために,伝統的な心理物理実験,生体信号計測,脳機能計測を組み合わせて神経活動を記録し,ニューロインフォマティクス技術をデータ解析に取り入れることで,脳の構造と機能を紐解く研究に取り組んでいます。また,データ駆動型アプローチとして人工知能を取り入れた脳情報特徴量の抽出にも挑戦しています。これらのアプローチにより,認知・学習,身体技能の向上あるいは喪失した身体機能の回復(リハビリ)の仕組みを理解します。

テーマ1:認知運動制御における神経機構の理解

概要

認知・運動を行う上で重要となる構成要素とこれを制御する脳情報動態を理解する研究を行っています。例えば,速さ-正確性トレードオフや知覚意思決定の特性を機能的核磁気共鳴画像(fMRI)や脳波で記録した神経活動を用いてモデル化し理解する,あるいは脳刺激(脳波-経頭蓋磁気刺激同時計測等)を用いて因果性を検証します。

主な業績

Uehara et al. (2022) Modulation of cortical beta oscillations influences motor vigor: A rhythmic TMS-EEG study. Human Brain Mapping, 1-15
Uehara et al. (2022) Precise motor rhythmicity relies on motor network responsivity. Cerebral Cortex, 1-16

キーワード

認知運動,意思決定,fMRI,脳波,脳刺激,統合的脳イメージング

テーマ2:技能熟達を支える脳神経基盤の理解

概要

トップアスリートや音楽演奏家等の技能熟達者はなぜ,我々を魅了する卓越した技能を生み出すことができるのかを心理物理計測,脳イメージング,神経生理学的アプローチを用いて紐解きます。また,技能熟達者特有にみられる技能喪失(例,ジストニア,イップス等)に関する研究にも取り組んでいます。

主な業績

Uehara et al. (2023) Brain network flexibility as a predictor of skilled musical performance. Cerebral Cortex. 1-12
Uehara et al. (2019) Distinct roles of brain activity and somatotopic representation in pathophysiology of focal dystonia. Human Brain Mapping 40, 1738-1749
Furuya*, Uehara* et al. (2018) Aberrant cortical excitability explains the loss of hand dexterity in musician’s dystonia. The Journal of Physiology, 596, 2397-2411 *共同第一著者

キーワード

エキスパート,神経可塑性,ジストニア

テーマ3:説明可能なAI

概要

近年,ブラックボックスとされていたAIの判断根拠を可視化する技術が開発されています。私たちの研究室では,ヒト認知運動課題で得られる神経・筋生体情報を利活用することで,(1) AIが導き出した行動課題成績の予測や判別に寄与する判断根拠を神経活動操作や仮想的生体信号操作等のニューロインフォマティクスを駆使して因果に基づくExplainable AI(XAI)の信頼性を検証する研究に取り組んでいます。将来的に人間-AI協調が必須な医療におけるXAI技術実装の実現を視野に入れ,臨床データを用いて検証するシステムの開発に繋げます。

キーワード

説明可能なAI,人間-AI協調,ニューロインフォマティクス

担当授業科目名(科目コード)

知能情報数学(B13530160),ソフトウェア演習1A(B13630510),X Reality and Psychology Ⅱ(D33030360,M23630400)

その他(受賞、学会役員等)

【主な受賞歴】
2024年:愛知県若手研究者イノベーション創出奨励事業「第18回わかしゃち奨励賞」優秀賞
2021年:Paper award winners of IEEE LifeTech 2021(IEEE)
2018年:第12回Motor Control研究会若手奨励賞(Motor control研究会)
2015年:第9回Motor Control研究会若手奨励賞(Motor control研究会)
2014年:International Federation of Clinical Neurophysiology Fellowship Award(国際臨床神経生理学会) 
2013年:広島大学学生表彰(広島大学)

【学会役員】
2023年9月〜現在:国際誌 Neuroscience Research, Editorial Board(Associate Editor)
2022年7月〜現在:国際誌 Experimental Brain Research, Editorial Board


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