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全脳ネットワーク分析

研究課題

研究課題/領域番号 15K00418
研究種目

基盤研究(C)

配分区分基金
応募区分一般
研究分野 生命・健康・医療情報学
研究機関国立研究開発法人理化学研究所

研究代表者

岡本 洋  国立研究開発法人理化学研究所, 脳神経科学研究センター, 客員研究員 (00374067)

研究期間 (年度) 2015-04-01 – 2019-03-31
研究課題ステータス 完了 (2018年度)
配分額 *注記
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2017年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2016年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2015年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
キーワード複雑ネットワーク / コネクトーム / コミュニティ / モジュール / ランダムウォーク / マルコフ連鎖 / 機械学習 / 階層構造 / 全脳アーキテクチャ / リバースエンジニアリング / 全脳ネットワーク / 階層クラスタリング / 二部グラフ / ノンパラメトリッククラスタリング / テンポラルネットワーク / テンポラルコミュニティ / セルアセンブリ / EMアルゴリズム
研究成果の概要

全脳アーキテクチャ(全脳が情報を処理する仕組み)を明らかにするための「全脳ネットワーク分析」の方法を構築した.この方法は、ネットワークからコミュニティ(密につながったかたまり部分、個々のコミュニティには個々の機能モジュールが対応する)を抽出することに基づくものであり、全脳アーキテクチャの機能構成図を描き出すことを可能にする。この方法を実際の全脳ネットワークデータに適用して新規な知見を得ることにより、その有効性を確認した:マウスの視覚野はヒトやサルと同様に腹側経路と背側経路とに機能分化している;全脳の機能階層構造は非木型であり、これは脳情報処理の効率性・柔軟性を示唆する.

研究成果の学術的意義や社会的意義

脳は情報をネットワークとして処理する。本研究の目的は、脳情報処理の仕組みに脳ネットワークの分析を通じてせまる方法を構築することである。コミュニティ構造抽出方法を確立することによりこの目的をほぼ達成し、脳情報処理を全面的に解明するための橋頭保を築くことができた。さらに、本研究が構築した方法は、現実世界における脳以外の様々なネットワーク(例えば、文書引用関係、SNSにおける知人関係、購買履歴における商品と消費者との関係)にも適用可能であり、社会・産業における様々な価値にもつながることが期待される(例えば、購買履歴から特徴的な購買層・商品群を見つけてそれを販売・宣伝戦略立案に役立てる)。

報告書

(5件)
  • 2018 実績報告書   研究成果報告書 ( PDF )
  • 2017 実施状況報告書
  • 2016 実施状況報告書
  • 2015 実施状況報告書
  • 研究成果

    (22件)

すべて 2019 2018 2017 2016 2015

すべて 雑誌論文 (7件) (うち国際共著 4件、 査読あり 5件、 オープンアクセス 1件、 謝辞記載あり 3件) 学会発表 (15件) (うち国際学会 10件、 招待講演 2件)

  • [雑誌論文] Relation prediction in knowledge graph by Multi-Label Deep Neural Network2019

    • 著者名/発表者名
      Onuki, Y., Murata, T., Nukui, S., Inagi, S., Qiu, X.-L., Watanabe, M., Okamoto, H.
    • 雑誌名

      Applied Network Science

      巻: 4 号: 1

    • DOI

      10.1007/s41109-019-0133-4

    • 関連する報告書
      2018 実績報告書
    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Predicting Relations Between RDF Entities by Deep Neural Network2017

    • 著者名/発表者名
      Tsuyoshi, M., Onuki, Y., Nukui,S., Inagi, S., Qiu, Xu-le, Watanabe, M. & Okamoto, H.
    • 雑誌名

      Lecture Notes in Computer Science

      巻: 10577 ページ: 343-354

    • 関連する報告書
      2017 実施状況報告書
    • 査読あり / 国際共著
  • [雑誌論文] Topic Extraction on Twitter Considering Author’s Role Based on Bipartite Networks2017

    • 著者名/発表者名
      Hashimoto, T., Kuboyama, T., Okamoto, H. & Shin K.
    • 雑誌名

      Lecture Notes in Computer Science

      巻: 10558 ページ: 239-247

    • 関連する報告書
      2017 実施状況報告書
    • 査読あり / 国際共著
  • [雑誌論文] 全脳ネットワーク分析:コネクトームのリバースエンジニアリング2017

    • 著者名/発表者名
      岡本洋
    • 雑誌名

      人工知能

      巻: 32 ページ: 836-844

    • NAID

      130007917378

    • 関連する報告書
      2017 実施状況報告書
  • [雑誌論文] Local community detection as pattern restoration by attractor dynamics of recurrent neural networks2016

    • 著者名/発表者名
      Okamoto, H.
    • 雑誌名

      BioSystems

      巻: TBD ページ: 85-90

    • DOI

      10.1016/j.biosystems.2016.03.006

    • 関連する報告書
      2015 実施状況報告書
    • 査読あり / 国際共著 / 謝辞記載あり
  • [雑誌論文] 全脳ネットワーク分析:複雑ネットワーク科学とコネクトームとの融合から全脳アーキテクチャにせまる2016

    • 著者名/発表者名
      岡本洋
    • 雑誌名

      知能と情報(日本知能情報ファジィ学会誌)

      巻: 28

    • NAID

      130006707907

    • 関連する報告書
      2015 実施状況報告書
    • 謝辞記載あり
  • [雑誌論文] Community Detection as Pattern Restoration by Attractor Neural-Network Dynamics2015

    • 著者名/発表者名
      Okamoto, H.
    • 雑誌名

      Lecture Notes in Computer Science (Springer)

      巻: 9303 ページ: 197-207

    • DOI

      10.1007/978-3-319-23108-2_17

    • ISBN
      9783319231075, 9783319231082
    • 関連する報告書
      2015 実施状況報告書
    • 査読あり / 国際共著 / 謝辞記載あり
  • [学会発表] Community detection by modular decomposition of random walk2018

    • 著者名/発表者名
      Okamoto, H., Qiu, X.-L.
    • 学会等名
      Complex network Science (Dec 11-13 2018, Cambridge, U.K.)
    • 関連する報告書
      2018 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Connectome informatics: Reverse engineering of whole brain networks2018

    • 著者名/発表者名
      Okamoto, H., Suzuki, Y., Hayami, T., Negishi, S., Tamaru, H., Mizutani, H., Yamakawa, H.
    • 学会等名
      Advances in Neuroinformatics 2018 (https://www.neuroinf.jp/aini2018/)
    • 関連する報告書
      2018 実績報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Detecting communities in temporal networks built by associating temporal tags with events2017

    • 著者名/発表者名
      Hiroshi Okamoto
    • 学会等名
      NeySciX2017
    • 発表場所
      Tel Aviv, Israel
    • 年月日
      2017-01-15
    • 関連する報告書
      2016 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Predicting relations of embedded RDF entities by Deep Neural Network2017

    • 著者名/発表者名
      Onuki, Y., Tsuyoshi, M., Nukui, S., Inagi, S., Qiu, Xu-le, Watanabe, M. & Okamoto, H.
    • 学会等名
      The 16th International Semantic Web Conference (ISWC 2017), Poster
    • 関連する報告書
      2017 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Topic life cycle extraction from big Twitter data based on community detection in bipartite networks2017

    • 著者名/発表者名
      Hashimoto, T., Okamoto, H., Kuboyama, T. & Shin, K.
    • 学会等名
      2017 IEEE International Conference on Big Data (IEEE BigData 2017, Boston, MA, USA)
    • 関連する報告書
      2017 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Topic Extraction from Millions of Tweets Based on Community Detection in Bipartite Networks2017

    • 著者名/発表者名
      Hashimoto, T., Kuboyama, T., Okamoto, H. & Shin, K.
    • 学会等名
      The 27th International Conference on Information Modelling and Knowledge Bases (EJC 2017, Krabi, Thailand)
    • 関連する報告書
      2017 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Community Detection in Bipartite Networks by Modular Decomposition of Random Walk and its Applications to Data Analysis2017

    • 著者名/発表者名
      Qiu, Xu-le, Inagi, S., Tsuyoshi, M. & Okamoto, H.
    • 学会等名
      International School and Conference on Network Science (NetSci2017, Indianapolis, Indiana)
    • 関連する報告書
      2017 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] テンポラルネットワークからのコミュニティ抽出:エピソード記憶における海馬歯状回ニューロン新生の役割2016

    • 著者名/発表者名
      岡本洋
    • 学会等名
      第30回人工知能学会全国大会
    • 発表場所
      北九州国際会議場(福岡県北九州市)
    • 年月日
      2016-06-06
    • 関連する報告書
      2016 実施状況報告書
  • [学会発表] Extracting Hierarchical Organization of Communities in Networks by Series of Phase Transitions Induced by Quasi-Static Increase in Resolution2016

    • 著者名/発表者名
      Qiu Xu-le, Hiroshi Okamoto
    • 学会等名
      NetSci2016
    • 発表場所
      Seoul, South Korea
    • 年月日
      2016-05-30
    • 関連する報告書
      2016 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] Community Detection as Pattern Restoration by Attractor Neural-Network Dynamics2015

    • 著者名/発表者名
      Okamoto, H.
    • 学会等名
      10th International Conference on Information Processing in Cells and Tissues
    • 発表場所
      San Diego, USA
    • 年月日
      2015-09-16
    • 関連する報告書
      2015 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] 全脳ネットワーク分析:要素間関係がつくる神経機能モジュールの解明2015

    • 著者名/発表者名
      岡本洋
    • 学会等名
      研究戦略ワークショップ Strategy for Neuroscience 2015
    • 発表場所
      玉川大学
    • 年月日
      2015-09-05
    • 関連する報告書
      2015 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] 全脳アーキテクチャのアキレス腱:JWEIN/コミュニティ構造分析の視点から2015

    • 著者名/発表者名
      岡本洋
    • 学会等名
      ネットワークが創発する知能研究会(JWEIN2015)
    • 発表場所
      日本大学理工学部駿河台キャンパス
    • 年月日
      2015-08-20
    • 関連する報告書
      2015 実施状況報告書
    • 招待講演
  • [学会発表] 脳ネットワークのコミュニティは非木型の階層構造を持つ2015

    • 著者名/発表者名
      岡本洋
    • 学会等名
      第38回日本神経科学大会
    • 発表場所
      神戸国際会議場・神戸国際展示場
    • 年月日
      2015-07-28
    • 関連する報告書
      2015 実施状況報告書
  • [学会発表] Hierarchical organization of multi-scale communities in brain networks is non-tree structured2015

    • 著者名/発表者名
      Okamoto, H.
    • 学会等名
      24th Annual Computational Neuroscience Meeting
    • 発表場所
      Prague, Czech Republic
    • 年月日
      2015-07-20
    • 関連する報告書
      2015 実施状況報告書
    • 国際学会
  • [学会発表] 脳ネットワークのコミュニティは非木型階層構造を持つ2015

    • 著者名/発表者名
      岡本洋
    • 学会等名
      第29回人工知能学会全国大会
    • 発表場所
      公立はこだて未来大学
    • 年月日
      2015-06-01
    • 関連する報告書
      2015 実施状況報告書

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公開日: 2015-04-16   更新日: 2020-03-30  

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