研究室の紹介
神経適応理論研究チーム
豊泉 太郎
チームリーダー
豊泉 太郎 (Ph.D.)
メールアドレス

研究室プロフィール

当研究チームは、数理モデルの解析を通して、脳の情報処理機構および神経回路が環境に対して適応・学習するメカニズムの研究をしています。統計力学や情報理論などで培われた解析技術をコンピュータシミュレーションと組み合わせることにより、神経回路網が適切に機能する為に必要な基本的原理の理解を目指しています。

神経細胞がその活動に応じて自身の性質を変化させる現象(神経可塑性)は脳の学習、記憶、発達に大きな役割を果たしています。当研究チームは、数理的なモデルを駆使して、細胞レベルから回路レベルの知見を包括する可塑性の理論の構築を目指しています。更に、その結果形成される神経回路がどのような情報表現や情報保持の性能を持つかを回路の持つ構造や振る舞いから予測します。

研究テーマ

  1. 神経回路の結合様式や、それに起因する細胞集団の動的な活動状態に応じて、神経細胞集団が表現する情報や過去の記憶がどのように変化するか
  2. 活動に依存した神経回路の適応的変化がどのような法則で記述されるか
  3. 発達段階に応じたシナプス可塑性の変化とその包括的理論
  4. 情報理論的観点から導かれる神経回路の最適学習則

関連リンク

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プレスリリース・研究成果

2012年03月09日
脳神経細胞の協調活動を時々刻々と推定できる統計解析技術を開発
−新しい統計解析技術で見えてきた3つ以上の神経細胞の動的協調の可能性−

主要論文

  1. T. Toyoizumi and L. F. Abbott,:
    "Beyond the edge of chaos: Amplification and temporal integration by recurrent networks in the chaotic regime"
    Physical Review E 84, 051908 (2011)
  2. J. Gjorgjieva, T. Toyoizumi and S. J. Eglen,:
    "Burst-time-dependent plasticity robustly guides ON/OFF segregation in the lateral geniculate nucleus"
    PLoS Computational Biology 5, e1000618 (2009)
  3. T. Toyoizumi and K. D. Miller:
    "Equalization of ocular dominance columns induced by an activity-dependent learning rule and the maturation of inhibition"
    J. Neuroscience 29, 6514-6525 (2009)
  4. T. Toyoizumi, K. Rahnama Rad and L. Paninski,:
    "Mean-field approximations for coupled populations of generalized linear model spiking neurons with Markov refractoriness"
    Neural Computation 21, 1203-1243 (2009)
  5. Y. Sato, T. Toyoizumi and K. Aihara,:
    "Bayesian inference explains perception of unity and ventriloquism aftereffect: identification of common sources of audiovisual stimuli."
    Neural Computation 19, 3335-3355 (2007)
  6. T. Toyoizumi, J.-P. Pfister, K. Aihara and W. Gerstner,:
    "Optimality Model of Unsupervised Spike-Timing-Dependent Plasticity: Synaptic Memory and Weight Distribution"
    Neural Computation 19, 639-671 (2007)
  7. T. Toyoizumi, K. Aihara and S. Amari,:
    "Fisher Information for Spike-Based Population Decoding"
    Phys. Rev. Lett. 97, 098102 (2006)
  8. T. Toyoizumi, J.-P. Pfister, K. Aihara and W. Gerstner,:
    "Generalized Bienenstock-Cooper-Munro rule for spiking neurons that maximizes information transmission"
    Proc. Natl. Acad. Sci. USA 102, 5239-5244 (2005)
  9. T. Toyoizumi, J.-P. Pfister, K. Aihara and W. Gerstner,:
    "Spike-timing dependent Plasticity and mutual information maximization for a spiking neuron model"
    Advances in Neural Information processing Systems 17, 1409-1416 (2005)

メンバー

主宰者

豊泉 太郎
チームリーダー

メンバー

島ア 秀昭
研究員
Christopher Laurie BUCKLEY
研究員
Erin Christine MUNRO
研究員
清滝 玲子
アシスタント
西川 功
客員研究員