研究者詳細 - 徳永　旭将

口頭発表・ポスター発表等 - 徳永　旭将

分割表示73 件中 21 - 40 件目／全件表示 >>

Resorvoir-based neuron model to emulate cellular neural activity responding to odor in C. elegans

Ryosuke Ishibashi, Takumi Nakamura, Noriko Sato, Takeshi Ishihara, Yuichiro Tanaka, Hakaru Tamukoh, Terumasa Tokunaga

The 4th International Symposium on Neuromorphic AI Hardware 2022年12月 Research Center for Neuromorphic AI Hardware

開催期間： 2022年12月13日 - 2022年12月14日記述言語：英語開催地：-46 Furusemba-machi, Kokurakita-ku, Kitakyushu-shi, Fukuoka 802-0082 Japan 国名：日本国

The nervous system of Caenorhabditis elegans (C. elegans) realizes sensory-motor transformation for many odorants despite it consists of only 302 neurons. Recently, we have developed a novel live-cell imaging technique based on genetically encoded voltage and calcium indicators. Our imaging system enables simultaneous measurements of voltage and Ca2+ responses to specific sequential odor stimulation at a single cellular level. The series of experiments interestingly suggest that an individual neuron can sensitively and quantitatively express time-varying environmental information quite unlike the formal neuron. In this study, we attempted to model a single-neuron of C. elegans in a data-driven manner. As a pilot study, we validated whether voltage responses in AWA, which is one of the olfactory sensory neurons of C. elegans, can be reproduced by a simple echo state network (ESN). For input data, we used synthetic square waves that imitate sequential odor stimulation in in-vivo experiments. For target signals, actual measurements of voltage responses in AWA were used. The prediction test by the trained ESN showed that the transient variations of membrane potentials can be successfully reproduced while we failed to reproduce quasi-stationary depolarizations during odorant stimulation (Figure 1). The result warrants further research on more realistic ESN models including multiple voltage dependent ion channels.

Distribution-Free Semi-Supervised Cost Function with a Class-Prior Probability

Keiichi Nakanishi, Terumasa Tokunaga

The 4th International Symposium on Neuromorphic AI Hardware 2022年12月 Research Center for Neuromorphic AI Hardware

開催期間： 2022年12月13日 - 2022年12月14日記述言語：英語開催地：-46 Furusemba-machi, Kokurakita-ku, Kitakyushu-shi, Fukuoka 802-0082 Japan 国名：日本国

Supervised learning requires a large amount of labeled data to obtain high generalization performance. The labeled data is created by annotation. However, the annotation has a lot of problems, such as high cost. In this study, we propose a novel semi-supervised cost function for using unlabeled data effectively, which consists of two important terms. There is a class-prior probability penalty and an extended Focal loss function. A class-prior probability prevents overfitting to labeled data by utilizing prior knowledge for a percentage of positive samples over unlabeled data. We performed binary image segmentation to evaluate the proposed cost function's effectiveness. As a result, the proposed cost function performs flexible segmentation of objects with ambiguous shapes, because the output values of the boundary regions transition smoothly compared with Binary Crossentropy (BCE) and PNU Loss.

GL-CANomaly: Global and Local adversarial image Completion networks for ANomaly detection

石本宝, 中西慶一, 堀三晟, 徳永旭将

第25回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2022) 2022年11月電子情報通信学会情報論的学習理論と機械学習研究会

クラス事前確率を用いた分布を仮定しない半教師ありコスト関数とその応用

中西慶一, 片渕凌也, 堀三晟, 徳永旭将

第25回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2022) 2022年11月電子情報通信学会情報論的学習理論と機械学習研究会

半教師あり2クラス分類に基づく尤度を利用した粒子フィルタによる線虫の神経細胞追跡手法の提案

坂田大地, 中西慶一, 佐藤則子, 石原健, 徳永旭将

第11回生命医薬情報学連合大会 2022年09月日本バイオインフォマティクス学会, 日本オミックス医学会

膜電位イメージングデータの画像解析パイプラインの開発

Terumasa Tokunaga, Noriko Sato, Takeshi Ishihara, Keiichi Nakanishi, Daichi Sakata, takumi Namamura

線虫研究の未来を創る会 2022年08月

A Class-prior probability regularization with an extended Focal Loss for efficient Semi-supervised classification

The 3rd International Sympojium on Neuromorphic AI Hardware 九州工業大学ニューロモルフィックAIハードウェアセンター

Atmospheric Riverによる南極域へのエアロゾル輸送(1)

鈴木香寿恵, 原圭一郎, 徳永旭将, 後藤大輔, 平沢尚彦, 山内恭

気象学会2021年度秋季大会日本気象学会

開催期間： 2021年12月02日 - 2021年12月08日記述言語：日本語開催地：オンライン

近年，水蒸気輸送と豪雨(雪)には対流性の雲が連なって形成されるAtmospheric River(AR)が関連していると考えられるようになり，南極域においても極方向の水蒸気フラックス強化となる背景場とARの観測事例が報告されている[1]．そこで，昭和基地の降雪時にARと判別できる雲画像を用いたCNNによる自動識別に取り組んできた[2]．また，客観解析データを用いた全球規模のARとエアロゾル輸送の関連について報告がされており，Aerosol Atmospheric River (AAR)となって高濃度エアロゾルが輸送されることが示されている．本研究では，これまで行ってきたARによる水蒸気輸送だけではなく，陸起源と考えられる大気中微量物質の輸送も同時に捉え，大気による物質輸送過程を機械学習による予測モデルを構築することを目指す．まずは，ARとエアロゾル輸送の関連について2009年のブリザードイベントについて調べた．

LEA-Net: Layer-wise External Attention Network for Efficient Color Anomaly Detection

片渕凌也, 徳永旭将

第24回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2021) 電子情報通信学会情報論的学習理論と機械学習研究会

CNNを用いた顔認識に対するマスク着用の影響と改善方法の検討

溝田十悟, 徳永旭将

第24回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2021) 電子情報通信学会情報論的学習理論と機械学習研究会

複数の脈波抽出領域と独立成分分析を用いたサーマルカメラによる非接触バイタルセンシング手法の提案

野見山陸, 徳永旭将

第24回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2021) 電子情報通信学会情報論的学習理論と機械学習研究会

言語の違いに頑健なText-to-Imageモデルの構築に向けた展望

仲地早司, 徳永旭将

第24回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2021) 電子情報通信学会情報論的学習理論と機械学習研究会

Aurora Image Segmentation with Deep PNU Learning

片渕凌也, 三好由純, 徳永旭将

第150回地球電磁気・地球惑星圏学会総会・講演会2021 地球電磁気・地球惑星圏学会

4Dイメージングによる線虫の頭部神経活動の計測と回路シミュレーション

飯野雄一, 永田大貴, 豊島有, 佐藤博文, 金森真奈美, 久世晃暢, ジャンムンスソンウステファン, 大江紗, 村上悠子, 久下小百合, 広瀬修,徳永旭将,寺本孝行,岩崎唯史,吉田亮,石原健

第31回日本神経回路学会全国大会日本神経回路学会

開催期間： 2021年09月21日 - 2021年09月23日記述言語：英語開催地：オンライン

C. elegans is a model organism in which the structure (connectome) of the whole nervous system composed of 302 neurons has been determined. We performed whole-brain imaging by spinning disk confocal microscope combined with piezo objective positioner to obtain calcium imaging data of the whole head neurons. Further, we modeled the dynamics of neuronal ensembles based on the observed activity data and connectome data. As a result, we could perform virtual ablation of neurons or particular connections to gain insights into the information flow through the neural circuits.

Simultaneous measurements of membrane voltage and intracellular Ca2+ of AWA neurons by a gene encoded voltage indicator and GCaMP

Takeshi Ishihara, Noriko Sato, Terumasa Tokunaga

23rd International C.elegans conference Genetics Society of America

開催期間： 2021年06月21日 - 2021年06月24日記述言語：英語開催地：virtual

Measurement of neuronal activities in non-invasive and unanesthetized condition is important for understanding neuronal function in intact animals. Ca2+ imaging by fluorescent gene encoded calcium indicators (GECI) are a powerful way to measure neuronal activities in C. elegans. Although Ca2+ imaging revealed important aspects in neuronal functions, the measurement of neuronal membrane voltage is important to understand the neuronal functions. Furthermore, the relations of change of membrane voltages and changes of Ca2+ has not been fully understood. Recently, several types of gene encoded voltage indicators (GEVI) that are derived from 7TM proteins used for optogenetics has been developed to measure changes of membrane voltage in living animals. Even though the fluorescence of these GEVIs is dim, they showed fast time constants and relatively high fluorescent change depend on voltages. Among those GEVIs, we use paQuasAr3 for the voltage measurement, because it shows relatively higher fluorescence with other superior characteristics.
Since AWA, one of the olfactory sensory neurons, which is responsible for diacetyl sensation, was reported to show all-or-none action potentials (Liu et al. 2018), we firstly analyzed AWA voltage changes induced by diacetyl. We found that fluorescence of paQuasAr3 expressed in AWA cell body is changed in response to diacetyl stimulation with high reproducibility. At the beginning of the stimulation, the transient increase and decrease of fluorescence intensity was observed, whereas the relatively higher fluorescence intensity was sustained during the stimulation. To elucidate relations between the Ca2+ responses and the voltage responses, we made wild-type animals expressing paQuasAr3 and GCaMP6f in AWA neurons, and measured both fluorescence at a cell body simultaneously. We found that the changes of paQuasAr3 started faster than the changes of GCaMP. These analyses will give insights on the neuronal functions in informational processing.

宇宙プラズマ現象予測モデル開発に向けた機械学習・数値シミュレーション・観測による学習データの整備

Keiichiro FUKAZAWA, Tomoki KIMURA Terumasa TOKUNAGA, Shinya NAKANO

Japan Geoscience Union Meeting 2021 日本地球惑星科学連合

線虫C.elegansの細胞レベルの膜電位/カルシウム同時イメージング確立に向けて招待有り

徳永旭将, 石原健, 佐藤則子, 岩崎唯史

第2回分子サイバネティクス研究会，第46回分子ロボティクス定例研究会学術変革領域(A)「分子サイバネティクス」

Image-based Plant Disease Diagnosis with Unsupervised Anomaly Detection Based on Reconstructability of Colors

Ryoya Katafuchi, Terumasa Tokunaga

International Conference on Image Processing and Vision Engineering Institute for Systems and Technologies of Information, Control and Communication

機械学習・数値シミュレーション・観測融合による宇宙プラズマ現象予測モデル開発に向けた学習データの整備招待有り

深沢圭一郎, 木村智樹, 徳永旭将, 中野慎也

2020年度ISEE研究集会「太陽地球圏環境予測のためのモデル研究の展望」名古屋大学宇宙地球環境研究所

Overlapping Cluster Analysis of Whole-Brain Imaging Data of C.elegans: Detection of Functional Hub Neuron

加藤禎規, 佐藤博文, 豊島有, 大江紗, 寺本孝行, Stephen Wu, 徳永旭将, 吉田亮, 石原健, 飯野雄一, 岩崎唯史

日本物理学会第76回年次大会日本物理学会

開催期間： 2021年03月12日 - 2021年03月15日記述言語：日本語開催地：オンライン

線虫C.elegansは全神経細胞間のシナプス結合が判明しており、カルシウムイメージングにより線虫頭部にある全中枢神経細胞の活動が測定されている。カルシウムイメージングに用いられる蛍光タンパク質の退色の影響を除いた後、神経活動データに対して重複クラスタ解析を行った。複数のクラスタに属する神経細胞に着目し、機能的なHubと思われる神経細胞を特定する。また、シナプス結合と機能的なHubの関係性について言及する。

　前のページ - 次のページ　

<徳永 旭将>

口頭発表・ポスター発表等 - 徳永 旭将

<徳永　旭将>

口頭発表・ポスター発表等 - 徳永　旭将