研究者詳細 - 徳永　旭将

口頭発表・ポスター発表等 - 徳永　旭将

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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。

独立成分分析を用いた人工衛星干渉磁場の分離: 伸展物と事前情報を用いない磁場観測

今城峻, 能勢正仁, 相田真里, 松本晴久, 東尾奈々, 徳永旭将, 松岡彩子

統計数理研究所共同研究集会「宇宙地球環境の理解に向けての統計数理的アプローチ」統計数理研究所, 名古屋大学宇宙地球環境研究所，名古屋大学数理データ科学教育研究センター

An image processing pipeline for quantifying spatiotemporal evolution of voltage responses inside a single cell of C. elegans

Terumasa Tokunaga, Noriko Sato, Yuishi Iwasaki, Takeshi Ishihara

第43回日本分子生物学会年会日本分子生物学会

非対称的な相互作用を持つマルコフ確率場を変形モデルとした非剛体イメージレジストレーション技術の開発

長村徹, 徳永旭将

第23回情報論的学習理論ワークショップ電子情報通信学会情報論的学習理論と機械学習研究会

GLCICによる欠損補間に基づく教師なし画像異常検知法の提案

深町悠貴, 徳永旭将

第23回情報論的学習理論ワークショップ電子情報通信学会情報論的学習理論と機械学習研究会

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

深沢圭一郎, 木村智樹, 徳永旭将, 中野慎也

第148回地球電磁気・地球惑星圏学会総会及び講演会地球電磁気・地球惑星圏学会

開催期間： 2020年11月01日 - 2020年11月04日記述言語：英語

The machine learning has become a powerful tool to find the relation between variables thanks to the deep learning technique. This performs greatly in the classification, regression and recently generative modeling in the engineering and commercial areas. However, due to the satisfaction of physical laws in the scientific research area, the application of machine learning has some difficulties. In particular, the generative modeling is very sensitive to scientific data since the generated data is not guaranteed by the physical laws.
To overcome these problems, we have tried to apply machine learning to space plasma physics. In the observation there are many lacks data in space and time. Using the technique of GAN (Generative Adversarial Networks), we have challenged to represent the lack data of aurora image by ASI (All-Sky Imager) of THEMIS. Now we use the natural training data not only the observation data and we have obtained the smooth represented data, however these data cannot satisfy the physical laws. Then we prepare the training data of only observation.
From this thought the preparing the training data is the most important for machine learning. Then we have prepared the global simulation data of magnetosphere using real solar wind data for the generation and forecast the configuration of the magnetosphere. These data are the very large size and time elapsed data so that the data set cannot be stored in often case and usual machine learning cannot treat these data set. However recently there are 3D CNN (convolutional neural network) and RNN (recurrent neural network) which can be trained by 3D data set and these data set may become very important. In this study, we show the database of this data set data, representation of the auroral image and their status.

Development of Deformable Image Registration Technique using MRFs Based Deformation Model with Asymmetric Interaction

長村徹, 徳永旭将

第9回生命医薬情報連合大会日本バイオインフォマティクス学会（JSBi）, 日本オミックス医学会

GANに基づくCIEDE2000異常度スコアを用いた色異常検知方法の提案

片渕凌也, 徳永旭将

第23回画像の認識・理解シンポジウム電子情報通信学会パターン認識・メディア理解(PRMU)研究専門委員会

開催期間： 2020年08月02日 - 2020年08月05日記述言語：日本語開催地：オンライン

本論文では, 色に現れる異常の検出を目的とした, 教師なし異常検出方法を提案する. 提案手法では, 敵対的生成ネットワークに基づく教師なし学習に基づき, 色の再構成可能性を評価することで, 正常データでは見られなかった色の異常の検知を行う. また, 色の再構成可能性の評価のため, CIEDE2000 色差に基づく異常度スコアを提案する. 実験では, PlantVillage データセットを用いた病気の植物とその病変領域の検出に対して提案手法の性能評価を行い,ベースラインである AnoGAN との比較を行う. 実験の結果, 提案手法が色の異常検知問題に対して検出性能, 解釈可能性および計算効率性の観点から AnoGAN より優れた性能を発揮することを示す.

All-Sky Imagerデータの複数の脈動パッチを包括的に追跡するためのパイプライン

野見山陸, 三好由純, 遠山航平, 小川泰信, 細川敬祐, 徳永旭将

第23回画像の認識・理解シンポジウム電子情報通信学会パターン認識・メディア理解(PRMU)研究専門委員会

Signal and Noise Separation from Satellite Magnetic Field Data Using Independent Component Analysis: Prospect of Magnetic Measurements without Mast and Noise Source Information

Shun Imajo, Masahito Nosé, Mari Aida, Haruhisa Matsumoto, Nana Higashio, Terumasa Tokunaga, Ayako Matsuoka

JpGU-AGU Joint Meeting 2020 日本地球惑星科学連合

Identifying the Snowfall Cloud at Syowa Station, Antarctica via a Convolutional Neural Network

Kazue Suzuki, Masaki Shimomura, Kazuyuki Nakamura, Naohiko Hirasawa, Hironori Yabuki, Takashi Yamanouchi, Terumasa Tokunaga

2020年度人工知能学会全国大会（第34回）人工知能学会

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