| ENGLISH | JAPANESE |
  島崎 秀昭 HIDEAKI SHIMAZAKI, Ph.D.


shimazaki

 

 

京都大学大学院情報学研究科知能情報学専攻 特定准教授 / ホンダ・リサーチ・インスティチュート・ジャパン シニアサイエンティスト

理化学研究所 脳科学総合研究センター 研究員(2011-2016)
理化学研究所/マサチューセッツ工科大学 訪問研究員 (2008-2011)
日本学術振興会特別研究員 (2006-2007, 2008-2010)

京都大学理学研究科 物理学・宇宙物理学専攻 博士(理学) (2007)
ジョンズ・ホプキンス大学医学部神経科学科 修士(神経科学) (2003)
慶應義塾大学理工学部物理情報工学科 学士(工学) (2000)


Email:

 
 

| ヒストグラムのビン幅選択 | カーネル密度推定のバンド幅選択 | 動的スパイク相関解析 |
点過程と状態空間モデル | スパイク統計モデル入門 | 集合写真 |

   
 
| 研究内容 | 論文 | 学会発表 | 受賞歴 | 履歴書 |
  活動予定・報告
 

 

新着情報


2017年8月 日本神経回路学会の時限研究会を開催します.

2017年3月4, 5日 脳科学若手の会合宿で点過程モデリングのワークショップを行いました.[link]

 

2016年12月13日 Donner, Obermeyer, Shimazaki, Approximate Inference for Time-varying Interactions and Macroscopic Dynamics of Neural Populations がPLoS Computational Biologyに受理されました.

2016年10月20日 Chrsitian Donnerさんとの仕事がICONIP2016のExcellent paper awardに選ばれました.

2016年5月26日 共著論文がJ Neuroscience誌に掲載されました. [link]

2016年4月1日  共著論文がサイエンス誌に掲載されました.[link]

 

2015年12月24日 最近の考えをまとめました.

Shimazaki H, Neurons as an Information-theoretic Engine. arXiv:1512.07855 [pdf, link]

脳内の情報統合の基礎に利得制御があります.注意等のフィードバック利得制御により感覚情報を変調する過程が熱機関のように取り扱えることを示した論文です.これによって脳の内部計算の定量化や効率を計算することができます.

2015年7月18日 統計数理研究所で行う公開講座「点過程ネットワークの統計解析入門」の案内がでました.

2015年5月15日 自然画像解析の論文が受理されました.MaBouDi H, Shimazaki H, Amari S, Soltanian-Zadeh H, "Representation of Higher-order Statistical Structures in Natural Scenes via Spatial Phase Distributions." Vision Research 2015. [pdf]

2015年5月 カーネル密度推定論文が著名な神経科学者の研究室で使用され始めています.Hill, Fried & Koch J Neurophysiol2015. Ito, Zhang, Witter, Moser & Moser Nature 2015. Manita, Suzuki, ..., Larkum & Murayama Neuron 2015.

2015年3月19日 神経細胞のサイレンスと高次統計の関係を明らかにした研究が受理されました.Shimazaki H., Sadeghi K., Ishikawa T., Ikegaya Y. & Toyoizumi T. Simultaneous silence organizes structured higher-order interactions in neural populations. Scientific Reports 5, 9821, 2015. [link]

 

kandel2014年4月発売 「カンデル神経科学 第5版」(メディカル・サイエンス・インターナショナル社)理論神経科学(付録F)の翻訳を担当しました.

 


講義

本年度

2017年3月4, 5日 脳科学若手の会合宿 点過程モデリングのワークショップ

2016年12月-3月 国際基督教大学 統計物理 平島大・島崎秀昭

2016年12月 理化学研究所脳科学塾 Statistics for Neuroscience I and II 島崎秀昭・藤澤茂義

過去の講義

2016年2月10日 統計数理研究所公開講座 点過程ネットワークの統計解析入門 小山慎介・島崎秀昭


2014年5月10日 明治大学大学院理工学研究科 理工学総合講義D第2回

  • 「知覚/認知と神経コーディング研究入門」「神経情報の解読」

2013 Mar 3-12 集中講義 Introduction to statistical models of neural spike train data

The Institute for Research in Fundamental Sciences, School of Cognitive Sciencesの博士過程の履修科目として点過程・一般化線形モデルを用いた脳・神経データ解析の講義(計6回)を行いました.

   
| 研究内容 | 論文 | 学会発表 | 受賞歴 | 履歴書 |
  研究内容
 

多細胞同時記録神経スパイク時系列データの状態空間モデル

神経細胞集団の協調活動が神経系の情報処理に本質的な役割があるとする仮説が古くから提唱されています. この仮説に従えば, 協調的活動が複数細胞の同期的な発火活動という形で現れ, 観測されたスパイク時系列間の同期スパイクの構造に外界刺激や脳の内部状態(注意や期待)の情報が符号化されている可能性があります. こうした仮説に基づく実験及びデータ解析は, 単一神経細胞のスパイク発火頻度を調べる古典的な電気生理実験の枠組みを踏み出す試みであり, 新たな発見が期待されています. 実際, 近年の多細胞同時計測技術の発展とともに, 神経細胞間のスパイク同期が動物の知覚・行動と密接な関係にあることを示唆するいくつかの実験的証拠が提出されています.

神経細胞の同期的協調活動を調べるためには, 同時記録された複数細胞のスパイク時系列間に潜むスパイク相関構造を推定する必要があります. ただし, 3つ以上の神経細胞の協調活動を調べるためには2体間の相関だけでなく, 一般に多体間の相関, すなわち高次相関も推定する必要があるかもしれません. また協調活動が動的であるとすれば, 相関構造の変化を追跡できなければなりません. こうした動的に生成・消失, あるいはその相関の強さが変化する仮想的な協調細胞集団をセルアセンブリと呼ぶことがあります. 同時記録した神経スパイク時系列からセルアセンブリを捉えることは可能なのでしょうか.

この問題に答えるために我々は, 対数線形モデルを観測モデルとする状態空間モデルを用いて, 時間変動するスパイク発火率とスパイク相関を同時に推定する技術を開発しています. 対数線形モデルを用いることで, 高次相関を情報幾何の枠組みにより厳密に定義することができます. また状態空間モデルは一般に時間依存システムのモデル化に用いられる手法です. 我々は状態(対数線型モデルの自然母数)の事後分布を対数二次形式で近似し, 非線形再帰濾波公式を導出, 濾波公式と固定幅平滑化公式を併せて時間変動する相関構造を推定する手法を開発しました. これにより集団としての神経細胞活動の動的構造を明らかにし, 動物の認知・行動との関係についての神経生理学的知見を得ることを目標としています.

  • 原著論文
    • Donner C., Obermeyer K., Shimazaki H. Approximate Inference for Time-varying Interactions and Macroscopic Dynamics of Neural Populations. Provisional acceptance by PLOS Computational Biology
    • Shimazaki H., Amari S., Brown E. N., and Gruen S., State-space Analysis of Time-varying Higher-order Spike Correlation for Multiple Neural Spike Train Data. PLoS Comput Biol 8(3): e1002385. doi:10.1371/journal.pcbi.1002385 link pdf
  • 紀要
    • Donner C. and Shimazaki H. Approximate inference method for dynamic interactions in larger neural populations. ICONIP 2016, Part III, LNCS 9949, 104–110, 2016
    • Shimazaki H., Single-trial estimation of stimulus and spike-history effects on time-varying ensemble spiking activity of multiple neurons: a simulation study. J. Phys.: Conf. Ser. (2013) 473 012009 doi:10.1088/1742-6596/473/1/012009 [link]
    • Shimazaki H., Amari S., Brown E. N., and Gruen S: State-space Analysis on Time-varying Correlations in Parallel Spike Sequences, Proc. IEEE ICASSP2009, 3501-3504. pdf
    • 島崎秀昭, 甘利俊一, Emery Brown, Sonja Gruen. 動的スパイク相関の状態空間モデル. 日本神経回路学会第19回全国大会講演論文集 JNNS2009, p.10-11. pdf
  • 解説論文 ・記事
    • 対数線形モデルによるマルチニューロンスパイクデータ解析 日本神経回路学会誌 2011年12月号 Vol18(4) 194-203 pdf
    • REKEN RESEARCH Research Highlight 掲載
    • 日本生物物理学会 生物物理誌トピックス「神経細胞活動の統計モデルによる解析」第53巻第2号p.103-104 pdf
  • 招待講演
  • ポスター発表 
    • CNS2009 in Berlin. Shimazaki, Amari, Brown and Gruen. Bayes Factor Analysis for Detection of Time-dependent Higher-order Spike Correlations. [abstract]
    • Cosyne2009. Shimazaki, Amari, Brown and Gruen. Detection of non-stationary higher-order spike correlation. [abstract]
    • SAND4. Shimazaki, Brown and Gruen: State-space Analysis on Time-dependent Correlation in Parallel Spike Trains. [abstract]
    • 第11回情報論的学習理論ワークショップ 島崎秀昭, ソーニャ グリューエン: 多細胞同時記録スパイク時系列データの状態空間モデル [abstract]
  • 報道
  • 受賞
    • 日本神経回路学会第19回全国大会研究賞に選出して頂きました. [写真] この受賞により理化学研究所の野依良治理事長から感謝状を頂きました. ありがとうございました. 09/10/16 pdf
    • Excellent paper award at ICONIP2016

 

 



単一神経細胞スパイク時系列データのレート推定

img電気神経生理学の動物実験では感覚刺激・行動・注意等と神経細胞の発火頻度(スパイクレート)の相関関係がよく調べられます. 広く使われているレート推定の手法に, 同一刺激下で行われた複数回の試行のスパイク時系列を適当な時間幅をもつ区間に分割し, その中でのイベント生成率(発火率)を棒グラフとして表すPeristimulus Time Histogram (PSTH) があります.

PSTH の形状は分割する区間の幅, いわゆるビン幅に大きく依存するにもかかわらず, 多くの場合ビン幅は研究者により恣意的に決められてきました. ビン幅が小さすぎるとヒストグラムのサンプル揺らぎが大きくなります. 一方で大きすぎれば背後の変動レートに十分に追従できません. そこで私たちはポワソン過程という条件下で実験データから最適なビン幅を導出する公式を導きました. また所望のビン幅を得るのに必要な実験回数を推定する方法を考案しました[1,2,3].

このほかに, カーネル関数を用いたレート推定のためのカーネルバンド幅最適化の公式[4,5,6], さらに進んだトピックとして最適幅が局所データに適応して変動する可変幅カーネル法の研究[4,6]も行っています.

ヒストグラム最適化 

The optimal bin width Δ of a histogram is obtained as a minimizer of the formula,

Here, k and v are mean and variance of the number of samples in the bins.

[Webアプリケーション]

  • [1] Shimazaki and Shinomoto. A Method for Selecting the Bin Size of a Time Histogram. Neural Computation (2007) Vol. 19(6) 1503-1527. pdf
  • [2] Shimazaki and Shinomoto: A recipe for optimizing a time-histogram NIPS2007 pdf
  • [3] 島崎秀昭, 篠本滋: スパイク時系列のヒストグラム作成における最適区間幅決定のレシピ JNNS2005 pdf
  • 受賞 平成19年度 日本神経回路学会奨励賞

カーネル最適化 

The optimal bandwidth is obtained as a minimizer of the formula,

Here and are a kernel function with bandwidth and the data.

[Webアプリケーション]

  • [4] Shimazaki and Shinomoto. Kernel Bandwidth Optimization in Spike Rate Estimation. Journal of Computational Neuroscience (2010) Vol. 29 (1-2) 171-182. pdf
  • [5] Shimazaki and Shinomoto: Kernel Width Optimization in the Spike-rate Estimation, Neural Coding 2007 Abstract p120-123 pdf
  • [6] 島崎秀昭, 篠本滋: 局所適応カーネル法によるスパイクレート推定 JNNS2008 p186-187 pdf
  • 受賞 Best Poster Award at Neural Coding 2007

 

   
   
| 研究内容 | 論文 | 学会発表 | 受賞歴 | 履歴書 |
論文/学会発表
 

In Preparation Under Review Published / In Press

[Google Scholor Citation Index] [ResearcherID] [ORCID]

論文学会紀要

MaBouDi H, Shimazaki H, Soltanian-Zadeh H, Amari S. Learning Complex Representations from Spatial Phase Statistics of Natural Scenes. bioRxiv doi: https://doi.org/10.1101/112813

Donner C, Obermeyer K, Shimazaki H. Approximate Inference for Time-varying Interactions and Macroscopic Dynamics of Neural Populations. PLoS Computational Biology (2017) 13(1): e1005309 [link, code]

Donner C and Shimazaki H, Approximate inference method for dynamic interactions in larger neural populations. The 23rd International Conference on Neural Information Processing (ICONIP 2016) LNCS (2016) 9949, 104–110

Mochizuki Y, Onaga T, Shimazaki H, Shimokawa T, Tsubo Y, Kimura R, Saiki A, Sakai Y, Isomura Y, Fujisawa S, Shibata K, Hirai D, Furuta T, Kaneko T, Takahashi S, Nakazono T, Ishino S, Sakurai Y, Kitsukawa T, Lee JW, Lee H, Jung MW, Babul C, Maldonado PE, Takahashi K, Arce-McShane FI, Ross CF, Sessle BJ, Hatsopoulos NG, Brochier T, Riehle A, Chorley P, Gruen S, Nishijo H, Ichihara-Takeda S, Funahashi S, Shima K, Mushiake H, Yamane Y, Tamura H, Fujita I, Inaba N, Kawano K, Kurkin S, Fukushima K, Kurata K, Taira M, Tsutsui K, Ogawa T, Komatsu H, Koida K, Toyama K, Richmond BJ, and Shinomoto S. Similarity in Neuronal Firing Regimes across Mammalian Species. Journal of Neuroscience (2016) 36:5736-5747. [link]

Chou M.Y., Amo R., Kinoshita M., Cherng B.W., Shimazaki H., Agetsuma M., Shiraki T., Aoki T., Takahoko M., Yamazaki M., Higashijima S., and Okamoto H. Social conflict resolution regulated by two dorsal habenular subregions in zebrafish. Science, (2016) Vol. 352(6281) 87-90 [link]

MaBouDi H, Shimazaki H, Amari S, Soltanian-Zadeh H, Representation of higher-order statistical structures in natural scenes via spatial phase distributions. Vision Research (2016) 120, 61–73 [pdf, link]

Shimazaki H, Neurons as an Information-theoretic Engine. arXiv:1512.07855 (2015) [pdf, link]

Shimazaki H, Sadeghi K, Ishikawa T, Ikegaya Y, Toyoizumi T, Simultaneous silence organizes structured higher-order interactions in neural populations. Scientific Reports (2015) 5, 9821 . [link]

Shimazaki H., Single-trial estimation of stimulus and spike-history effects on time-varying ensemble spiking activity of multiple neurons: a simulation study. J. Phys.: Conf. Ser. (2013) 473 012009 [link]

Shimazaki H., Amari S., Brown E. N., and Gruen S., State-space Analysis of Time-varying Higher-order Spike Correlation for Multiple Neural Spike Train Data. PLOS Computational Biology (2012) 8(3): e1002385. [link]

島崎秀昭. 対数線形モデルによるマルチニューロンスパイクデータ解析. 日本神経回路学会誌 解説論文 2011年12月号 Vol18(4) 194-203 [link, pdf]

Shimazaki H. and Shinomoto S., Kernel Bandwidth Optimization in Spike Rate Estimation. Journal of Computational Neuroscience (2010) Vol. 29 (1-2) 171-182. [pdf, link]

Shimazaki H., Amari S., Brown E. N., and Gruen S., State-space Analysis on Time-varying Correlations in Parallel Spike Sequences. Proc. IEEE ICASSP2009, 3501-3504. [link, pdf]

Shimazaki H. and Shinomoto S., A method for selecting the bin size of a time histogram. Neural Computation (2007) Vol. 19(6), 1503-1527 [pdf, link]

Shimazaki H. and Shinomoto S., A recipe for optimizing a time-histogram, Advances in Neural Information Processing Systems (2007) Vol. 19, 1289-1296. [pdf]

Shimazaki H. and Niebur E., Correlated multiplicative modulation in coupled oscillator systems: a model of selective attention, Progress of Theoretical Physics Supplement (2006) No.161 336-339. [link]

Shimazaki H. and Niebur E., Phase transitions in multiplicative competitive processes, Physical Review E (2005) 72(1), 011912. [Full Text, PDF, link, 日本語解説]

Tsukada M, Aihara T, Kobayashi Y, Shimazaki H., Spatial analysis of spike-timing-dependent LTP and LTD in the CA1 area of hippocampal slices using optical imaging, Hippocampus. (2005) 15(1), 104-109. [link]

小林祐喜, 島崎秀昭, 相原威, 塚田稔, 海馬CA1野の入力と出力逆伝搬の時間タイミング依存性LTP/LTD 日本神経回路学会誌 (2001) Vol8,No.2 p.57-64.

 

翻訳

カンデル神経科学付録F:神経科学への理論的アプローチ:単一ニューロンからネットワークまで」日本語版監修 金澤一郎・宮下保司; メディカル・サイエンス・インターナショナル社 (2014 in press).原著 Principles of Neural Science 5th edition, Kandel et al.; McGraw-Hill Professional (2012) link

 

寄稿受賞報告等

島崎秀昭. 日本生物物理学会生物物理誌トピックス「神経細胞活動の統計モデルによる解析」第53巻第2号 p.103-104

島崎秀昭. 日本神経回路学会第19回全国大会研究賞の研究概要 日本神経回路学会誌 Vol.17 No.1 51-52 2010年3月[pdf]

島崎秀昭. 平成19年度日本神経回路学会奨励賞の研究概要 日本神経回路学会誌 Vol.15 No.1 2008年3月

島崎秀昭. 脳と心のメカニズム第6回冬のワークショップ参加報告 日本神経回路学会誌 Vol.13 NO.2 2006年 6月

 

プレス発表・報道

REKEN RESEARCH Research Highlight (2012/8/3)

(プレス発表) 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 日本語 英語 独語 (報道) 日刊工業新聞(2012/3/12), 化学工業日報(2012/3/12), マイナビニュース, ScienseDaily

 

技術報告

島崎秀昭. 離散力学系の競争モデルに見られる相転移 --統計物理学の視点から--  物性研究 86─4 pp. 534-535 (2006年7月号) 及び 素粒子論研究 113巻2号(2006年5月号) [pdf]

島崎秀昭, 小林祐喜, 大澤さや香, 森田稔, 溝口健二, 相原威, 塚田稔. LTP・LTDの発火タイミング特性曲線の同定:光計測によるアプローチ, 電子情報通信学会技術研究報告, vol.99, No.686, 2000, p.37-43 [abstract]

小林祐喜, 島崎秀昭, 荻久保佳伸, 溝口健二, 相原威, 塚田稔. 海馬CA1神経回路の入力と出力逆伝搬の時間タイミング依存性LTP・LTDの空間分布, 電子情報通信学会技術研究報告, vol.99, No.686, 2000, p.31-36 [abstract]

 


| 研究内容 | 論文 | 学会発表 | 受賞歴 | 履歴書 |

学会・ワークショップでの発表

2016年 

Donner C. and Shimazaki H., Estimating dynamic functional networks of larger neural populations. Society for Neuroscience 2016. Nov 16, 2016 POSTER

Shomali S.R., Ahmadabadi M.N., Rasuli N. S., Shimazaki H., Exact analysis of spike­timing and higher­order interactions of neurons at the threshold regime suggests network architecture underlying sparse population activity. Society for Neuroscience 2016. Nov 14, 2016 POSTER

Donner C. and Shimazaki H., Large-scale inference of time-varying neural interactions. The 23rd International Conference on Neural Information Processing (ICONIP 2016). Kyoto, Japan. Oct 16, 2016 (Talk by Donner) EXCELLENT PAPER AWARD

MaBouDi H., Shimazaki H., Lars Chittka L. Modelling elemental learning of honeybees by spiking neural networks. EURBEE 2016. Cluj-Napoca, Romania. Sep 7, 2016 (Talk by MaBouDi)

Shimazaki H. Toward thermodynamic principles of consciousness. University of Sussex, UK. Jul 7, 2016. TALK

Shimazaki H. Higher-order interactions of neural populations. University College London, UK. Jul 5, 2016. TALK

Shimazaki H. Population coding of neurons: Dynamics, higher-order interactions, and mechanisms. Queen Mary University of London, UK. Jul 4, 2016. TALK

Shomali S.R., Ahmadabad M.N., Shimazaki H., Rasuli SN. Exact spike-timing distribution reveals higher-order interactions. CNS*2016. Jeju, South Korea. Jul 2, 2016 (Poster by Shomali) POSTER (Reviewed) links

島崎秀昭, Andrew J Peters, 小宮山尚樹, 豊泉太郎. Redundant spatiotemporal coding by layer 2/3 neurons of motor cortex during initial motor learning. 第17回ノンパラメトリック統計解析とベイズ統計 慶應義塾大学三田キャンパス 2016年3月29・30日 TALK

島崎秀昭 神経ネットワークの情報コーディング:ダイナミクス・高次相関・メカニズム. 第4回東工大若手物性セミナー 東京工業大学すずかけ台キャンパス 2016年2月18日 TALK (Invited)

島崎秀昭 動的イジングモデルを用いた神経回路網活動の解析 NS Forum 国際基督教大学 2016年2月2日 TALK (Invited)

島崎秀昭, Andrew J Peters, 小宮山尚樹, 豊泉太郎 Redundant coding by layer 2/3 neurons of motor cortex during initial motor learning. 脳と心のメカニズム 第16回冬のワークショップ 北海道ルスツ 2016年1月6,7,8日 POSTER [link]

 

2015年

Christian Donner and Hideaki Shimazaki. Approximation methods for inferring time-varying interactions of a large neural population. NIPS 2015 Workshop on `Statistical Methods for Understanding Neural Systems'. Montreal, Canada. Dec 11, 2015 POSTER [link1, link2]

島崎秀昭 神経回路網活動の熱力学的考察 数理モデリング研究会 滋賀 2015年11月28,29日 TALK [link]

Shimazaki H. Simultaneous silence explains structured higher-order interactions of neural populations. Juelich Research Center. Juelich, Germany. May 5, 2015 Seminar TALK (Invited) [link]

Shimazaki H. Simultaneous silence explains structured higher-order interactions of neural populations. Bernstein Center of Computational Neuroscience Berlin. Berlin, Germany. Apr 28, 2015 TALK [link]

島崎秀昭 Simultaneous silence explains structured higher-order interactions of neural populations. 第16回ノンパラメトリック統計解析とベイズ統計 慶應義塾大学 2015年3月25日 TALK

島崎秀昭 神経細胞の集団活動の高次統計とメカニズム 第3回ヘテロ・ニューロ・アナリシス研究会 玉川大学 2015年3月18日 TALK (Invited)

 

2014年

Thomas Sharp, Hideaki Shimazaki, Yoshikazu Isomura and Tomoki Fukai. State-space analysis of behaviour- and layer-dependent synchrony in motor cortex during volitional arm movement. Society for Neuroscience (SfN) 2014, Washinton DC, USA. Nov 16, 2014 POSTER

Thomas Sharp, Hideaki Shimazaki, Yoshikazu Isomura and Tomoki Fukai. Behaviour- and layer-dependent synchrony in motor cortex during volitional arm movement, Neuro2014, Yokohama, Japan. Sep 11, 2014 POSTER

Safura Rashid Shomali, Majid Nili Ahmadabadi, Hideaki Shimazaki, S Nader Rasuli. Theoretical study on spike-timing probability in a pair of pre-post synaptic neurons. Neuro2014, Yokohama, Japan. Sep 11, 2014 POSTER

Shimazaki H. Simultaneous silence explains structured higher-order interactions of neural populations. CiNet 1F Conference Room A, June 3 11:00-12:00 TALK

Shimazaki H. Simultaneous silence explains structured higher-order interactions of neural populations. 京都大学セミナー, June 2 TALK

Tom Sharp*, Hideaki Shimazaki, Yoshikazu Isomura and Tomoki Fukai. Behaviour- and layer-dependent synchrony in motor cortex during volitional arm movement. Workshop on data mining in neuroscience. National Institute of Informatics, Tokyo, Japan. May 28-29, 2014 TALK

HaDi MaBouDi, Hideaki Shimazaki, Hamid Soltanian-Zadeh, Shun-ichi Amari. Bimodal Distributions of Local Phase Variables in Natural Images. The 2014 VSS Annual Meeting, St. Pete Beach, Florida. May 18, 2014 POSTER

HaDi MaBouDi, Hideaki Shimazaki, Mehdi Abouzari, Shun-ichi Amari, Hamid Soltanian-Zadeh, Statistical inference for directed phase coupling in neural oscillators. Computational and Systems Neuroscience (Cosyne) 2014. Feb 27 Salt Lake City, USA. POSTER

島崎秀昭. State-space analysis of higher-order interactions in parallel event sequences 第15回ノンパラメトリック統計解析とベイズ統計 慶応義塾大学三田キャンパス 2014年3月19日 TALK

島崎秀昭. 高次相関を伴う神経回路網活動:局所回路の計算原理を求めて. 神経科学と統計科学の対話4. 統計数理研究所 2013年3月17日 TALK

Shimazaki H., Sadeghi K., Ikegaya Y., Toyoizumi T. Structured higher-order interactions explain the simultaneous silence of neural populations. 脳と心のメカニズム 第14回 冬のワークショップ 2014年1月8日(水)-10日(金) ポスター発表

島崎秀昭「留学という選択」 大学院留学・ポスドク留学・語学留学・サマースクールなど異なるタイプの留学についてお話します.また日本に来る留学生への対応や海外での講義体験などの国際交流についてもご紹介します.脳科学若手の会 2014年1月25日(日)

 

2013年

Shimazaki H., Sadeghi K., Ikegaya Y., Toyoizumi T., The simultaneous silence of neurons explains structured higher-order interactions in ensemble spiking activity, SfN2013. San Diego, USA. Nov 9-13, 2013 POSTER

Shimazaki H., State-space Analysis of Time-varying Higher-order Interactions: its Applications to Neuroscience, ELC International Meeting on ''Inference, Computation, and Spin Glasses'' (ICSG2013), Sapporo, Japan. July 28-30, 2013 TALK (Invited)

Shimazaki H., Higher-order interactions in population activity of hippocampal CA3 neurons, Workshop on statistical analysis of neurophysiological and clinical data, Kyoto, Japan. TALK

Shimazaki H., Estimating Time-varying Higher-order Neuronal Interactions in Awake Behaving Animals, Modeling Neural Activity: Statistics, Dynamical Systems, and Networks, Lihue, Hawaii, USA. 2013 June 26-28 TALK (Selected)

Shimazaki H., Sadeghi K., Ikegaya Y., Toyoizumi T., The simultaneous silence of neurons explains higher-order interactions in ensemble spiking activity, Neuro2013, Kyoto, Japan. Jun. 20 POSTER

Shimazaki H. Estimating dynamic neural interactions in awake behaving animals. The 3rd Mathematical Neuroscience Workshop in School of Mathematics, Institute for Research in Fundamental Sciences (IPM). Tehran, Iran. Mar. 13 TALK (Invited)

Shimazaki H. The Simultaneous Silence of Neurons Explains Higher-Order Interactions in Ensemble Spiking Activity. The 3rd Mathematical Neuroscience Workshop in School of Mathematics, Institute for Research in Fundamental Sciences (IPM). Tehran, Iran. Mar. 14 TALK (Invited)

島崎秀昭. 高次相関を伴う神経回路網の活動と情報コーディング 玉川大学脳科学若手の会 第88回談話会 Feb 22 TALK (Invited) 佐村さんによるレポート

Shimazaki H., Sadeghi K., Ikegaya Y., Toyoizumi T. The simultaneous silence of neurons explains structured higher-order interactions in spontaneous spiking activity. 神経科学と統計科学の対話3. 統計数理研究所 Feb 18-19 TALK

 

2012年

Shimazaki H., Kolia Sadeghi, Yuji Ikegaya, Taro Toyoizumi. Joint inactivation statistics of population spiking activities. RIKEN BSI Retreat 2012, Nov 12-13, Karuizawa, Japan POSTER

Shimazaki H. The simultaneous silence of neurons explains structured higher-order interactions in ensemble spiking activity. BSI Lunch Seminar 2012 Nov. 8 TALK

Shimazaki H., Kolia Sadeghi, Yuji Ikegaya, Taro Toyoizumi. Joint inactivation statistics of population spiking activities. Workshop on statistical aspects of neural coding. Nov 1-2. Kyoto University & Ritsumeikan University. TALK (Invited)

Shimazaki H. Tracking Dynamic Neural Interactions in Awake Behaving Animals. Workshop on neural information flow, Kyoto University, Kyoto Jun 20 2012 TALK (Invited)

島崎秀昭, 篠本滋. ヒストグラム・カーネル密度推定の神経スパイクデータへの適用:理論と実践 第13回ノンパラメトリック統計解析とベイズ統計 2012年3月29・30日 慶應義塾大学三田キャンパス TALK (Invited)

Shimazaki H., Kolia Sadeghi, Yuji Ikegaya, Taro Toyoizumi, The simultaneous silence of neurons explains higher-order interactions in ensemble spiking activity. Computational and Systems Neuroscience (Cosyne) 2012. Salt Lake City, USA. 2012 Feb 23-26 POSTER (Reviewed)

Shimazaki H. 非線形セミナー 神経細胞の高次スパイク相関:状態空間モデルによる解析. 京都大学理学部物理学第一教室 2012 Feb 2 TALK (Invited)

 

2011年

島崎秀昭, 小山慎介. 神経スパイク解析における状態空間モデル,GLMの応用. 統計科学と神経科学の対話2 2011年 12月26-27日 [TALK, Invited]

Shimazaki H., Amari S., Brown E. N., and Gruen S. Dynamics of Higher-order Spike Correlation in an Awake Behaving Monkey: Analysis by a State-space Model. RIKEN BSI Retreat, Karuizawa, Japan. Oct 31 POSTER

Shimazaki H., Ikegaya Y., and Toyoizumi T. A New Sparse Log-linear Model for Simultaneously Active and Inactive Neurons. RIKEN BSI Retreat, Karuizawa, Japan. Oct 31 POSTER

Shimazaki H. and Brown E.N. Copula-based Mixture Time-series Model of Continuous and Point Processes for Synthetic Analysis of Neural Signals. RIKEN BSI Retreat, Karuizawa, Japan. Oct 31 POSTER

島崎秀昭 脳の高次機能と動的高次スパイク相関:状態空間モデルによる解析, 統計神経科学ミニワークショップ 統計数理研究所 9月8日 [TALK, Invited]

Shimazaki H. and Brown E. N. Constructing a joint time-series model of continuous and Bernoulli/Poisson processes using a copula Computational and Systems Neuroscience 2011 Salt Lake City, USA. Feb 24-27 POSTER (Reviewed)

 

2010年

Shimazaki H. Analysis of Dynamic Neural Spike Data: From Firing Rates to Spike Correlations. Neurostatistics Working Group Seminar, Dept. of Biostatistics, Harvard University, Dec 1 [TALK, Invited] link

Shimazaki H. Detection of dynamic cell assemblies by the Bayes Factor. Workshop on spatio-temporal neuronal computation, Kyoto University, Japan Sep 6-7 [TALK, Invited]

Shinomoto S*, Shimazaki H, and Shimokawa T. Characterizing neuronal firing with the rate and the irregularity. Neuro2010, Kobe, Japan Sep. 2 S3-10-1-3 [abst]

Shimazaki H., Gruen S., and Amari S. Analysis of subsets of higher-order correlated neurons based on marginal correlation coordinates. Cosyne 2010, Salt Lake City, USA. 1-63 Feb 25-28 [abst]

 

2009年

島崎秀昭, 甘利俊一, Emery Brown, Sonja Gruen. 動的スパイク相関の状態空間モデル. 日本神経回路学会 第19回全国大会 9月24-26 仙台 口頭発表+ポスター [日本神経回路学会大会研究賞受賞] [pdf]

Shimazaki H. Analysis of Dynamic Spike Data: From Spike Rate to Multiple Neuron Spike Correlation. The 6th Brain Lunch Seminar. RIKEN Brain Science Institute, Saitama, Japan. Sep 8. TALK

Shimazaki H., Amari S., Brown E. N., and Gruen S. Bayes Factor Analysis for Detection of Time-dependent Higher-order Spike Correlations. CNS2009. Berlin, Germany. Jul 18-23 P99 POSTER [abstract]

Shimazaki H. and Shinomoto S. Histogram binwidth and kernel bandwidth selection for the Spike-rate estimation. CNS2009. Berlin, Germany. Jul 18-23 P116 POSTER [abstract]

島崎秀昭. State-space Model of Dynamic Correlations in Parallel Spike Sequences 非線形動力学セミナー京都大学理学研究科物理学第一教室 Jun 1 TALK

Shimazaki H., Amari S., Brown E. N., and Gruen S. Estimating time-varying spike correlations from parallel spike sequences, German-Japanese Workshop "Computational and Systems Neuroscience", Berlin, May 25-28, 2009 POSTER

Shimazaki H., Amari S., Brown E. N., and Gruen S. State-space Analysis on Time-varying Correlations in Parallel Spike Sequences. IEEE ICASSP2009 Special Session on `Signal Processing for Neural Spike Trains', Taipei, Taiwan. Apr 24 SS-L10.4 [LECTURE, Invited]

Shimazaki H., Amari S., Brown E. N., and Gruen S. Detection of non-stationary higher-order spike correlation. Cosyne 2009, Salt Lake City, USA. Feb 26 -Mar 3 POSTER II-62 [abstract]

 

2008年

Shimazaki H., Amari S., Brown E. N., and Gruen S. State-space Analysis on Time-varying Higher-order Spike Correlations. NIPS2008 Workshop on `Statistical Analysis and Modeling of Response Dependencies in Neural Populations', Whistler, Canada Dec 13, 17:00-17:30 [abstract] [TALK, Invited]

Shimazaki H. and Gruen S. Selecting a state-space model of higher-order correlations in parallel spike trains from competing hierarchical log-linear models. RIKEN BSI Retreat 2008, Karuizawa, Japan. Nov 4-5 POSTER

島崎秀昭, ソーニャ グリューエン 多細胞同時記録スパイク時系列データの状態空間モデル 第11回情報論的学習理論ワークショップ, 仙台. Oct 29 ポスター A7 [abstract]

島崎秀昭, 篠本滋. 局所適応カーネル法によるスパイクレート推定. 日本神経回路学会 第18回全国大会, Sep 24-26 筑波 スポットライトポスター PS3-4 [pdf]

Shimazaki H. Smoothing methods for spike data: From single neurons rate estimation to multiple neurons correlation analysis. Joint Journal Club at RIKEN BSI. Jun 17

Shimazaki H. and Gruen S. Estimating time-dependent higher-order interactions in parallel spike trains. Neuro2008, Tokyo, Japan. Jul 9-11 POSTER P1-w04 [abstract]

Shimazaki H., Brown E. N. and Gruen S. State-space Analysis on Time-dependent Correlation in Parallel Spike Trains. Statistical Analysis of Neuronal Data (SAND4), Pittsburgh, PA, USA. May 29-31 POSTER [abstract]

 

2007年

Shimazaki H. and Gruen S. Estimation of Time-dependent Higher-Order Interactions in Parallel Spike Trains. Riken BSI Retreat, Karuizawa, Japan. Nov 26-28 POSTER

Shimazaki H. and Shinomoto S. Kernel Width Optimization in the Spike-rate Estimation. Neural Coding 2007, Montevideo, Uruguay. Nov 7 POSTER [pdf] [Best Poster Award]

Shimazaki H. and Shinomoto S. Optimization of a Histogram of Spike Data. Neuro2007, Yokohama, Japan. Sep 11 POSTER P2-k22

島崎秀昭. ヒストグラムのビン幅の選択方法 -最適なPSTHの作り方 マルチニューロン研究会 京都産業大学 Kyoto, Japan TALK Host: Hiroyuki Ito. Jun 30 TALK

Shimazaki H. A Recipe for Optimizing a Time Histogram of Spike Data. Riken BSI Forums at RIKEN Brain Science Institute, Wako, Japan. Host: Sonja Gruen Apr 17 TALK

Shimazaki H. A recipe for constructing a Peri-stimulus Time Histogram. The Boadian Seminar at Mind/Brain Institute, Johns Hopkins University. Host: Ernst Niebur. Mar 1 TALK

Shimazaki H. and Shinomoto S. A recipe for optimizing a time-histogram with variable bin sizes. Computational and Systems Neuroscience 2007, Salt Lake City, Feb 22-27 POSTER

 

2006年

Shimazaki H. and Shinomoto, S. A recipe for optimizing a time-histogram. Neural Information Processing Systems Dec 4-9, Whistler, B. C. POSTER [pdf] [Spotlight Poster]

島崎秀昭. スパイク時系列の潜時を補正して時間ヒストグラムを最適化する方法. 日本神経回路学会 第16回全国大会 名古屋 2006年9月21日 O4-1 口頭発表+ポスター [日本神経回路学会奨励賞受賞]

Shimazaki H. Self-organized criticality by natural selection. Frontiers in Dynamics: Physical and Biological Systems Tokyo, Japan, May 22-24, 2006, Poster [abstract]

Shimazaki H. and Shinomoto S. Recipes for constructing an optimal time histogram. Statistical Analysis of Neuronal Data (SAND3) Pittsburgh, PA, May 12-13, 2006, Poster [abstract]

島崎秀昭, 篠本滋. スパイク時系列ヒストグラムのビン幅の選択方法 -最適なPSTHの作り方. 脳と心のメカニズム 第6回冬のワークショップ ルスツリゾート(北海道蛇田郡留寿都村字泉川13) ポスター 1月・ 2006年

 

2005年

島崎秀昭. 乗法的競争モデルに見られる相転移. 経済物理学 II - 社会・経済への物理学的アプローチ -. 京都大学 湯川記念館 ポスター発表 12月1日 2005年 [pdf]

島崎秀昭, 篠本滋. スパイク時系列のヒストグラム作成における最適区間幅決定のレシピ. 日本神経回路学会第15回全国大会 スポットライトポスター S3-3, 鹿児島 9月・2005年 [abstract]

島崎秀昭. 離散力学系の競争モデルに見られる相転移と自然選択による転移点への接近. 日本物理学会第60回年次大会 25pYF-4, 埼玉 3月・2005年 ポスター発表 [abstract]

 

2004年

Shimazaki H. and Niebur E. Bose-Einstein Condensation in Competitive Processes. 日本物理学会第59回年次大会 30aYB-1, 博多 3月・2004年 口頭発表 [abstract]

 

 

| 研究内容 | 論文 | 学会発表 | 受賞歴 | 履歴書 |
受賞歴・奨学金・研究補助
 

受賞

2016年10月20日 ICONIP2016 Excellent paper award

2009年11月15日 日本神経回路学会 大会研究賞

2007年9月26日 日本神経回路学会 奨励賞

 

奨学金・競争的資金

2010-2011 日本学術振興会 優秀若手研究者海外派遣事業 (特別研究員) MIT滞在費支給

2008-2011 日本学術振興会 特別研究員PD 面接免除 数物系科学 分科細目(統計科学) 20・1386 「神経科学への応用を目的とした高次相関を持つスパイク時系列群の作成と推定手法の開発」 研究課題番号:08J01386 生活費・研究費支給

2006-2008 日本学術振興会 特別研究員DC 面接免除 数物系科学 分科細目(統計科学) 18・2651 「神経科学への応用を目的としたポイントプロセスからの強度過程の統計的推定問題」 研究課題番号:06J02651 生活費・研究費支給

2004-2006 日本学生支援機構 特に優れた業績による大学院第一種奨学生返還免除 奨学金全額免除 [link]

2002-2004 ジョンズ・ホプキンス大学医学部 神経科学科 Solo Snyder Foundation 学費・生活費支給

2000-2002 村田海外留学奨学会 第31期奨学生 留学費用(学費・渡航費・生活費)支給 [link]

 

感謝状

2009年10月 理化学研究所理事長感謝状

 

学会参加補助

京都大学21世紀COE「物理学の多様性と普遍性の探求拠点」 NIPS2006 2006/12 参加・渡航費助成

Tamura Memorial Foundation Frontiers in Dynamics: Physical and Biological Systems 2006/5 参加・交通費助成

日本神経回路学会 脳と心のメカニズム第6回冬のワークショップ 2006/1 参加・交通費助成

 

委員

文部科学省科学技術政策研究所科学技術動向研究センター 平成26年度専門調査員 (平成26年2月23日 - 平成27年3月31日)

 

 

| 研究内容 l 論文 | 学会発表 | 受賞歴 | 履歴書 |
  Curriculum Vitae PDF