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  4. 運動制御・学習に関わる脳情報処理:横井 惇(情報通信研究機構(NICT)未来ICT研究所脳情報通信融合研究センター 脳情報工学研究室 研究員)

応用脳科学アカデミー

2022年度

運動制御・学習に関わる脳情報処理:横井 惇(情報通信研究機構(NICT)未来ICT研究所脳情報通信融合研究センター 脳情報工学研究室 研究員)

多数の筋・関節から構成される複雑な身体を自在に制御し、精密な運動を実行することは、未だに生物の脳にしか達成できてない課題である。本講義では、生物の脳がこの難題をどのようにして解いているのかについて、脳における運動の情報表現様式に関する神経科学研究を紹介しつつ議論する。

講師

横井 惇 先生
情報通信研究機構(NICT)未来ICT研究所脳情報通信融合研究センター 脳情報工学研究室 研究員

日時

2022年10月12日(水)13:00~17:30(12:40より受付開始)
※横井先生の講義は、13:00~14:10です。

場所

オンライン講義←ハイブリッド開催より変更になりました

お問い合せ先

本アカデミーに関するご質問等は、「各種お問い合わせフォーム」より、お問い合わせください。

講師紹介

横井 惇 (よこい あつし)先生

現職

  • 情報通信研究機構(NICT)未来ICT研究所脳情報通信融合研究センター 脳情報工学研究室 研究員
  • 大阪大学大学院生命機能研究科 招へい研究員

経歴

2013年: 東京大学大学院 教育学研究科 身体教育学コース 博士課程単位取得退学・同年5月博士号取得
2013年: 東京大学大学院 教育学研究科 身体教育学コース 特任研究員
2013-2015年: ロンドン大学ユニヴァーシティカレッジ 認知神経科学研究所 研究員
2015-2016年: 西オンタリオ大学 脳と心の研究所 研究員
2015-2017年: 大阪大学 大学院生命機能研究科 特別研究員PD
2017年-現在: 国立研究開発法人 情報通信研究機構 脳情報通信融合研究センター 研究員

研究概要

私達の生活は、身体を自在に操って目的の動作を行ったり、新しい運動を学んだりすることによって支えられています。私は、このような身体運動制御・学習を可能にしている脳内情報表現・情報処理を明らかにするため、心理物理実験やfMRIなどによる脳計測・生体信号計測等を用いて研究を行なっています。

主な業績

  • Yokoi A. & Diedrichsen J. Neural organization of hierarchical motor sequence representations in the human neocortex. Neuron. 103(6): 1178-1190.e7, 2019. DOI: https://doi.org/10.1016/j.neuron.2019.06.017
  • Yokoi A., Arbuckle S.A., and Diedrichsen J. The role of human primary motor cortex in the production of skilled finger sequences. Journal of Neuroscience. 38(6): 1430-1442, 2018. DOI: https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.2798-17.2017
  • Yokoi A., Bai W., Diedrichsen J. Restricted transfer of learning between unimanual and bimanual finger sequences. Journal of Neurophysiology. 117(3): 1043-1051, 2017. DOI: https://doi.org/10.1152/jn.00387.2016
  • Nozaki D., Yokoi A., Kimura T., Hirashima M., and Orban de-Xivry, JJ. Tagging motor memories with transcranial direct current stimulation allows later artificially-controlled retrieval. eLife. 5: e15378, 2016. DOI: http://dx.doi.org/10.7554/eLife.15378
  • Yokoi A., Hirashima M., and Nozaki D. Lateralized sensitivity of motor memories to the kinematics of the opposite arm reveals functional specialization during bimanual actions. Journal of Neuroscience. 34(27): 9141-9151, 2014. DOI: https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.2694-13.2014
  • Yokoi A., Hirashima M., and Nozaki D. Gain-field encoding of the kinematics of both arms in the internal model enables flexible bimanual action. Journal of Neuroscience. 31(47): 17058-17068, 2011. DOI: https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.2982-11.2011

             

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