感覚情報処理研究室

本研究室では、感覚神経科学、機械学習、生体医工学を基盤に、聴覚・視覚情報の処理機構の解明と、その知見を活用した診断・評価技術の開発に取り組んでいる。感覚系がどのように外界情報を符号化し、限られた情報から効率的な知覚・判断を実現しているのかを、理論・実験・計算論の観点から研究している。

主な研究テーマの一つは、機械学習およびベイズ推定を用いた聴覚評価・補聴器フィッティングの高速化である。従来の聴覚検査や補聴器調整は時間的負担が大きく、被験者や臨床現場への負担も少なくない。本研究室では、心理物理学的測定、統計モデリング、適応的検査法を組み合わせることで、限られた測定データから個人の聴覚特性を効率的に推定する手法を開発している。また、ABR（聴性脳幹反応）を用いた hidden hearing loss（隠れ難聴）の評価にも取り組んでいる。

さらに、緑内障スクリーニングや視野検査に対して、多次元ベイズ推定や機械学習を応用した高速・高精度な検査法の研究を進めている。従来の視野検査は検査時間が長く、疲労の影響を受けやすい。本研究室では、視野データに含まれる統計的構造を活用することで、少ない測定回数でも信頼性の高い診断を可能とする適応的検査法の開発を目指している。

加えて、感覚ニューロンにおける情報表現、順応、変動性、低次元表現に関する理論・計算論的研究も行っている。単一ニューロンから神経集団レベルまでを対象に、感覚情報処理の基本原理の理解を目指している。