お知らせ
- 2026/04/01神戸大学大学院システム情報学研究科に着任しました。
- 2026/04/01個人ホームページを開設しました。
研究内容
脳活動や生理指標、行動データから、目に見えない心的状態を客観的に記述・推定することを研究の核に置いています。 数理モデルや機械学習を組み合わせ、心的状態の神経基盤を明らかにすることで、 注意や抑うつなどが揺らぐ条件を理解し、誰もが自身のパフォーマンスを最大限発揮できるための知見の提供を目指しています。
従来のアプローチ
表現型に基づく定義（報告・行動指標）
医師との問診，面接や尺度・認知課題成績など、外的な観察（表現型）に基づいて評価される。
我々のアプローチ
生体計測に基づく定義（脳活動・生体信号）
脳活動を含む生体計測データを用いて、生物学的な根拠に基づいて捉えなおす。
研究トピック①：精神疾患の神経基盤解明
各トピックの見出しをクリックすると詳細が開きます。
1. 大規模脳画像データの統合的解析
共通プロトコルに基づく多施設・多疾患の安静時fMRIデータベースの構築に、 撮像施設の影響を統計的手法により調和し、横断的な解析基盤の整備に取り組んでいます。
代表的な論文
- Yamashita, A., et al. Harmonization of resting-state functional MRI data across multiple imaging sites via the separation of site differences into sampling bias and measurement bias PLOS Biology, 2019.
- Tanaka, S. C., Yamashita, A., et al. A multi-site, multi-disorder resting-state magnetic resonance image database Scientific Data, 2021.
2. 精神疾患の脳回路マーカー構築
うつ病・統合失調症・自閉スペクトラム症などを対象に、安静時機能結合に基づく分類器の汎化性や頑健性を検証し、再現可能なマーカー候補の同定を目指しています。
代表的な論文
- Yamashita, A., et al. Generalizable brain network markers of major depressive disorder across multiple imaging sites PLOS Biology, 2020.
- Yamashita, A., et al. Generalizable and transportable resting-state neural signatures characterized by functional networks, neurotransmitters, and clinical symptoms in autism Molecular Psychiatry, 2025.
研究トピック②：集中力の神経基盤解明
3. 脳画像に基づく集中状態の推定
持続的注意課題遂行中の fMRI等の時系列から脳状態を推定し、注意の揺らぎや反応時間変動とどのように対応するかをデータ駆動的に明らかにします。
4. 簡易脳波計に基づく実環境実験
携帯型・簡易型脳波計と自律神経などの生理指標を組み合わせ、実環境や社会的文脈のもとでの内部状態推定と、文脈による変調を検証する研究を進めています。
連絡先
〒657-8501 兵庫県神戸市灘区六甲台町1-1
神戸大学 システム情報学研究科（本館）5階 S506
E-mail: ayumu722[at]people.kobe-u.ac.jp