第64回創成塾

[2013.07.01]


2013年7月2日(火) 18:00-20:00 吹田キャンパス 医学系研究科 臨床研究棟7F 共通セミナー室にて第64回創成塾を開催致します.

内容:
18:00-18:50 Ben Seymour(Computational and Biological Learning Lab, Department of Engineering, University of Cambridge; Center for Information and Neural Networks, NICT, Japan)
18:50-19:00 Q&A
19:00-19:30 菅田陽怜(大阪大学大学院医学系研究科脳神経外科学講座 特任研究員)
19:30-19:40 Q&A
19:40-20:00 学生とのパネルディスカッション

医学系研究科 臨床研究棟7F 共通セミナー室

講演1:Ben Seymour(Computational and Biological Learning Lab, Department of Engineering, University of Cambridge; Center for Information and Neural Networks, NICT, Japan)
“The Computational Neuroscience of Pain”

I’ll present an engineering perspective for understanding the systems neuroscience of pain. This approach is part theoretical: building realistic computational models of neuronal information processes to understand pain perception and behaviour, and part experimental: testing these theories using available experimental methodologies. This departure from a purely phenomenological approach to pain (what pain ‘feels like’) concentrates on building a mechanistic understanding of the component processes that underlie it (what pain ‘does’). I will provide an overview of the field, and show how signal processing and control systems theory provide valuable new tools for understanding neural pain processing. To illustrate this, I will consider two central questions: first, how pain shapes our behaviour and decisions (pain’s ‘affective-motivational’ dimension), reviewing the evidence for the direct implementation of Reinforcement Learning mechanisms for Pavlovian and instrumental (operant) learning. Second, how we perceive pain (pain’s ‘sensory discriminative’ dimension) and review evidence for Bayesian theories of pain judgment and discrimination.

講演2:菅田陽怜(大阪大学大学院医学系研究科脳神経外科学講座 特任研究員)
「脳磁図を用いた脳信号からの運動内容解読と神経生理学的評価」

近年、脳のシグナルを利用して外部装置を制御しようとするBrain machine interface(BMI)に関する研究が盛んに行われている。BMIで利用される脳信号にはさまざまなものがあるが、その中でも硬膜下電極から計測される皮質脳波には多くの情報が含まれており、非侵襲的計測法と比較して高いBMI精度を得ることが可能である。そのため、皮質脳波を用いたBMIは将来的に筋萎縮性側索硬化症などの自発的な運動を行えなくなった患者への応用が期待されている。しかしながら、皮質脳波を得るためには開頭手術が不可欠であり、患者への負担が大きい。また、 BMIの精度には個人差があるため、皮質脳波を計測してもすべての患者が意図したように外部装置を制御できるとは限らない。したがって、上記のような侵襲型のBMIを実施する前には、BMIの適応があるか否かを客観的に評価することが必要となる。本研究では脳磁図を用いて健常者における運動内容解読を行い、その解読結果と個々人から得られた神経生理学的特徴との関連性を明らかにすることにより、脳磁計測による神経生理学的特徴からBMI精度を予測できる可能性について検討した。

[ページ先頭へ]