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脑数理信息联合研究室
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用数理模型揭示大脑学习与适应机制的研究室。
About关于研究室
用理论揭示大脑学习的机制。
脑数理信息联合研究室在计算神经科学领域，
该研究室探究神经回路如何适应环境并进行学习的机制。
将统计力学和信息论中积累的分析技术与计算机模拟相结合。
其目标是理解神经回路网络良好运作所需的基本原理。
术语说明
- 计算神经科学
- 把大脑的功能表示为计算模型，
并试图用数理语言来理解的领域 - 神经可塑性
- 神经细胞根据自身活动改变性质的现象。
是学习、 记忆和发育的基础 - 神经回路网络
- 由神经细胞相互连接而成、
负责处理信息的网络
News研究室公告
发表研究成果“生物信息处理的高度化存在‘跃迁’”
发表研究成果“将学习过程压缩为少量合成数据的机制的理论阐明”
发表研究成果“提取重要信息的神经回路模型”
发表研究成果“突触连接强度参与使睡眠的量与质保持稳定的机制”
特别研究员荣获時実利彦纪念神经科学优秀博士研究奖
Research研究课题
该研究室通过分析数理模型，
※示意图大脑信息处理与适应的理论
该研究室利用计算机模型，
※示意图神经可塑性理论
神经可塑性指神经细胞根据活动改变自身性质，
※示意图预测所形成回路的性能
该研究室根据回路的结构和行为，
Members教师
脑数理信息联合研究室的成员由教师、
- 合作教授豊泉 太郎
- 合作副教授Lukas Ian Schmitt
Voices学长学姐的评价
根据所属学生的回答整理。
对于接受采访的学生，
4级评分中，
推荐给什么样的学生?
这个研究室的推荐点是什么?
进入后才知道的事情是什么?
氛围和老师的性格如何?
毕业后的去向?
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关于图片
顶部和研究课题的图片为示意图，
- 顶部图片：《Synapsin and CamK2 positive neurons》 ManuelSchottdorf／CC BY-SA 4.0（裁剪）
- 大脑信息处理与适应的理论：《White Matter Connections Obtained with MRI Tractography》 Xavier Gigandet et. al.／CC BY 2.5（裁剪）
- 神经可塑性理论：《A segment of pyramidal cell dendrite from stratum radiatum (CA1)》 Dr. Kristen M. Harris／CC BY 2.0（裁剪）
- 预测所形成回路的性能：《Lorenz-1000》 Vogel (К.Б. Циберкин)／公有领域
（裁剪） - 相关研究室
（系统药理学研究室） ：《Lab mouse mg 3263》 Rama／CC BY-SA 2.0 fr（裁剪） - 相关研究室
（数理生命信息学研究室） ：《Mouse Embryo Cerebellum ( )》 NIH Image Gallery from Bethesda, Maryland, USA／公有领域 （裁剪） - 相关研究室
（脑信息测量・控制研究室(天野・中山研究室)） ：《Double cone coil》 Baburov／CC BY-SA 4.0（裁剪） - 相关研究室
（学习数理信息学研究室 （山西研究室）） ：《CERN Server 03》 Florian Hirzinger - www.fh-ap.com／CC BY-SA 3.0（裁剪）
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