理化学研究所/マサチューセッツ工科大学　研究員　(2008--2010)
日本学術振興会特別研究員 (2006-2007,2008-2010)

京都大学理学研究科 物理学・宇宙物理学専攻　博士(理学) (2007)
ジョンズ・ホプキンス大学医学部神経科学科　修士(神経科学) (2003)
慶應義塾大学理工学部物理情報工学科　学士(工学) (2000)

現住所:〒351-0198　埼玉県和光市広沢2番1号
(独)理化学研究所 脳科学総合研究センター 神経適応理論チーム
Email: Tel: 048-467-9644

 

2012 June 28

動的スパイク相関解析

• REKEN RESEARCH Research Highlight 掲載予定
• 日本生物物理学会　生物物理　トピックス　執筆中

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2012 June

カーネル密度推定のMatlabコードをアップデートしました．固定幅による密度推定は速度を重視しています．可変幅による適応的スムージング法もお試し下さい．　カーネル密度推定のバンド幅選択

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セミナーのお知らせ

2012 June 20

京都大学でピッツバーグ大学のRob Kass教授を囲んで行なうワークショップで発表をします．

Workshop on neural information flow

Tracking dynamic neural interactions in awake behaving animals

Hideaki Shimazaki, RIKEN Brain Science Institute

Neurons embedded in a network are correlated, and can produce synchronous spiking activities with millisecond precision. It is likely that these correlated activities organize dynamically during behavior and cognition, and this may be independent from spike rates of individual neurons. Consequently current analysis tools must be extended so that they can directly estimate time-varying neural interactions. The log-linear model is known to be useful for analysis of the correlated spiking activities but is limited to stationary data. In our approach, we developed a `state-space log-linear model’ that can estimate ever-changing neural interactions: this method is an extension of the familiar Kalman filter which can track system’s parameters as used in, e.g., automotive navigation systems. We applied this method to three neurons recorded from the primary motor cortex of a monkey engaged in a delayed motor task (data from Riehle et al., Science,1997). We found that depending on the behavioral demands of the task these neurons dynamically organized into a group which was characterized by the presence of higher-order (triple-wise) interaction. There was, however, no noticeable change in their firing rates. These results demonstrate that time-varying higher-order analysis allows us to detect subsets of correlated neurons that may belong to a larger set of neurons comprising a cell assembly.

This is a collaboration work with Shun-ichi Amari (RIKEN), Emery N. Brown (MIT), and Sonja Gruen (Julich). Original paper: Shimazaki et al., PLoS CB 8(3): e1002385

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2012 Mar 29-30　

「 ノンパラメトリック統計解析とベイズ統計」研究集会 題目 「ヒストグラム・カーネル密度推定の神経スパイクデータへの適用：理論と実践」 講演者　島崎秀昭（理化学研究所）　共著者　篠本滋（京都大学）

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論文が出版されました．日本語プレスリリース　英語プレスリリース　独語プレスリリース　(ヤフーニュース, マイナビ, ScienseDaily)

Shimazaki H., Amari S., Brown E. N., and Gruen S., State-space Analysis of Time-varying Higher-order Spike Correlation for Multiple Neural Spike Train Data. PLoS Computational Biology 8(3): e1002385. link

こちらのページでも簡単な説明をしています。

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2012 Feb 23-26

Cosyne12のアブストラクトがアクセプトされました．

Hideaki Shimazaki, Kolia Sadeghi, Yuji Ikegaya, Taro Toyoizumi, The simultaneous silence of neurons explains higher-order interactions in ensemble spiking activity. Computational and Systems Neuroscience (Cosyne) 2012. Salt Lake City, USA.

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2011 Dec

解説論文が出版されました．

島崎秀昭. 対数線形モデルによるマルチニューロンスパイクデータ解析　日本神経回路学会誌 解説論文 2011年12月号 Vol18(4) 194-203 link pdf

多細胞同時記録神経スパイク時系列データの状態空間モデル

神経細胞集団の協調活動が神経系の情報処理に本質的な役割があるとする仮説が古くから提唱されています. この仮説に従えば, 協調的活動が複数細胞の同期的な発火活動という形で現れ, 観測されたスパイク時系列間の同期スパイクの構造に外界刺激や脳の内部状態（注意や期待）の情報が符号化されている可能性があります. こうした仮説に基づく実験及びデータ解析は, 単一神経細胞のスパイク発火頻度を調べる古典的な電気生理実験の枠組みを踏み出す試みであり, 新たな発見が期待されています. 実際, 近年の多細胞同時計測技術の発展とともに, 神経細胞間のスパイク同期が動物の知覚・行動と密接な関係にあることを示唆するいくつかの実験的証拠が提出されています.

神経細胞の同期的協調活動を調べるためには, 同時記録された複数細胞のスパイク時系列間に潜むスパイク相関構造を推定する必要があります. ただし, ３つ以上の神経細胞の協調活動を調べるためには２体間の相関だけでなく, 一般に多体間の相関, すなわち高次相関も推定する必要があるかもしれません. また協調活動が動的であるとすれば, ダイナミックな相関構造の変化を追跡できなければなりません. こうした動的に生成・消失, あるいはその相関の強さが変化する仮想的な協調細胞集団をダイナミック・セルアセンブリと呼ぶことがあります. 同時記録した神経スパイク時系列からダイナミック・セルアセンブリを捉えることは可能なのでしょうか.

この問題に答えるために我々は, 対数線形モデルを観測モデルとする状態空間モデルを用いて, 時間変動するスパイク発火率とスパイク相関を同時に推定する技術を開発しています. 対数線形モデルを用いることで, 高次相関を情報幾何の枠組みにより厳密に定義することができます. また状態空間モデルは一般に時間依存システムのモデル化に用いられる手法です. 我々は状態（対数線型モデルの自然母数）の事後分布を対数二次形式で近似し, 非線形再帰濾波公式を導出, 濾波公式と固定幅平滑化公式を併せて時間変動する相関構造を推定する手法を開発しました. これにより集団としての神経細胞活動の動的構造を明らかにし, 動物の認知・行動との関係についての神経生理学的知見を得ることを目標としています.

• 原著論文
  • Shimazaki H., Amari S., Brown E. N., and Gruen S., State-space Analysis of Time-varying Higher-order Spike Correlation for Multiple Neural Spike Train Data. PLoS Comput Biol 8(3): e1002385. doi:10.1371/journal.pcbi.1002385 link
• 紀要
  • Shimazaki H., Amari S., Brown E. N., and Gruen S: State-space Analysis on Time-varying Correlations in Parallel Spike Sequences, Proc. IEEE ICASSP2009, 3501-3504.
  • 島崎秀昭, 甘利俊一, Emery Brown, Sonja Gruen. 動的スパイク相関の状態空間モデル. 日本神経回路学会第19回全国大会講演論文集 JNNS2009, p.10-11.
• 解説論文 ・　記事
  • 対数線形モデルによるマルチニューロンスパイクデータ解析　日本神経回路学会誌 2011年12月号 Vol18(4) 194-203
  • REKEN RESEARCH Research Highlight 掲載予定
  • 日本生物物理学会　生物物理　トピックス　執筆中
• 招待講演
  • NIPS2008 Workshop. `Statistical Analysis and Modeling of Response Dependencies in Neural Populations', Whistler, Canada
  • IEEE ICASSP2009 Special Session. `Signal Processing for Neural Spike Trains', Taipei, Taiwan.
• ポスター発表　
  • CNS2009 in Berlin. Shimazaki, Amari, Brown and Gruen. Bayes Factor Analysis for Detection of Time-dependent Higher-order Spike Correlations. [abstract]
  • Cosyne2009. Shimazaki, Amari, Brown and Gruen. Detection of non-stationary higher-order spike correlation. [abstract]
  • SAND4. Shimazaki, Brown and Gruen: State-space Analysis on Time-dependent Correlation in Parallel Spike Trains. [abstract]
  • 第11回情報論的学習理論ワークショップ 島崎秀昭, ソーニャ グリューエン: 多細胞同時記録スパイク時系列データの状態空間モデル　[abstract]
• 報道
  • (プレス発表) 脳神経細胞の協調活動を時々刻々と推定できる統計解析技術を開発 日本語　英語　独語　(報道) 日刊工業新聞(2012/3/12),　化学工業日報(2012/3/12), マイナビニュース, ScienseDaily 他
• 受賞
  • 日本神経回路学会第19回全国大会研究賞に選出して頂きました. [写真]

    この受賞により理化学研究所の野依良治理事長から感謝状を頂きました. ありがとうございました. 09/10/16

単一神経細胞スパイク時系列データのレート推定

電気神経生理学の動物実験では感覚刺激・行動・注意等と神経細胞の発火頻度（スパイクレート）の相関関係がよく調べられます. 広く使われているレート推定の手法に, 同一刺激下で行われた複数回の試行のスパイク時系列を適当な時間幅をもつ区間に分割し, その中でのイベント生成率（発火率）を棒グラフとして表すPeristimulus Time Histogram (PSTH) があります.

PSTH の形状は分割する区間の幅, いわゆるビン幅に大きく依存するにもかかわらず, 多くの場合ビン幅は研究者により恣意的に決められてきました. ビン幅が小さすぎるとヒストグラムのサンプル揺らぎが大きくなります. 一方で大きすぎれば背後の変動レートに十分に追従できません. そこで私たちはポワソン過程という条件下で実験データから最適なビン幅を導出する公式を導きました. また所望のビン幅を得るのに必要な実験回数を推定する方法を考案しました[1,2,3].

このほかに, カーネル関数を用いたレート推定のためのカーネルバンド幅最適化の公式[4,5,6], さらに進んだトピックとして最適幅が局所データに適応して変動する可変幅カーネル法の研究[4,6]も行っています.

ヒストグラム最適化　

• [1] Shimazaki and Shinomoto. A Method for Selecting the Bin Size of a Time Histogram. Neural Computation (2007) Vol. 19(6) 1503-1527.
• [2] Shimazaki and Shinomoto: A recipe for optimizing a time-histogram NIPS2007
• [3] 島崎秀昭, 篠本滋: スパイク時系列のヒストグラム作成における最適区間幅決定のレシピ JNNS2005
• [*] ヒストグラムのきもち
• 受賞　平成19年度 日本神経回路学会奨励賞

カーネル最適化　

• [4] Shimazaki and Shinomoto. Kernel Bandwidth Optimization in Spike Rate Estimation. Journal of Computational Neuroscience (2010) Vol. 29 (1-2) 171-182.
• [5] Shimazaki and Shinomoto: Kernel Width Optimization in the Spike-rate Estimation, Neural Coding 2007 Abstract p120-123
• [6] 島崎秀昭, 篠本滋: 局所適応カーネル法によるスパイクレート推定 JNNS2008 p186-187
• 受賞　Best Poster Award at Neural Coding 2007

□ In Preparation ■ Under Review ■ Published / In Press

論文・学会紀要 (査読あり)

[Google Scholor Citation Index] [Microsoft Academic Search] [ResearcherID]

□ Shimazaki H., and Brown E. N., Copula-based Mixture Time-series Model of Continuous and Point Processes for Synthetic Analysis of Neural Signals. In Preparation.

■ Chen Z., Shimazaki H., Brown E. N., Nonparametric Copula Approaches for Signal Processing: Theory and Applications. Submitted

■ Shimazaki H., Amari S., Brown E. N., and Gruen S., State-space Analysis of Time-varying Higher-order Spike Correlation for Multiple Neural Spike Train Data. PLoS Computational Biology PLoS Comput Biol 8(3): e1002385. doi:10.1371/journal.pcbi.1002385 [Open Access: link]

■ 島崎秀昭. 対数線形モデルによるマルチニューロンスパイクデータ解析　日本神経回路学会誌 解説論文 2011年12月号 Vol18(4) 194-203 [link, pdf]

■ Shimazaki H. and Shinomoto S., Kernel Bandwidth Optimization in Spike Rate Estimation. Journal of Computational Neuroscience (2010) Vol. 29 (1-2) 171-182. [Open Access: pdf, link]

■ Shimazaki H., Amari S., Brown E. N., and Gruen S., State-space Analysis on Time-varying Correlations in Parallel Spike Sequences. Proc. IEEE ICASSP2009, 3501-3504. [link, pdf]

■ Shimazaki H. and Shinomoto S., A method for selecting the bin size of a time histogram. Neural Computation (2007) Vol. 19(6), 1503-1527 [pdf, link]

■ Shimazaki H. and Shinomoto S., A recipe for optimizing a time-histogram, Advances in Neural Information Processing Systems (2007) Vol. 19, 1289-1296. [pdf]

■ Shimazaki H. and Niebur E., Correlated multiplicative modulation in coupled oscillator systems: a model of selective attention, Progress of Theoretical Physics Supplement (2006) No.161 336-339. [link]

■ Shimazaki H. and Niebur E., Phase transitions in multiplicative competitive processes, Physical Review E (2005) 72(1), 011912. [Full Text, PDF, link, 日本語解説]

■ Tsukada M, Aihara T, Kobayashi Y, Shimazaki H., Spatial analysis of spike-timing-dependent LTP and LTD in the CA1 area of hippocampal slices using optical imaging, Hippocampus. (2005) 15(1), 104-109. [link]

■ 小林祐喜, 島崎秀昭, 相原威, 塚田稔, 海馬CA1野の入力と出力逆伝搬の時間タイミング依存性LTP/LTD 日本神経回路学会誌 (2001) Vol8,No.2 p.57-64.

解説・特集記事

■ RIKEN RESEARCH Research highlightに掲載予定

■ 島崎秀昭　「神経細胞のチームプレー（仮題）」　生物物理　執筆中

プレス発表・報道

■ (プレス発表) 脳神経細胞の協調活動を時々刻々と推定できる統計解析技術を開発 日本語　英語　独語　(報道) 日刊工業新聞(2012/3/12),　化学工業日報(2012/3/12), マイナビニュース, ScienseDaily 他

技術報告

■ 島崎秀昭. 離散力学系の競争モデルに見られる相転移 --統計物理学の視点から--　 物性研究 ８６─４ pp. 534-535 （２００６年７月号） 及び 素粒子論研究 １１３巻２号（２００６年５月号） [pdf]

■ 島崎秀昭, 小林祐喜, 大澤さや香, 森田稔, 溝口健二, 相原威, 塚田稔. LTP・LTDの発火タイミング特性曲線の同定：光計測によるアプローチ, 電子情報通信学会技術研究報告, vol.99, No.686, 2000, p.37-43 [abstract]

■ 小林祐喜, 島崎秀昭, 荻久保佳伸, 溝口健二, 相原威, 塚田稔. 海馬CA１神経回路の入力と出力逆伝搬の時間タイミング依存性LTP・LTDの空間分布, 電子情報通信学会技術研究報告, vol.99, No.686, 2000, p.31-36 [abstract]

受賞報告等

■ 島崎秀昭. 日本神経回路学会第19回全国大会研究賞の研究概要　日本神経回路学会誌　Vol.17 No.1 51-52 2010年3月[pdf]

■ 島崎秀昭. 平成19年度日本神経回路学会奨励賞の研究概要　日本神経回路学会誌 Vol.15 No.1 2008年3月

■ 島崎秀昭. 脳と心のメカニズム第６回冬のワークショップ参加報告 日本神経回路学会誌 Vol.13 NO.2 2006年 6月

学会・ワークショップでの発表

■ 2012年

島崎秀昭, 篠本滋. ヒストグラム・カーネル密度推定の神経スパイクデータへの適用：理論と実践 第13回ノンパラメトリック統計解析とベイズ統計 2012年3月29・30日 慶應義塾大学三田キャンパス　TALK (Invited)

Shimazaki H., Kolia Sadeghi, Yuji Ikegaya, Taro Toyoizumi, The simultaneous silence of neurons explains higher-order interactions in ensemble spiking activity. Computational and Systems Neuroscience (Cosyne) 2012. Salt Lake City, USA. 2012 Feb 23-26 POSTER (Reviewed)

Shimazaki H. 非線形セミナー 神経細胞の高次スパイク相関：状態空間モデルによる解析. 京都大学理学部物理学第一教室 2012 Feb 2 TALK (Invited)

■ 2011年

島崎秀昭, 小山慎介. 神経スパイク解析における状態空間モデル，GLMの応用. 統計科学と神経科学の対話２ 2011年 12月26-27日 [TALK, Invited]

Shimazaki H., Amari S., Brown E. N., and Gruen S. Dynamics of Higher-order Spike Correlation in an Awake Behaving Monkey: Analysis by a State-space Model. RIKEN BSI Retreat, Karuizawa, Japan. Oct 31 POSTER

Shimazaki H., Ikegaya Y., and Toyoizumi T. A New Sparse Log-linear Model for Simultaneously Active and Inactive Neurons. RIKEN BSI Retreat, Karuizawa, Japan. Oct 31 POSTER

Shimazaki H. and Brown E.N. Copula-based Mixture Time-series Model of Continuous and Point Processes for Synthetic Analysis of Neural Signals. RIKEN BSI Retreat, Karuizawa, Japan. Oct 31 POSTER

島崎秀昭 脳の高次機能と動的高次スパイク相関：状態空間モデルによる解析, 統計神経科学ミニワークショップ 統計数理研究所 9月8日 [TALK, Invited]

Shimazaki H. and Brown E. N. Constructing a joint time-series model of continuous and Bernoulli/Poisson processes using a copula Computational and Systems Neuroscience 2011 Salt Lake City, USA. Feb 24-27 POSTER (Reviewed)

■ 2010年

Shimazaki H. Analysis of Dynamic Neural Spike Data: From Firing Rates to Spike Correlations. Neurostatistics Working Group Seminar, Dept. of Biostatistics, Harvard University, Dec 1 [TALK, Invited] link

Shimazaki H. Detection of dynamic cell assemblies by the Bayes Factor. Workshop on spatio-temporal neuronal computation, Kyoto University, Japan Sep 6-7 [TALK, Invited]

Shinomoto S*, Shimazaki H, and Shimokawa T. Characterizing neuronal firing with the rate and the irregularity. Neuro2010, Kobe, Japan Sep. 2 S3-10-1-3 [abst]

Shimazaki H., Gruen S., and Amari S. Analysis of subsets of higher-order correlated neurons based on marginal correlation coordinates. Cosyne 2010, Salt Lake City, USA. 1-63 Feb 25-28 [abst]

■ 2009年

島崎秀昭, 甘利俊一, Emery Brown, Sonja Gruen. 動的スパイク相関の状態空間モデル. 日本神経回路学会 第19回全国大会 9月24-26 仙台　口頭発表＋ポスター [日本神経回路学会大会研究賞受賞] [pdf]

Shimazaki H. Analysis of Dynamic Spike Data: From Spike Rate to Multiple Neuron Spike Correlation. The 6th Brain Lunch Seminar. RIKEN Brain Science Institute, Saitama, Japan. Sep 8. TALK

Shimazaki H., Amari S., Brown E. N., and Gruen S. Bayes Factor Analysis for Detection of Time-dependent Higher-order Spike Correlations. CNS2009. Berlin, Germany. Jul 18-23 P99 POSTER [abstract]

Shimazaki H. and Shinomoto S. Histogram binwidth and kernel bandwidth selection for the Spike-rate estimation. CNS2009. Berlin, Germany. Jul 18-23 P116 POSTER [abstract]

島崎秀昭. State-space Model of Dynamic Correlations in Parallel Spike Sequences 非線形動力学セミナー京都大学理学研究科物理学第一教室 Jun 1 TALK

Shimazaki H., Amari S., Brown E. N., and Gruen S. Estimating time-varying spike correlations from parallel spike sequences, German-Japanese Workshop "Computational and Systems Neuroscience", Berlin, May 25-28, 2009 POSTER

Shimazaki H., Amari S., Brown E. N., and Gruen S. State-space Analysis on Time-varying Correlations in Parallel Spike Sequences. IEEE ICASSP2009 Special Session on `Signal Processing for Neural Spike Trains', Taipei, Taiwan. Apr 24 SS-L10.4 [LECTURE, Invited]

Shimazaki H., Amari S., Brown E. N., and Gruen S. Detection of non-stationary higher-order spike correlation. Cosyne 2009, Salt Lake City, USA. Feb 26 -Mar 3 POSTER II-62 [abstract]

■ 2008年

Shimazaki H., Amari S., Brown E. N., and Gruen S. State-space Analysis on Time-varying Higher-order Spike Correlations. NIPS2008 Workshop on `Statistical Analysis and Modeling of Response Dependencies in Neural Populations', Whistler, Canada Dec 13, 17:00-17:30 [abstract] [TALK, Invited]

Shimazaki H. and Gruen S. Selecting a state-space model of higher-order correlations in parallel spike trains from competing hierarchical log-linear models. RIKEN BSI Retreat 2008, Karuizawa, Japan. Nov 4-5 POSTER

島崎秀昭, ソーニャ グリューエン 多細胞同時記録スパイク時系列データの状態空間モデル 第11回情報論的学習理論ワークショップ, 仙台. Oct 29 ポスター A7 [abstract]

島崎秀昭, 篠本滋. 局所適応カーネル法によるスパイクレート推定. 日本神経回路学会 第１８回全国大会, Sep 24-26 筑波 スポットライトポスター PS3-4 [pdf]

Shimazaki H. Smoothing methods for spike data: From single neurons rate estimation to multiple neurons correlation analysis. Joint Journal Club at RIKEN BSI. Jun 17

Shimazaki H. and Gruen S. Estimating time-dependent higher-order interactions in parallel spike trains. Neuro2008, Tokyo, Japan. Jul 9-11 POSTER P1-w04 [abstract]

Shimazaki H., Brown E. N. and Gruen S. State-space Analysis on Time-dependent Correlation in Parallel Spike Trains. Statistical Analysis of Neuronal Data (SAND4), Pittsburgh, PA, USA. May 29-31 POSTER [abstract]

■ 2007年

Shimazaki H. and Gruen S. Estimation of Time-dependent Higher-Order Interactions in Parallel Spike Trains. Riken BSI Retreat, Karuizawa, Japan. Nov 26-28 POSTER

Shimazaki H. and Shinomoto S. Kernel Width Optimization in the Spike-rate Estimation. Neural Coding 2007, Montevideo, Uruguay. Nov 7 POSTER [pdf] [Best Poster Award]

Shimazaki H. and Shinomoto S. Optimization of a Histogram of Spike Data. Neuro2007, Yokohama, Japan. Sep 11 POSTER P2-k22

島崎秀昭. マルチニューロン研究会　京都産業大学 Kyoto, Japan TALK Host: Hiroyuki Ito. Jun 30 TALK

Shimazaki H. A Recipe for Optimizing a Time Histogram of Spike Data. Riken BSI Forums at RIKEN Brain Science Institute, Wako, Japan. Host: Sonja Gruen Apr 17 TALK

Shimazaki H. A recipe for constructing a Peri-stimulus Time Histogram. The Boadian Seminar at Mind/Brain Institute, Johns Hopkins University. Host: Ernst Niebur. Mar 1 TALK

Shimazaki H. and Shinomoto S. A recipe for optimizing a time-histogram with variable bin sizes. Computational and Systems Neuroscience 2007, Salt Lake City, Feb 22-27 POSTER

■ 2006年

Shimazaki H. and Shinomoto, S. A recipe for optimizing a time-histogram. Neural Information Processing Systems　Dec 4-9, Whistler, B. C. POSTER [pdf] [Spotlight Poster]

島崎秀昭. スパイク時系列の潜時を補正して時間ヒストグラムを最適化する方法. 日本神経回路学会 第16回全国大会 名古屋 2006年9月21日 O4-1 口頭発表＋ポスター [日本神経回路学会奨励賞受賞]

Shimazaki H. Self-organized criticality by natural selection. Frontiers in Dynamics: Physical and Biological Systems Tokyo, Japan, May 22-24, 2006, Poster [abstract]

Shimazaki H. and Shinomoto S. Recipes for constructing an optimal time histogram. Statistical Analysis of Neuronal Data (SAND3) Pittsburgh, PA, May 12-13, 2006, Poster [abstract]

島崎秀昭, 篠本滋. スパイク時系列ヒストグラムのビン幅の選択方法　-最適なPSTHの作り方. 脳と心のメカニズム 第６回冬のワークショップ　ルスツリゾート（北海道蛇田郡留寿都村字泉川13）　ポスター　１月・ ２００６年

■ 2005年

島崎秀昭. 乗法的競争モデルに見られる相転移. 経済物理学 II　- 社会・経済への物理学的アプローチ -.　京都大学 湯川記念館　ポスター発表　１２月１日　２００５年 [pdf]

島崎秀昭, 篠本滋. スパイク時系列のヒストグラム作成における最適区間幅決定のレシピ.　日本神経回路学会第15回全国大会　スポットライトポスター S3-3, 鹿児島 ９月・２００５年 [abstract]

島崎秀昭. 離散力学系の競争モデルに見られる相転移と自然選択による転移点への接近.　日本物理学会第６０回年次大会　25pYF-4, 埼玉 ３月・２００５年 ポスター発表 [abstract]

■ 2004年

Shimazaki H. and Niebur E. Bose-Einstein Condensation in Competitive Processes. 日本物理学会第59回年次大会　30aYB-1, 博多 ３月・２００４年 口頭発表 [abstract]

受賞

■ 2009年9月 日本神経回路学会 大会研究賞

■ 2006年9月 日本神経回路学会 奨励賞

奨学金・競争的資金

■ 2010-2011 日本学術振興会 優秀若手研究者海外派遣事業 (特別研究員) MIT滞在費支給

■ 2008-2011 日本学術振興会 特別研究員PD 面接免除 数物系科学 分科細目(統計科学)　20・1386 「神経科学への応用を目的とした高次相関を持つスパイク時系列群の作成と推定手法の開発」 研究課題番号：08J01386　生活費・研究費支給

■ 2006-2008 日本学術振興会 特別研究員DC 面接免除 数物系科学 分科細目(統計科学) 18・2651 「神経科学への応用を目的としたポイントプロセスからの強度過程の統計的推定問題」　研究課題番号：06J02651 生活費・研究費支給

■ 2004-2006 日本学生支援機構 特に優れた業績による大学院第一種奨学生返還免除 奨学金全額免除 [link]

■ 2002-2004 ジョンズ・ホプキンス大学医学部 神経科学科 Solo Snyder Foundation 学費・生活費支給

■ 2000-2002 村田海外留学奨学会 第31期奨学生 (一名) 留学費用（学費・渡航費・生活費）支給 [link]

感謝状

■ 2009年10月 理化学研究所理事長感謝状 (野依良治理事長)

学会参加補助

■ 京都大学21世紀ＣＯＥ「物理学の多様性と普遍性の探求拠点」 NIPS2006 2006/12　参加・渡航費助成

■ Tamura Memorial Foundation Frontiers in Dynamics: Physical and Biological Systems 2006/5　参加・交通費助成

■ 日本神経回路学会　脳と心のメカニズム第６回冬のワークショップ　2006/1　参加・交通費助成

HIDEAKI  SHIMAZAKI

1976, Tokyo, Japan

CAREER

RIKEN, Research Scientist (APR/2011-Present)

Massachusetts Institute of Technology, Visiting Researcher (DEC/2009-MAR/2011)

RIKEN, Visiting Researcher (AUG/2007-MAR/2011)

JSPS Research Fellow at RIKEN Brain Science Institute (APR/2008-MAR/2011)

JSPS Research Fellow at Kyoto University (APR/2006-MAR/2008)

EDUCATION

Kyoto University Kyoto, Japan

Doctor of Philosophy, Department of Physics, Graduate School of Science (March, 2007)

Graduate Student (APR/2004-MAR/2007), Research Student (OCT/2003-MAR/2004)
Nonlinear Dynamics Laboratory

Supervisor: Shigeru Shinomoto. Thesis: "Recipes for Selecting the Bin Size of a Histogram"

Johns Hopkins University Baltimore, MD, USA

Master of Arts (Neuroscience) , Department of Neuroscience, School of Medicine (November, 2003)

Supervisor: Prof. Ernst Niebur. Master Essay: "Communication over distributed neural systems"

Keio University Yokohama, Japan

Bachelor of Engineering, Department of Applied Physics and Physico-Informatics (March, 2000)

Attended two courses at University of California, Los Angeles summer session, Physics for Scientists and Engineers: Electromagnetic Waves, Light, and Relativity and Calculus for Life Science Students.(8/97-9/97)

Conducted senior student research on joint project between Keio University and Tamagawa University scholars. Thesis: "Identification of Characteristic Curve of Synaptic Modification by Spike Timing: Approach with Optical Recording Method" (March, 2000)

Supervisors: Prof. Yutaka Tomita, Keio University; Prof. Minoru Tsukada, Tamagawa University

HONOR

Letter of Appreciation from the RIKEN President (10/16/09)

Japanese Neural Network Society Research Award 2009 (9/26/09) [link]

Japanese Neural Network Society Young Researcher Award 2007 (11/15/07) [link]

Awarded Scholarship by Japan Student Services Organization (4/04-3/06)

Awarded the Murata Overseas Scholarship (9/00-8/02)

ACADEMIC SERVICE

Review: Physical Review E, Progress of Theoretical Physics Supplement, ICONIP 2008, IEEE ICASSP2009, Computational Intelligence and Neuroscience, Journal of Computational Neuroscience, Neural Networks, IEEE ICASSP2010, Springer Book

Program Committe Members: ICNN2010, ICNN2011