・AIとデバイスによるライフスタイルの可視化と行動変容

機械学習やウェアラブルデバイスをはじめとした情報技術を活用することで、生活習慣や認知・行動・情動

間の悪循環を可視化し、効果的・効率的な介入方法につなげる基盤技術の開発に取り組んでいます。

（主な業績：Yamamoto T, Yoshimoto J, Murillo-Rodriguez E, et al. (2019). Prediction of daily happiness using supervised learning of multimodal lifelog data. Revista Psicologia e Saúde, in press）

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・抑うつの脆弱性とレジリエンスの神経基盤の可視化

fMRIと様々な認知課題を組み合わせて、抑うつの増悪や回復と関連する神経基盤を明らかにする取り組みを行っております。

（主な業績：Yamamoto, T., Toki, S., Siegle, G.J., et al., 2017. Increased amygdala reactivity following early life stress: a potential resilience enhancer role. BMC Psychiatry 17, 1–11.）

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・脳活動に焦点をあてた神経認知的アプローチ

心の不適応状態や精神疾患の背景にある脳病態に対して、直接的にアプローチする神経認知的介入方法を検討しています。

（主な業績：山本哲也, 2018. 神経認知療法－神経科学は認知行動療法を増強する－. 認知療法研究11, 13–22.）

 

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・抑うつ経験者の特異的な情報処理過程の検出

EEG、認知課題、神経心理検査を組み合わせて、抑うつ経験者が有する特異的な情報処理過程を顕在化させる取り組みを行っております。

（主な業績：Yamamoto, T., Sugaya, N., Siegle, G.J., et al., 2018. Altered Gamma-Band Activity as a Potential Biomarker for the Recurrence of Major Depressive Disorder. Front. Psychiatry 9:691.）

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その他の主な進行中のプロジェクトとして、VRを用いた神経行動的介入方法や、運動や睡眠と精神的健康の関連性の検討などを行っております。