Publication


  1. [1] K. Inagaki, S. Sato, T. Umezaki, A recurrent neural network approach to rear vehicle detection which considered state dependency, Journal of Systemics, Cybernetics and Informatics, vol.1, no.4, pp.72-77, 2003.
  2. [2]稲垣圭一郎,平田豊,小脳神経回路網を陽に記述した前庭動眼反射モデル,電子情報通信学会論文誌 D,vol. J90-D,no.5,pp.1293-1304,2007.
  3. [3] K. Inagaki, Y. Hirata, P.M. Blazquez, S.M. Highstein, Computer simulation of vestibuloocular reflex motor learning using a realistic cerebellar cortical neuronal network model,Lecture Notes in Computer Science, 4894, pp.902-912, 2008.
  4. [4] K. Inagaki, S. Heiney, P.M. Blazquez, Method for the construction and use of carbon fiber multibarrel electrodes for deep brain recordings in the alert animal, Journal of neuroscience methods, vol. 178, pp.255-262, 2009.
  5. [5] S. Usui, K. Inagaki, T. Kannon, Y. Kamiyama, S. Satoh, N.L. Kamiji, Y. Hirata, A. Ishihara, H. Shouno, A next generation modeling environment PLATO: Platform for collaborative brain system modeling, Lecture Notes in Computer Science, 5863, pp.84-90, 2009.
  6. [6] 稲垣圭一郎,小林誠一,平田豊,小脳スパイクニューロンネットワークモデルによる周波数選択的VOR運動学習メカニズムの解析,電子情報通信学会論文誌 D, vol.J94-D, no.5, pp.919-928, 2011.
  7. [7] T. Yamazaki, H. Ikeno, Y. Okumura, S. Satoh, Y. Kamiyama, Y. Hirata, K. Inagaki, A. Ishihara, T. Kannon, S. Usui, Simulation Platform: A cloud-based online simulation environment, Neural networks, vol.24, 7, pp.693-698, 2011.
  8. [8] T. Kannon, K. Inagaki, N.L. Kamiji, K. Makimura, S. Usui, PLATO: Data-oriented approach to collaborative large-scale brain system modeling, Neural Networks, vol.24, 9, pp.918-926, 2011.
  9. [9] K. Inagaki, Y. Hirata, S. Usui, A model-based theory in the signal transformation for the microsaccade generation, Neural Networks, vol.24, 9, pp.990-997, 2011.
  10. [10] K. Inagaki, S. Usui, Model on visualization and analysis for peripheral drift illusion, Advances in Cognitive Neurodynamics (III), pp.515-521, 2013.
  11. [11] K.Inagaki, Y. Hirata, Bihemispheric Cerebellar Spiking Network Model to Simulate Acute VOR Motor Learning. Lecture Notes in Computer Science, 9950, pp.252-258, 2016.
  12. [12] K. Inagaki, Y. Hirata, Computational theory underlying acute vestibulo-ocular reflex motor learning with cerebellar long-term depression and long-term potentiation, The cerebellum, Vol.16, pp.827-839, 2017.
  13. [13] K. Inagaki, T. Kannon, Y. Kamiyama, S. Usui, Effect of fixational eye movement on signal processing of retinal photoreceptor: A computational study, IEICE Trans. on Information & Systems , vol.E103.D, no.7, pp.1753-1759, 2020.
  14. [14] K. Inagaki, T. Maruno, K. Yamamoto, Evaluation of EEG activation pattern on the experience of visual perception in the driving, IEICE Trans. on Information & Systems, vol.E103.D, no.9, pp.2032-2034, 2020.
Home

Conference Presentation


  1. [1] K. Inagaki, S. Sato, T. Umezaki, A recurrent neural network approach to rear vehicle detection, 7th World Multiconference on Systemics, Cybernetics and Informatics, vol.7, pp.126-131, Orlando, US, 2003.
  2. [2] K. Inagaki, Y. Hirata, P.M. Blazquez, S.M. Highstein, Cerebellar cortical network model for vestibuloocular reflex motor learning, Society for Neuroscience 2005, Washington DC, US,2005.
  3. [3] Y. Hirata, P.M. Blazquez, K. Inagaki, K. Furuta, S.M. Highstein, Flocculus Purkinje cell complex spikes during acute motor learning of the horizontal vestibuloocular reflex in squirrel monkeys, Society for Neuroscience 2006, Atlanta, US, 2006.
  4. [4] K. Inagaki, Y. Hirata, P.M. Blazquez, S.M. Highstein, Model of VOR motor learning with spiking cerebellar cortical neuronal network,16th Annual Computational Neuroscience Meeting, Edinburgh, UK, 2006.
  5. [5] K. Inagaki, Y. Hirata, A realistic model of VOR motor learning with spiking cerebellar cortical neuronal network, IEEE 2006 International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems, Proceedings 2006 International Symposium on Intelligent Signal Processing and Communication Systems, pp. 915-918,2006.
  6. [6] Y. Hirata, P.M. Blazquez, K. Furuta, K. Inagaki, S.M. Highstein, Cerebellar flocculus Purkinje cell complex spikes during VOR in the dark before and after VOR motor learning in squirrel monkeys, Society for Neuroscience 2007, San Diego, US, 2007.
  7. [7] K. Inagaki, Y. Hirata, P.M. Blazquez, S.M. Highstein, Computer simulation of vestibuloocular reflex motor learning using a realistic cerebellar cortical neuronal network model,14th International Conference on Neural Information Processing, Kitakyusyu, Japan, 2007.
  8. [8] S. Usui, T. Yamazaki, H. Ikeno, Y. Okumura, S. Satoh, Y. Kamiyama, Y. Hirata, K. Inagaki, T. Kannon, N. L. Kamiji, A. Ishihara, Simulation Platform: a test environment of computational models via web, Frontiers in Neuroinformatics. Conference Abstract: 2nd INCF Congress of Neuroinformatics, Pilsen, Czech Republic, 2009.
  9. [9] K. Inagaki, T. Kannon, Y. Kamiyama, S. Satoh, N.L. Kamiji, Y. Hirata, A. Ishihara, H. Shouno, S. Usui, Platform for collaborative brain system modeling (PLATO): toward large scale modeling for visual system, Frontiers in Neuroinformatics. Conference Abstract: 2nd INCF Congress of Neuroinformatics, Pilsen, Czech Republic, 2009.
  10. [10] K. Inagaki, T. Kannon, Y. Kamiyama, S. Satoh, N.L. Kamiji, Y. Hirata, A. Ishihara, H. Shouno, S. Usui, Platform for collaborative brain system modeling (PLATO), Society for Neuroscience 2009, Chicago, US, 2009.
  11. [11] K. Inagaki, S.A. Heiney, D.E. Angelaki, P.M. Blazquez, Effect of blocking inhibition in the spatial and temporal responses of cerebellar ventral paraflocculus Purkinje cells during oculomotor behaviors, Society for Neuroscience 2009, Chicago, US, 2009.
  12. [12] S. Usui , K. Inagaki, T. Kannon, Y. Kamiyama, S. Satoh, N.L. Kamiji, Y. Hirata, A. Ishihara, H. Shouno, A next generation modeling environment PLATO: Platform for collaborative brain system modeling, 16th International Conference on Neural Information Processing, Bangkok, Thailand, 2009.
  13. [13] K. Inagaki, Y. Hirata, S. Usui, A modeling study on the signal transformation for the microsaccade generation, 19th Annual Computational Neuroscience Meeting, San Antonio, US, 2010. (BMC Neuroscience, vol.11 (Suppl.1), P 115, 2010.).
  14. [14] K. Inagaki, S. Kobayashi, Y. Hirata, The origin of the frequency selectivity in VOR motor learning revealed by a realistic cerebellar spiking neuron network model, 19th Annual Computational Neuroscience Meeting, San Antonio, US, 2010. (BMC Neuroscience, vol.11 (Suppl.1), P 107, 2010.)
  15. [15] K. Inagaki, T. Kannon, Y. Kamiyama, S. Satoh, N.L. Kamiji, Y. Hirata, A. Ishihara, H. Shouno, S. Usui, Environment for an integrative model simulation: PLATO, 3rd INCF Congress of Neuroinformatics, Kobe, Japan, 2010.
  16. [16] T. Kannon, Y. Okumura, K. Makimura, N.L. Kamiji, K. Inagaki, S. Usui, Neuroinformatics environment: collecting, sharing, integrating and modeling data to support brain and neuroscience research, 3rd INCF Congress of Neuroinformatics, Kobe, Japan, 2010.
  17. [17] S. Usui, H. Ikeno, Y. Okumura, S. Sato, Y. Kamiyama, Y. Hirata, K. Inagaki, A. Ishihara, T. Kannon, N.L. Kamiji, F. Akazawa, Simulation Platform: Model simulation on the cloud, 3rd INCF Congress of Neuroinformatics, Kobe, Japan, 2010.
  18. [18] K. Inagaki, S. Usui, Model on visualization and analysis for peripheral drift illusion, The 3rd International Conference on Cognitive Neurodynamics, p172, Niseko, Japan, 2011.
  19. [19] K. Inagaki, S. Usui, Visualization and analysis of peripheral drift illusion, 20th Annual Computational Neuroscience Meeting, Stockholm, Sweden, 2011. (BMC Neuroscience, 12(Suppl 1):P347, 2011).
  20. [20] T. Yamazaki, H. Ikeno, Y. Okumura, S. Satoh, Y. Kamiyama, Y. Hirata, K. Inagaki, A. Ishihara, T. Kannon, S. Usui, Simulation platform: cloud-computing meets computational neuroscience, 20th Annual Computational Neuroscience Meeting, Stockholm, Sweden, 2011. (BMC Neuroscience 2011, 12(Suppl 1):P346, 2011).
  21. [21] K. Inagaki, T. Kannon, Y. Kamiyama, S. Satoh, N.L. Kamiji, D. Sone, K. Urabe, S. Usui, A large-scale whole visual system model integrated by PLATO and its implementation on high performance computer, 4th INCF Congress of Neuroinformatics, Boston, US, 2011.
  22. [22] H. Ikeno, T. Yamazaki, Y. Okumura, S. Satoh, Y. Kamiyama, Y. Hirata, K. Inagaki, A. Ishihara, T. Kannon, S. Usui, Simulation Platform: Quick and easy access environment of model simulation in computational neuroscience, 4th INCF Congress of Neuroinformatics, Boston, US, 2011.
  23. [23] T. Kannon, K. Inagaki, N.L. Kamiji, K. Makimura, S. Usui, PLATO: Platform for integrating large-scale brain model from sub-system models, 4th INCF Congress of Neuroinformatics, Boston, US, 2011.
  24. [24] H. Ikeno, T. Yamazaki, Y. Okumura, S. Satoh, Y. Kamiyama, Y. Hirata, K. Inagaki, A. Ishihara, T. Kannon, H. Wagatsuma, S. Usui, Improvement of Simulation Platform for providing reliable and easy use model simulation environment, 5th INCF Congress of Neuroinformatics, Munich, 2012.
  25. [25] K. Inagaki, T. Kannon, Y. Kamiyama, A. Ishihara, S. Usui, Improvement of retinal signal processing by miniature eye movements, European Retina Meeting 2013, Alicante, Spain, 2013
  26. [26] K. Inagaki, Y. Hirata, Simulation of oculomotor control and learning by a large scale spiking cerebellar neuronal network model, The 2nd International Symposium on Brain Function and Brain Computer, P.10, Sendai, Japan, 2014
  27. [27] T. Hirayama, T. Oguri, K. Inagaki, Y. Hirata, Visual attention and individual miniature saccadic eye movements generated during car driving, 23rd Annual Computational Neuroscience Meeting, 237.10.
  28. [28] H. Ikeno, Y. Kamiyama, A. Ishihara, Y. Hirata, S. Satoh, T. Yamazaki, H. Wagatsuma, Y. Okumura, K. Inagaki, T. Kannon, Y. Asai, Y. Yamaguchi, S. Usui, Simulation platform: Application server for testing and sharing mathematical model and experimental data, Advanced in Neuroinformatics 2014, Wako.
  29. [29] K. Inagaki, T. Kannon, Y. Kamiyama, A. Ishihara, S. Usui Information rate analysis of the retinal photoreceptor with miniature eye movement, 14th Japan-China-Korea Joint workshop on neurobiology and neuroinformatics (NBNI2014), p.45, 2014, Okazaki
  30. [30] K. Inagaki, Y. Hirata, Different roles for ipsilateral positive feed back and commissural inhibitory networks in oculomotor velocity to position neural integration, 24th Annual Computational Neuroscience Meeting, Prague, 2015
  31. [31] H. Ikeno, T. Yamazaki, Y. Kamiyama, A. Ishihara, K. Inagaki, Y. Hirata, Y. Okumura, T. Kannon, S. Satoh, H. Wagatsuma, Y. Asai, Y. Yamaguchi, S. Usui, Development of an on-line simulation platform for neuroscience research, 8th INCF Congress of Neuroinformatics, Cairns, Australia, 2015.
  32. [32] H. Ikeno, T. Yamazaki, T. Kannon, Y. Okumura, Y. Kamiyama, A. Ishihara, K. Inagaki, Y. Hirata, S. Satoh, H. Wagatsuma, Y. Asai, Y. Yamaguchi, R. McDougal, R. Wang, L. Marenco, T. Morse, G. Shepherd, S. Usui, Development of an on-line simulation environment for computational neuroscience, 4th INCF Japan Node International Workshop Advances in Neuroinformatics, Wako, Japan, 2016 (May).
  33. [33] K. Inagaki, Y. Hirata, Evaluation of roles of cerebellar Golgi and basket/stellate cells in the vestibuloocular reflex motor learning: a computational study, Society for Neuroscience 2016, San Diego, US, 2016.
  34. [34] H. Ikeno, T. Yamazaki, T. Kannon, Y. Okumura, Y. Kamiyama, A. Ishihara, K. Inagaki, Y. Hirata, S. Satoh, H. Wagatsuma, Y. Asai, Y. Yamaguchi, S. Usui Online simulation environment for computational neuroscience and data analysis, 10th INCF Congress of Neuroinformatics, Kuala Lumpur, Malaysia, 2017.
  35. [35] S. Takatori, K. Inagaki, Y. Hirata, Computational simulation of asymmetrical vestibuloocular reflex using realistic cerebellar neuronal network model, IEEE Explore, IEEE EMBC, Honolulu, US, 2018 (Reviewed)
  36. [36] T. Maruno, Y. Gotoh, K. Inagaki Evaluation of driving skill level using electroencephalogram (EEG), 2019 IEEE 1st Global Conference on Life Sciences and Technologies, Osaka,2019 (Reviewed).
  37. [37] T. Matsuda, K. Inagaki. Evaluation of signal processing of Golgi cells and Basket cells in vestibular ocular reflex motor learning using artificial cerebellum, Annual Meeting of Computational Neuroscience 2019, Barcelona, Spain,2019.
  38. [38] S. Takatori, K. Inagaki, Y. Hirata, Evaluation of context dependency in VOR motor learning using artificial cerebellum, Annual Meeting of Computational Neuroscience 2019, Barcelona, Spain,2019.
  39. [39] K. Yamamoto, Y. Ohta, K. Inagaki, Evaluation of the EEG activation patterns during different difficulty and duration of mental tasks.,2020 IEEE 2nd Global Conference on Life Sciences and Technologies, Kyoto,2019 (Reviewed).
  40. [40] R. Takagi, T. Matsuda, K. Inagaki, Roles of the cerebellar interneurons on vestibulo-ccular reflex motor learning: A computational study, IEEE Explore, IEEE EMBC, Montreal, Canada, 2020 (Reviewed).
  41. [41] K. Inagaki, S. Imanaka, Realistic mathematical model of retinal outer plexiform layer for edge detection, IEEE Explore, IEEE EMBC, Montreal, Canada, 2020 (Reviewed).
  42. [42] Y. Ohta, K. Inagaki,Evaluation of the effect of ASMR on reduction of mental stress: EEG Study.,2021 IEEE 3rd Global Conference on Life Sciences and Technologies, Nara,2021 (Reviewed) .
  43. [43] K. Inagaki, T. Tanizaki, Biometric identification method using image key and P300: A pilot study.,2021 IEEE 3rd Global Conference on Life Sciences and Technologies, Nara,2021 (Reviewed) .
  44. [44] S. Nobukawa, N. Wagatsuma, K. Inagaki, Gamma band functional connectivity enhanced by driving experience.,2021 IEEE 3rd Global Conference on Life Sciences and Technologies, Nara,2021 (Reviewed) .
  45. Home

Domestic Conference Presentation


  1. [1] 稲垣圭一郎, 千田忠佳, 梅崎太造, 顔表面温度の自動計測に関する一考察, 平成13年度電気関係学会東海支部連合大会, p.372, 2001.
  2. [2] 稲垣圭一郎, 佐藤省三, 梅崎太造, リカレントニューラルネットワークを用いた背景輝度にロバストな車両検出, 平成14年度電気関係学会東海支部連合大会, p.332, 2002.
  3. [3] 稲垣圭一郎, 佐藤省三, 梅崎太造, リカレントニューラルネットワークを用いた車両検出, 信学技報, PRMU2002-218, pp.43-48, 2003.
  4. [4] 稲垣圭一郎, 佐藤省三, 梅崎太造, リカレントニューラルネットによる後側方監視, 第9回画像センシングシンポジウム, pp.155-160, 2003.
  5. [5] 稲垣圭一郎, 梅崎太造, 佐藤省三, リカレントニューラルネットワークを用いた車両検出における状態依存性の考察, 平成15年度電気関係学会東海支部連合大会, p.248, 2003.
  6. [6] 稲垣圭一郎, 佐藤省三, 梅崎太造, 車両検出用リカレントニューラルネットワークの内部記憶に関する考察, 第10回画像センシングシンポジウム, pp.81-84, 2004.
  7. [7] 稲垣圭一郎, 平田豊, 小脳スパイクモデルによる霊長類前庭動眼反射シミュレーション, 平成17年度電気関係学会東海支部連合大会, P-071, 2005.
  8. [8] 平田豊, 稲垣圭一郎, 九鬼陽介, 吉川明昌, 生体運動制御における適応信号処理, 平成17電気関係学会東海支部連合大会, S4-4, 2005.
  9. [9] 稲垣圭一郎, 平田豊, 小脳スパイクニューロンネットワークモデルによるサル前庭動眼反射運動学習シミュレーション, 第15回神経回路学会全国大会, pp.50-51, 2005.
  10. [10] 古田光平, 山本麗子, 稲垣圭一郎, 平田豊, 前庭動眼反射運動学習における小脳複雑スパイクの発火パターン解析, 日本実験力学会2006年度年次講演会, pp.209-212, 2006.
  11. [11] 山本麗子, 古田光平, 稲垣圭一郎, 平田豊, 前庭動眼反射運動学習における小脳単純スパイクの発火パターン解析, 日本実験力学会2006年度年次講演会, pp.213-214, 2006.
  12. [12] 稲垣圭一郎, 平田豊, 小脳神経回路モデルによる前庭動眼反射適応における周波数選択性の解析, 第16回神経回路学会全国大会, pp.38-39, 2006.
  13. [13] 古田光平, 稲垣圭一郎, 平田豊, 小脳片葉プルキンエ細胞複雑スパイクとサル前庭動眼反射の関係解析, 平成18年度電気関係学会東海支部連合大会, P-025, 2006.
  14. [14] 大石智彦, 知原守孝, 高丸尚教, 宮崎大輝, 冨田元基, 稲垣圭一郎, 平田豊,脳神経シミュレーション・データの新しい表現法,インタラクション 2007,2007.
  15. [15] 大石智彦,高丸尚教,知原守孝,稲垣圭一郎,平田豊,宮崎大輝,脳神経シミュレーション・データの新しい表現法, 第69回情報処理学会全国大会公演論文集, 2Q-2, 2007.
  16. [16] 古田光平, 稲垣圭一郎, 平田豊, サル前庭動眼反射運動学習に用いられる誤差信号としての小脳片葉プルキンエ細胞複雑スパイクの評価, 信学技報,NC2007-180, pp.403-40,2008.
  17. [17] 大石智彦,加賀智之,知原守孝,高丸尚教,宮崎大輝,冨田元基,稲垣圭一郎,平田豊,Quasi-MD法による脳情報表現とシステム開発,信学技報,NC2007-191, pp.467-472,2008.
  18. [18] 小林誠一,稲垣圭一郎,平田豊,小脳スパイクニューロンネットワークモデルの改良と前庭動眼反射の周波数選択的運動学習シミュレーション,平成21年度電気関係学会東海支部連合大会, 2009.
  19. [19] S. Usui , K. Inagaki, T. Kannon, Y. Kamiyama, S. Satoh, N.L. Kamiji, Y. Hirata, A. Ishihara, H. Shouno, PLATO project: a collaborating platform of whole visual system modeling, 2009年度計算科学合同ワークショップ,2009.
  20. [20] 小林誠一,稲垣圭一郎,平田豊,小脳スパイクニューロンモデルの改良と前庭動眼反射における周波数選択性の再現シミュレーション,第20回神経回路学会全国大会,pp.90-91,2009.
  21. [21] 稲垣圭一郎,平田豊,臼井支朗,サッカードを制御する神経回路網におけるマイクロサッカード生成メカニズムに関する一検討,第20回神経回路学会全国大会,pp.124-125,2009.
  22. [22] 小林誠一,稲垣圭一郎,平田豊,小脳スパイクニューロンネットワークモデルの改良と運動学習再現シミュレーション, 信学技報,NC-2009-120,pp.191-196, 2010.
  23. [23] K. Inagaki, T. Kannon, Y. Kamiyama, S. Satoh, N.L. Kamiji, Y. Hirata, A. Ishihara, H. Shouno, S. Usui, Large-scale simulation of a whole visual system, 第2回バイオスーパーコンピューティングシンポジウム, pp.182-183, 2010.
  24. [24] K. Inagaki, T. Kannon, Y. Kamiyama, S. Satoh, N.L. Kamiji, Y. Hirata, A. Ishihara, H. Shouno, S. Usui, 視覚系大規模数理モデルの構築環境: PLATO, 第3回バイオスーパーコンピューティングシンポジウム, 2011.
  25. [25]K. Inagaki, T. Kannon, Y. Kamiyama, S. Satoh, N.L. Kamiji, Y. Hirata, A. Ishihara, H. Shouno, S. Usui, Environment for an integrative model simulation: PLATO, 次世代スーパーコンピューティングプログラム, ウィンタースクール, 理化学研究所・計算科学研究機構(神戸) , 2011
  26. [26] 稲垣圭一郎,観音隆幸,臼井支朗,神山斉己,全視覚系モデルによる視覚情報処理の解析(視覚系シミュレーションのための共有プラットフォーム),次世代ナノ統合シミュレーションソフトウェアの研究開発(ナノ) / 次世代生命体統合シミュレーションソフトウェアの研究開発(ライフ), 2011.
  27. [27] 観音隆幸,稲垣圭一郎,槙村浩司,Nilton L.Kamiji,臼井支朗,PLATO: サブモデルを統合する大規模脳数理モデル構築プラットフォーム,信学技報,NC研究会,112(108), 7-12, 2012.
  28. [28] 稲垣圭一郎,平田豊,小脳両半球を陽に記述した数理モデルによる前庭動眼反射運動学習シミュレーション,第8回Motor Control研究会,P.2(33),2014,筑波大学
  29. [29] K. Inagaki, Y. Hirata, Bilateral cerebellar spiking neural network model to simulate motor learning of the vetibuloocular reflex, 日本神経回路学会第24回全国大会,pp.76-77,2014.
  30. [30] 稲垣圭一郎,観音隆幸,神山斉己,石原彰人,臼井支朗,微小眼球運動を伴う網膜視細胞層応答の情報量評価,HIP研究会,信学技報, vol. 114, no. 226, HIP2014-54, pp. 61-65, 2014.
  31. [31] 稲垣圭一郎,平田豊,眼球運動神経積分器を構成する両側性神経回路における同側フィードバックと対側抑制機構の役割評価,信学技報, vol. 115, no. 111, NC2015-5, pp. 63-68,2015.
  32. [32]稲垣圭一郎,観音隆幸,神山斉己,石原彰人,臼井支朗, 大規模数理モデル構築を目的とした共有モデル開発プラットフォーム:PLATO と 視覚情報処理解析への応用,第54回生体医工学会大会,オーガナイズドシンポジウム,OS22-4,p.147,2015
  33. [33] K. Inagaki, Y. Hirata, A model based theory for the oculomotor velocity to position neural integration, 第38回日本神経科学大会, Kobe,2015.
  34. [34]稲垣圭一郎,平田豊,小脳両半球を陽に記述した数理モデルによるVOR 運動学習シミュレーション,平成26年度JAXA 宇宙環境利用科学委員会,第10回「宇宙環境へ適応するための感覚‐運動ゲインコントロール」についての研究チーム(RT)会合プログラム,2015
  35. [35] 飯田祥貴,稲垣圭一郎,平田 豊,並進・傾き運動識別の曖昧性を解決する小脳神経回路モデル,信学技報, vol.115, no.514, pp.155-160, 2016
  36. [36] 稲垣圭一郎,飯田祥貴,平田 豊, 小脳における並進運動と傾き運動の識別メカニズムの考察, 人工知能学会全国大会,pp.1-2, 2016.
  37. [37] K. Inagaki, Y. Iida, T. Yakusheva, P.M. Blazquez, Y. Hirata, Cerebellar neural network model for resolving tilt-translation ambiguity, 第39回日本神経科学大会, Yokohama,2016.
  38. [38] 稲垣圭一郎,平田 豊,小脳両半球構造を陽に記述した人工小脳による前庭動眼反射運動学習シミュレーション,HIP研究会,信学技報,pp.85-90, 2016.
  39. [39]稲垣圭一郎,平田豊,Tilt-Translation ambiguityを解く小脳神経回路モデル,平成27年度JAXA 宇宙環境利用科学委員会,第10回「宇宙環境へ適応するための感覚‐運動ゲインコントロール」についての研究チーム(RT)会合プログラム,2016
  40. [40] 稲垣圭一郎,高取昇悟,平田豊,非対称VOR運動学習を実現する小脳モデル,空間認知と運動制御研究会,東海大学,2017
  41. [41] 稲垣圭一郎,高取昇悟,平田豊,文脈に依存した柔軟な運動学習を再現する人工小脳神経回路モデル, 人工知能学会全国大会,pp.1-2, 2017.
  42. [42] 高取昇悟,稲垣圭一郎,平田豊,文脈に依存したVOR運動学習を再現する人工小脳神経回路モデル,NC研究会,信学技法,vol.117, no.109. pp.15-20, 2017
  43. [43] K. Inagaki, S. Nakane, T. Yakusheva, P.M. Blazquez, Y. Hirata, Computational analysis on efficacy of parallel fiber – Purkinje cell synapses in resolving tilt-translation ambiguity problem, 第40回日本神経科学大会, Makuhari, Chiba, Japan,2017.
  44. [44] 稲垣圭一郎,小島隆介,平田豊,眼光学特性と眼球・瞳孔運動を反映させたパーソナル見落とし危険度マップの提案, 計測自動制御学会 ライフエンジニアリング部門シンポジウム2017,岐阜大学,2017
  45. [45] K. Inagaki, S. Nakane, T. Yakusheva, P.M. Blazquez, Y. Hirata, Evaluation of parallel fiber – Purkinje cell synapses of the cerebellar neuronal network model resolving the tilt-translation ambiguity problem, 日本神経回路学会全国大会,北九州市,福岡,2017
  46. [46] 高取昇悟,稲垣圭一郎,平田豊,人工小脳による文脈依存型VOR運動学習メカニズムの解析,第15回情報学ワークショップ,中部大学,2017
  47. [47] 中根聖也,稲垣圭一郎,Tatyana Yakusheva, Pablo M. Blazquez,平田豊,人工小脳を用いた並進加速度と重力軸に対する傾き運動の曖昧性解決における小脳内神経細胞応答の解析,第15回情報学ワークショップ,中部大学,2017
  48. [48] Tamas D. Fehervari, 稲垣圭一郎,平田豊,Creating a personalised potential overlook map to improve driving safety, 第15回情報学ワークショップ,中部大学,2017
  49. [49] 稲垣圭一郎,犬飼晶登,平田豊,人工小脳による前庭動眼反射運動学習におけるゴルジ細胞の評価,2018年度空間認知と運動制御研究会,京都大学,2018
  50. [50] K. Inagaki, S. Imanaka. Neuronal network model of photoreceptor-horizontal cell-bipolar cell retinal network for edge detection, 第41回日本神経科学大会, Kobe,2018.
  51. [51] 丸野達也,後藤祐哉,稲垣圭一郎,脳波を指標とした運転熟練度の評価に関する検討,第17回情報科学技術フォーラム(FIT2018),福岡工業大学,2018(9月)
  52. [52] 高取昇悟,稲垣圭一郎,平田豊,Computational Simulation of Asymmetrical Vestibulo ocular Reflex Using Realistic Cerebellar Neuronal Network Model,第17回情報科学技術フォーラム(FIT2018),福岡工業大学,2017(9月)
  53. [53] 高取昇悟,稲垣圭一郎,平田豊,人工小脳モデルによる文脈依存型VOR運動学習シミュレーション,第36回日本ロボット学会学術講演会,中部大学,2018年(9月)
  54. [54] 稲垣圭一郎,中根聖也,平田豊,人工小脳による並進・傾き運動識別の曖昧性解決における小脳信号処理機構の評価,第36回日本ロボット学会学術講演会,中部大学,2018年(9月)
  55. [55] 松田大河,稲垣圭一郎,人工小脳モデルによる前庭動眼反射におけるゴルジ細胞の役割評価,2019年電子情報通信学会総合大会,早稲田大学,2019年(3月)
  56. [56] 丸野達也,後藤祐哉,稲垣圭一郎,脳波および眼球運動を指標とした視認動作が絡む運転熟練度の評価,2019年度空間認知と運動制御研究会,京都大学,2019
  57. [57] 丸野達也,山本昂汰,稲垣圭一郎,視認動作時における脳波と視野特性の評価,NC研究会,信学技法,2019(6月)
  58. [58] 松田大河,稲垣圭一郎, 前庭動眼反射運動学習におけるゴルジ細胞および籠・星状細胞の役割,第18回情報科学技術フォーラム(FIT2019),岡山大学,2019年(9月)
  59. [59] T. Maruno, Y. Gotoh, K. Inagaki, Evaluation of driving skill level using electroencephalogram (EEG) and eye movement.,第42回日本神経科学大会, Niigata, Japan,2019.
  60. [60] 山本昂汰,丸野達也,稲垣圭一郎,視覚認知における視野と脳波の関係,電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会,大同大学,2019(9月)
  61. [61] 松田大河,稲垣圭一郎, 前庭動眼反射運動学習における籠・星状細胞の役割,電気・電子・情報関係学会東海支部連合大会,大同大学,2019年(9月)
  62. [62] 稲垣圭一郎,今中星夜 網膜外網状層を陽に記述した数理モデルによるエッジ抽出,計測自動制御学会 システム・情報部門 学術講演会 2019,千葉大学,2019年(11月)
  63. [63] K. Yamamoto, Y. Ohta, K. Inagaki, Effect of ASMR on the activation pattern of EEG during mental task.,第43回日本神経科学大会, Virtual Conference, Japan,2020.
  64. [64] 髙木隆ノ介,稲垣圭一郎, 人工小脳モデルを用いた前庭動眼反射運動学習における周波数特性の評価, 第19回情報科学技術フォーラム(FIT2020),北海道大学(Virtual Conference),2020年(9月).
  65. [65] 山本昂汰,信川創,我妻伸彦,稲垣圭一郎, 視覚注意における経験と事象関連電位P300の関連性, 2021年電子情報通信学会総合大会,Virtual Conference,2021年(3月).
  66. [66] 端名陸, 前田純之介, 山本昂汰, 信川創, 我妻伸彦, 稲垣圭一郎, 走行シーン認知における運転経験と事象関連電位P300の評価, 計測自動制御学会, 第17回コンピューテーショナル・インテリジェンス研究会,Virtual Conference,2021年(3月).
  67. [67] 信川創 ,我妻伸彦,西村治彦,稲垣圭一郎,山西輝也, ノイズ下における神経システムのカオス共鳴の性能評価, 計測自動制御学会, 第17回コンピューテーショナル・インテリジェンス研究会,Virtual Conference,2021年(3月).
  68. [68] K. Inagaki,A. SUgai, The effect of driving experience on the EEG activation pattern in the visual cognition and maneuvers during driving.,第44回日本神経科学大会, Japan,2021.(Accepted)
Home

Misc (Books, Review Articles, Invited Lecture, Prizes)


Books

  1. [1] 新インターユニバーシティ,ディジタル信号処理,岩田彰編著,平田豊,石原彰人,稲垣圭一郎,板井陽俊,2013.

Review Articles etc.

  1. [1] 佐藤省三, 稲垣圭一郎, 梅崎太造, リカレントニューラルネットワークによる車両検出と状態依存性の効果, 画像ラボ, vol.16, no.1, pp.45-52, 2005.
  2. [2] 稲垣圭一郎, 観音隆幸, N. L. Kamiji, 槙村浩司, 臼井支朗,大規模数理モデル構築を目的とした共有モデル開発プラットフォーム:PLATO,Bio Supercomputing Newsletter, vol.4, p.9, 2011.
  3. [3] 稲垣圭一郎,臼井支朗,マイクロサッカードを制御する神経機構について,日本神経回路学会誌,vol. 19, no.3, pp.135-144, 2012.
  4. [4] 稲垣圭一郎,微小眼球運動の生成機構と視覚情報処理への寄与,中部大学工学部紀要,vol.50 no.50, pp.18-29, 2014.
  5. [5] 稲垣圭一郎,微小眼球運動による視覚情報処理能力向上に関する研究,情報リサーチジャーナル,vol.24,pp.15-26, 2017.
  6. [6] 稲垣圭一郎,運動の制御と学習に関する小脳信号処理機構とその汎用性に関する研究,総合工学,vol.30,pp.37-48, 2018.

Invited Lecture

  1. [1] K. Inagaki, A computational study on microsaccade generation, 12th China-Japan-Korea Joint Workshop on Neurobiology and Neuroinformatics, Korea University, Korea, 2012
  2. [2] 稲垣圭一郎,小脳の運動学習を実現する信号処理理論について~小脳神経回路の数理モデル化とVOR運動学習の観点から~, 第1回小脳システム研究会シンポジウム,2019

Prizes

  1. [1] 平成17年度・電子情報通信学会東海支部研究奨励賞,研究題目「小脳皮質モデルによる前庭動眼反射運動学習シミュレーション」
  2. [2] 14th International Conference on Neural Information Processing, Travel Award, 2007. 研究題目「Computer simulation of vestibuloocular reflex motor learning using a realistic cerebellar cortical neuronal network model」
  3. [3] 20th Annual Computational Neuroscience Meeting (CNS2011), Poster Award, 2011, 研究題目「Visualization and analysis of peripheral drift illusion」
  4. [4]平成23年度・理化学研究所・理事長感謝状授与「CNS2011 Poster Awardに関して」
  5. [5]平成24年度・理化学研究所・技術奨励賞 「XooNIpsを用いたニューロインフォマティクスプラットフォームの基盤構造の開発」
  6. [6]平成29年度・日本神経回路学会・最優秀研究賞
  7. [7] IEEE 2nd Global Conference on Life Sciences and Technologie, Student Poster Award, K. Yamamoto, Y. Ohta and K. Inagak, "Evaluation of the EEG activation patterns during different difficulty and duration of mental tasks", 2020.
Home