ホーム > 德田 慶太/ Tokuda, Keita

德田 慶太

ALUMNI 2024年12月現在、筑波大学が主たる所属機関ではありません

Tokuda, Keita

順天堂大学 , 健康データサイエンス学部 , 准教授
Juntendo University , The faculty of health data science, Juntendo University , Associate professor

オープンアクセス版の論文は「つくばリポジトリ」で読むことができます。
  1. 1. Prediction of unobserved bifurcation by unsupervised extraction of slowly time-varying system parameter dynamics from time series using reservoir computing Keita Tokuda; Yuichi Katori
      Frontiers in Artificial Intelligence (2024) Semantic Scholar
  2. 2. Revolutionizing MRI Data Processing Using FSL: Preliminary Findings with the Fugaku Supercomputer Tianxiang Lyu; Wataru Uchida; Zhe Sun; Christina Andica (+7 著者) Shigeki Aoki
      (2024)
  3. 3. Prediction of Unobserved Bifurcation by Unsupervised Extraction of Slowly Time-Varying System Parameter Dynamics from Time Series Using Reservoir Computing Keita Tokuda; Yuichi Katori
      (2024)
  4. 4. Reducing manipulations in a control simulation experiment based on instability vectors with the Lorenz-63 model Mao Ouyang; Keita Tokuda; Shunji Kotsuki
      Nonlinear Processes in Geophysics (2023) Semantic Scholar
  5. 5. Emergence of chaos in a compartmentalized catalytic reaction nanosystem. Maximilian Raab; Johannes Zeininger; Yuri Suchorski; Keita TokudaGünther Rupprechter
      Nature communications 14: 736 - 736 (2023) Semantic Scholar
  6. 6. Utility of constraints reflecting system stability on analyses for biological models Yoshiaki Kariya; Masashi Honma; Keita Tokuda; Akihiko KonagayaHiroshi Suzuki
      PLOS Computational Biology (2022) Semantic Scholar
  7. 7. 結合行列の対称性制御によるリカレントニューラルネットワークの構造最適化 藤本 ありさ; 山本 英明; 守谷 哲; 徳田 慶太 (+1 著者) 佐藤 茂雄
      122: 184 - 188 (2022)
  8. 8. Chaos may enhance expressivity in cerebellar granular layer Keita Tokuda; Naoya Fujiwara; Akihito Sudo; Yuichi Katori
      Neural Networks 136: 72 - 86 (2021) Semantic Scholar
  9. 9. Evaluation of Mental Calculation Educational System with Invisible Abacus Keita Tokuda; Yasunobu Hashimoto; Chika Yamauchi; Keiko Iwasa (+2 著者) Akihito Sudo
      Proceedings of the 2020 8th International Conference on Information and Education Technology (2020) Semantic Scholar
  10. 10. Prediction of student performance in abacus-based calculation using matrix factorization Keita Tokuda; David Kaschub; Takuma Ota; Yasunobu Hashimoto (+1 著者) Akihito Sudo
      workshop at the 28th ACM Conference on User Modeling, Adaptation and Personalization, ACM UMAP 2020 (2020)
  11. 11. A Novel Method to Estimate Long-Term Chronological Changes From Fragmented Observations in Disease Progression. Ishida T; Tokuda K; Hisaka A; Honma M (+5 著者) Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative
      Clinical pharmacology and therapeutics 105: 436 - 447 (2019) Semantic Scholar
  12. 12. Chaotic dynamics as a mechanism of rapid transition of hippocampal local field activity between theta and non-theta states Keita Tokuda; Yuichi Katori; Kazuyuki Aihara
      Chaos 29: 113115 - 113115 (2019) Semantic Scholar
  13. 13. A Computational Concept Invention Model Represented by Time‐varying Semantic Network and Its Implementation 須藤 明人; 藤原 直哉; 徳田 慶太; 本田 秀仁植田 一博
      Cognitive Studies: Bulletin of the Japanese Cognitive Science Society 24: 33 - 51 (2017)
  14. 14. Hippocampal State-Dependent Behavioral Reflex to an Identical Sensory Input in Rats Keita Tokuda; Michimasa Nishikawa; Shigenori Kawahara
      PLOS ONE 9: e112927 (2014) Semantic Scholar
  15. 15. Modeling state transition of hippocampal local field potential between theta rhythm and large irregular amplitude activity by bifurcation between a limit cycle and chaotic dynamics K. Tokuda; Y. Katori; K. Aihara
      AIP Conference Proceedings 1510: 134 - 137 (2013) Semantic Scholar
  16. 16. 大規模カオスニューラルネットワークの並列シミュレーション 奥牧人; 岩山幸治; 徳田慶太; 鈴木秀幸合原一幸
      電子情報通信学会技術研究報告 109: 55 - 59 (2009)
  17. 17. Modulation of Memory Retrieval by Spike Train Input with Temporal Pattern Keita Tokuda; Kazuyuki Aihara
      Proceedings of the 2009 International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications 588 - 591 (2009)
  1. 1. “人工知能”の導入による生産性、効率性の向上、新製品開発への活用 徳田 慶太
    2019年3月
  1. 1. Learning non-stationary nonlinear dynamics by extracting slow parameter change by a reservoir
    The 11th RIEC International Symposium on Brain Functions and Brain Computer 2023年2月18日
  2. 2. 気象制御の実現に向けた制御容易性・被害低減効果の定量化に関する初期検討 小槻 峻司; Ouyang Mao; 岡崎 淳史; 徳田 慶太; 小林 亮太; 小蔵 正輝; 薄 良彦; 稲村 友彦
    水文・水資源学会/日本水文科学会2022年度研究発表会 2022年9月
  3. 3. Transitive neurodynamics between periodic and chaotic attractors
    Toyama Forum for Academic Summit on “Dynamic Brain” 2019年12月
  4. 4. μモデルのギャップジャンクション結合系におけるカオス的ダイナミクスを用いたレザバー計算と小脳ゴルジ細胞のモデル化 徳田 慶太; 香取 勇一
    生理研研究会「力学系の視点からの脳・神経回路の理解」 2019年11月28日
  5. 5. 慢性疾患の長期進行過程を推定する新規アルゴリズム SReFT を利用したアルツハイマー病の病 態進行解析と臨床試験シミュレーション 徳田 慶太
    第 4 回 次世代を担う若手のための レギュラトリーサイエンスフォーラム 2018年9月15日
  6. 6. Machine Learning Approach towards Automatic Future Forecasting Inspired by Creative Futurist
    Ninth International Conference on Computational Creativity 2018年6月
  7. 7. Modeling the Long-Term Progression of Alzheimer's Disease Using Clinical Databases 徳田 慶太
    THE 2ND IIFF OF THE UNIVERSITY OF CHICAGO AND THE UNIVERSITY OF TOKYO: PERSPECTIVES ON BIG DATA 2018年3月18日 招待有り
  8. 8. バイオマーカーの長期的変化を再構築する手法SReFTの開発とアルツハイマー病の疾患進行のモデリング 徳田慶太
    HAB研究機構学術年会プログラム・要旨集 2017年6月1日
  9. 9. Decoding subsequent behavioral response to the tone stimulus from rat hippocampal local field potential using deep learning Keita Tokuda; Masashi Honma; Shigenori Kawahara; Hiroshi Suzuki
    Neuroscience 2017, The Annual Meeting of the Society for Neuroscience (Walter E. Washington Convention Center, Washington, DC), RR24 83.16, 2017. 2017年
  10. 10. 慢性疾患の長期進行過程を推定する統計手法を利用したアルツハイマー病の解析 徳田 慶太
    第２６回日本医療薬学会 2016年9月19日 招待有り
  11. 11. 数理からせまる神経科学 徳田 慶太
    富山大学大学院 生命融合科学教育部 特別セミナー 2016年7月26日 招待有り
  12. 12. ウェブ文書と機械学習で新しい商品コンセプトを生み出す創造的な人工知能に関する一検討 (データ工学) 須藤 明人; 藤原 直哉; 徳田 慶太; 本田 秀仁; 植田 一博
    電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 2016年6月18日
  13. 13. バイオマーカーの長期的変化を再構築するポピュレーション解析法SReFTによるアルツハイマー病疾患モデル(1):最尤性の証明と拡張 徳田慶太; 石田崇朗; 樋坂章博; 樋坂章博; 本間雅; 森豊隆志; 岩坪威; 鈴木洋史
    臨床薬理 2015年11月16日
  14. 14. バイオマーカーの長期的変化を再構築するポピュレーション解析法SReFTによるアルツハイマー病疾患モデル(2):共変量選択とそのバリデーション 石田崇朗; 徳田慶太; 樋坂章博; 樋坂章博; 本間雅; 本橋慧樹; 森豊隆志; 岩坪威; 鈴木洋史
    臨床薬理 2015年11月16日
  15. 15. 海馬CA1の局所場電位振動における非線形時系列解析と決定論性の検出 徳田慶太; 香取勇一; 川原茂敬; 合原一幸
    日本物理学会講演概要集 2014年3月5日
  16. 16. 30aPS-89 海馬CA1の局所場電位振動における非線形時系列解析と決定論性の検出(30aPS 領域12ポスターセッション,領域12(ソフトマター物理・化学物理・生物物理)) 徳田 慶太; 香取 勇一; 川原 茂敬; 合原 一幸
    日本物理学会講演概要集 2014年
  17. 17. Modeling the state transiton of the hippocampal local field potential between theta rhythm and large irregular amplitude activity by a bifurcation between limit cycle attractor and a chaotic dynamics 徳田 慶太
    12th Granada Seminar 2012年9月
  18. 18. Chaotic dynamics as a possible mechanism of rapid change of hippocampal local field activity between theta rhythm and large irregular activity 徳田 慶太
    Twenty-First Annual Computational Neuroscience Meeting 2012年7月
  19. 19. 海馬局所場電位のカオス的ダイナミクスによる数理モデル化 徳田 慶太; 香取勇一; 合原一幸
    第12回 東京大学生命科学シンポジウム 2012年6月30日
  20. 20. Mathematical modelling of the state transition between theta rhythm and large irregular activity in hippocampal local field potential
    The 2nd International Symposium on Innovative Mathematical Modelling 2012年5月
1 2

 300 total views