1a) 頭部固定下において遂行可能なリーチング課題の開発に取り組んだ。マイコンや深層学習を組み合わせることで、ペレットの提示から行動評価までを自動化し、自由行動下における先行研究と同等水準の成功率である約60%を達成した（n = 5）。また、グルタミン酸あるいはカルシウムの濃度変動を指示する蛍光タンパク質を用いて、樹状突起やシナプスレベルでの活動の可視化を開始している。行動中の微小な体動に起因するイメージングノイズを低減する目的で、ピエゾ素子を用いたボリュームイメージング法を導入し、安定的かつ高解像度な計測環境の構築を進めている。1b） in vivoで、マウスの大脳皮質にAMPAのプローブを微量注入し、ケミカル標識した後に、灌流固定した脳の切片で、AMPAのシグナルを５層錐体細胞の樹状突起の棘突起に確認することができた。 2a） PAPsのシナプス結合への近接度合の形態解析のために、その近接度合いの定量的解析方法を確立した。２b) 自動全セグメンテーション(ASeg)アプリ開発を実施するため、(株) NIKONソリューションズ+(株) Rist＋生理研窪田チームが産学連携研究チームを形成した。Ristがスクリプトアーキテクチャの改良、深層学習でASegの試用を行った。