Yoshifumi Nishida 研究室
主宰者：Yoshifumi Nishida
東京工業大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、日常生活における安全と健康を支える技術の開発に取り組んでいます。主な研究対象は、高齢者や子どもの転倒・事故防止、および運動中の生体情報モニタリングです。特に、住宅環境での実測データを基に、家具や階段などの日常的な物が人の身体にどのような支持力を与えているかを定量的に把握することに注力しています。
技術的には、RGB-D カメラやウェアラブルセンサー、力センサー、眼球追跡装置などを組み合わせた計測システムを開発し、実家庭での行動を非侵襲的に観測・分析しています。これらの計測から得られた大規模なデータを知識グラフとして構造化し、転倒や事故に至るメカニズムを可視化するシミュレーション技術も展開しています。
主要な発見として、環境設計が身体機能に与える影響の解明が進んでいます。例えば、握る対象の形状が高齢者の立ち座り動作に影響を与えることや、体表面の熱流量から深部体温を安全に推定する方法の実用化が報告されています。これらの知見は、加齢に伴う身体変化に対応した予防的環境デザインの実現へ向けた基礎となっています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果（44 件）
- DOI: https://doi.org/10.3390/s25133961
- DOI: https://doi.org/10.1541/ieejsmas.145.53
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3561288
- DOI: https://doi.org/10.1002/ecj.12496
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3556405
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3561285
- DOI: https://doi.org/10.1136/injuryprev-2024-safety.296
- DOI: https://doi.org/10.1136/injuryprev-2024-safety.271
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.legalmed.2024.102503
- DOI: https://doi.org/10.1109/lsens.2024.3435965
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- DOI: https://doi.org/10.1109/lsens.2024.3423656
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.sna.2024.115136
- DOI: https://doi.org/10.1109/swc62898.2024.00189
- DOI: https://doi.org/10.1093/geroni/igae098.2716
- DOI: https://doi.org/10.1541/ieejsmas.144.282
- DOI: https://doi.org/10.1136/injuryprev-2024-safety.256
- DOI: https://doi.org/10.1136/injuryprev-2024-safety.272
- DOI: https://doi.org/10.5220/0012724400003693
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2024.1p2-f03
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2024.1p2-g02
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2024.1p1-d06
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2024.1p2-g03
- DOI: https://doi.org/10.1109/sensors56945.2023.10325199
- [2023] Homeostatic System Design Based on Understanding the Living Environmental Determinants of FallsDOI: https://doi.org/10.1109/smc53992.2023.10394206
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.legalmed.2023.102242
- [2023] Assessing Handrail-Use Behavior during Stair Ascent or Descent Using Ambient Sensing TechnologyDOI: https://doi.org/10.3390/s23042236
- [2023] Statistical analysis of the thickness and biomechanical properties of Japanese children’s skullsDOI: https://doi.org/10.1016/j.forsciint.2023.111580
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2023.03.056
- DOI: https://doi.org/10.54941/ahfe1004385
- DOI: https://doi.org/10.54941/ahfe1004353
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- DOI: https://doi.org/10.1136/injuryprev-2022-safety2022.259
- DOI: https://doi.org/10.1136/injuryprev-2022-safety2022.229
- DOI: https://doi.org/10.1109/sensors52175.2022.9967252
- DOI: https://doi.org/10.1177/15248399211054772
- DOI: https://doi.org/10.3390/s22031178
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.12.213
- DOI: https://doi.org/10.7210/jrsj.40.554
- DOI: https://doi.org/10.31662/jmaj.2019-0050
- DOI: https://doi.org/10.1109/sensors47087.2021.9639453
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.aap.2021.106236
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2021.1p1-h08
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