Andrzej Cichocki 研究室
主宰者:Andrzej Cichocki
理化学研究所・RIKEN Center for Brain Science
兼任:理化学研究所・RIKEN Center for Advanced Intelligence Project
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
この研究室は、脳信号の解読と機械学習の融合領域において幅広い研究を展開しています。特に脳波(EEG)信号を用いた脳コンピュータインターフェース(BCI)の開発に注力し、運動意図の認識、感情状態の推定、音声想像の解読など、複数の神経活動パターンを自動判別するための深層学習モデルの構築に取り組んでいます。これらの研究では、信号処理と注意機構を組み合わせたニューラルネットワークを設計し、複雑で非定常な脳波データから有用な特徴を抽出することを目指しています。
並行して、テンソル分解や行列分解などの数学的手法を用いた次元削減・データ圧縮技術の開発も進めています。大規模なデータを効率的に処理するための低ランク表現法やネットワーク最適化手法を提案し、計算コストを削減しながら精度を維持するアルゴリズムの実現を目指しています。
さらに、異なるデータ領域間での知識転移、教師なし学習による適応、複数ユーザー間の脳活動カップリング分析など、現実的な応用に向けた課題解決型の研究も行われています。ノイズ除去やクラスタリング、異常検知など、汎用的な機械学習問題へのアプローチも見られ、理論と応用の両面から包括的な技術基盤の構築を進めているのが特徴です。
※ 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(101 件)
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00357-026-09552-7
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcyb.2026.3690707
- DOI: https://doi.org/10.3390/s26020437
- DOI: https://doi.org/10.1109/tip.2026.3684399
- DOI: https://doi.org/10.1109/tetci.2026.3683109
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2026.113987
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jneumeth.2025.110546
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s11571-025-10303-4
- DOI: https://doi.org/10.1109/jbhi.2025.3595826
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10915-025-02916-y
- [2025] Dual branch neural network with dynamic learning mechanism for P300-based brain-computer interfacesDOI: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2025.107876
- DOI: https://doi.org/10.1109/mis.2025.3588759
- DOI: https://doi.org/10.1088/1741-2552/adeec8
- DOI: https://doi.org/10.1088/1741-2552/adeae8
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ins.2025.122427
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jneumeth.2025.110441
- [2025] An Interpretable Regression Method for Upper Limb Motion Trajectories Detection With EEG SignalsDOI: https://doi.org/10.1109/tbme.2025.3557255
- [2025] Leveraging Peripheral Visual Stimuli for Enhanced SSVEP-Based BCIs in Fast Calibration ScenarioDOI: https://doi.org/10.1109/jsen.2025.3554985
- DOI: https://doi.org/10.3390/machines13040282
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2025.130037
- DOI: https://doi.org/10.1145/3722558
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp49660.2025.10889129
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- DOI: https://doi.org/10.1137/23m1627304
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2025.107124
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- DOI: https://doi.org/10.3390/e27121243
- DOI: https://doi.org/10.1142/s012906572650005x
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2025.114929
- DOI: https://doi.org/10.1088/1741-2552/ae204c
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnnls.2025.3617508
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2025.108133
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- DOI: https://doi.org/10.1109/jbhi.2025.3565019
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcds.2024.3392745
- DOI: https://doi.org/10.1109/tetci.2024.3369667
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnnls.2024.3505674
- DOI: https://doi.org/10.1613/jair.1.16167
- DOI: https://doi.org/10.1080/27706710.2024.2438050
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ipm.2024.104012
- DOI: https://doi.org/10.1088/1741-2552/ad9cc1
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp48485.2024.10447124
- [2024] A Growing Bubble Speller Paradigm for Brain–Computer Interface Based on Event-Related PotentialsDOI: https://doi.org/10.1109/tbme.2024.3492506
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2024.3488745
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2024.3488957
- DOI: https://doi.org/10.1109/cw64301.2024.00040
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2024.125597
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.annonc.2024.08.1210
- DOI: https://doi.org/10.1109/jbhi.2024.3472097
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2024.106655
- DOI: https://doi.org/10.5603/ep.101677
- DOI: https://doi.org/10.1109/tbme.2024.3406603
- DOI: https://doi.org/10.1088/1741-2552/ad593b
- DOI: https://doi.org/10.1088/1741-2552/ad558a
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s10444-024-10117-8
- DOI: https://doi.org/10.1145/3639469
- DOI: https://doi.org/10.1109/tim.2024.3476551
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnsre.2024.3386763
- DOI: https://doi.org/10.1109/tsp.2024.3427136
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3396970
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2023.109158
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.sigpro.2023.109121
- DOI: https://doi.org/10.1530/endoabs.90.p467
- DOI: https://doi.org/10.3389/fonc.2023.1018475
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.pscychresns.2023.111631
- DOI: https://doi.org/10.3390/jcm12030790
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnsre.2023.3294815
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnsre.2023.3307481
- DOI: https://doi.org/10.36922/aih.2463
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnsre.2022.3217573
- DOI: https://doi.org/10.3390/math10203801
- [2022] Neurodynamics-based Iteratively Reweighted Convex Optimization for Sparse Signal ReconstructionDOI: https://doi.org/10.1109/icist55546.2022.9926780
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11571-022-09892-1
- DOI: https://doi.org/10.1088/1741-2552/ac9338
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2022.07.018
- DOI: https://doi.org/10.1109/taffc.2022.3189222
- DOI: https://doi.org/10.3389/fnhum.2022.875851
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.108811
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jneumeth.2022.109593
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnsre.2022.3156076
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnsre.2022.3175464
- DOI: https://doi.org/10.1109/tim.2022.3165741
- DOI: https://doi.org/10.52202/068431-1889
- DOI: https://doi.org/10.1109/tii.2022.3217120
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