Toshio Tsuji 研究室
主宰者：Toshio Tsuji
広島大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、生体信号と脳画像を組み合わせて、神経系の機能と身体反応の関係を明らかにする研究を行っています。脳梗塞後の嚥下障害や認知機能低下の仕組み、疼痛予期時の血管反応と脳活動の関連性など、神経系が身体の各部位にどのように影響しているかを調査しています。また、脳波の統計的特性を活用して、睡眠段階の判定やてんかん発作の検出、感情デコーディングなど、脳の状態を定量的に評価する手法を開発しています。
手法としては、機械学習やニューラルネットワークを用いた信号解析が特徴です。脳画像解析、脈波速度測定、脳波記録、眼球運動追跡、動画からの姿勢推定など、多様なセンサーとデータから生理指標を抽出し、統計モデルで解析しています。さらに有限要素法シミュレーションを用いた材料特性評価や、体外循環装置の自動制御に関する応用研究も行っており、医療デバイスの開発と評価を支援しています。
研究の応用範囲は広く、脳卒中患者のリハビリテーション評価、自閉症スペクトラム症の早期診断、周術期の生理管理監視、ウェアラブルデバイスを用いた新規入力インターフェース開発など、臨床実践と工学技術の融合を目指しています。乳幼児から成人患者まで幅広い対象者を扱い、非侵襲的で実用的な評価・監視システムの構築に取り組んでいます。
※ 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（55 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1109/sii59315.2025.10871109
- DOI: https://doi.org/10.1097/mat.0000000000002214
- DOI: https://doi.org/10.1109/jsen.2024.3386333
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-53921-4
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- [2024] Stochastic Fluctuation in EEG Evaluated via Scale Mixture Model for Decoding Emotional ValenceDOI: https://doi.org/10.1109/sii58957.2024.10417430
- DOI: https://doi.org/10.3389/fphys.2023.1294239
- DOI: https://doi.org/10.1109/ojemb.2024.3350922
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3487637
- DOI: https://doi.org/10.23967/c.wccm.2024.114
- DOI: https://doi.org/10.23967/wccm.2024.114
- DOI: https://doi.org/10.1109/tim.2024.3387502
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-82908-4
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-64118-0
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e33135
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e23121
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-48292-1
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-46942-y
- DOI: https://doi.org/10.1002/mus.27987
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12984-023-01263-z
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce59613.2023.10315424
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- [2022] Pharmacological effects of caffeine on ventilation in adult zebrafish under free-swimming conditionsDOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-22681-4
- DOI: https://doi.org/10.1109/embc48229.2022.9871662
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-14249-z
- DOI: https://doi.org/10.3389/fneur.2022.853942
- DOI: https://doi.org/10.1109/jsen.2022.3165880
- DOI: https://doi.org/10.1109/tbme.2022.3154398
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10143-021-01720-0
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-020-80810-3
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3126348
- [2021] EMG pattern recognition via Bayesian inference with scale mixture-based stochastic generative modelsDOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.115644
- [2021] A Wearable Finger-Tapping Motion Recognition System Using Biodegradable Piezoelectric Film SensorsDOI: https://doi.org/10.1109/embc46164.2021.9630643
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-92690-2
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-87636-7
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-85299-y
- DOI: https://doi.org/10.1109/embc46164.2021.9630840
- DOI: https://doi.org/10.1109/lifetech52111.2021.9391859
- [2021] Analysis of the Effect of Sensomotoric Inserts in In-toe Gait Patients with Directional StatisticsDOI: https://doi.org/10.1109/lifetech52111.2021.9391906
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-83833-6
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-020-80578-6
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