Akira Furui 研究室

主宰者：Akira Furui
広島大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、生体信号から人間の状態や動作を自動認識するための機械学習・深層学習手法の開発に取り組んでいます。特に脳波（EEG）、筋電図（EMG）、心電図（ECG）といった電気生理学的信号を対象とし、これらの信号に含まれる複雑で非ガウス的な統計特性を適切にモデル化することに重点を置いています。信号の振幅分布の非正規性や時間的な変動パターンを捉えるため、スケール混合モデルなどの確率論的枠組みを導入し、従来手法では見落とされていた情報を活用する方法を提案しています。 応用の観点では、てんかん発作の自動検出、がん治療に関連する心機能障害の診断、筋電義肢の制御、新生児の発達障害リスク評価など、臨床的に重要な課題に対するAIベースのソリューション開発を行っています。畳み込みニューラルネットワーク、再帰型ニューラルネットワーク、グラフニューラルネットワークなど複数のディープラーニングアーキテクチャを組み合わせることで、信号の空間的・時間的特性を効果的に抽出します。また、患者間のばらつきに対応するため領域適応学習を導入し、個人差を超えた汎化性の高い検出器の実現を目指しています。 さらに本研究室は、測定データの限界を補うため合成データ生成やデータ転移学習の手法開発にも取り組んでいます。これにより、収集困難な訓練データを効率的に補完し、実臨床での実用化に向けた実現可能性を高めています。

※ 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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