Shoji Nishimura 研究室
主宰者:Shoji Nishimura
早稲田大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室は、ヘルスケアと情報技術の交わる領域で、複数の重要な課題に取り組んでいます。一つの中心テーマは、ウェアラブルデバイスやセンサーから得られる多変量の健康データから、個人の健康状態に影響を与える要因を発見することです。具体的には、機械学習やデータマイニング手法を用いて、生活習慣と健康状態の因果関係を明らかにし、個人に最適化された健康管理を実現する研究を進めています。また、不完全なデータセットを処理する際には、統計的手法と深層学習を組み合わせた新しいアプローチを開発しており、医療データの質向上に貢献しています。
もう一つの重要な柱は、身体動作の安全性に関する研究です。高齢者のトレッドミル利用時の転倒予測システムや、山間地の農作業における作業者の姿勢分析など、カメラやモーションキャプチャ技術を用いて人間の動きを詳細に分析し、事故防止につなげています。さらに、医療コミュニケーション領域では、ソーシャルメディアでのワクチン情報発信や議論内容を分析し、公衆衛生情報の正確な伝播方法を検討する研究も進めています。これらの多角的なアプローチを通じて、データサイエンスを用いた社会的課題の解決を目指しています。
※ 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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関連研究室(8 件)
- 環境科学Sameh A. Kantoush 研究室京都大学論文 100 件·共通: データサイエンス, データ解析, AI・機械学習, 機械学習 +9
- 医学Mitsuru Yagi 研究室慶應義塾大学論文 100 件·共通: データマイニング, AI・機械学習, 機械学習, 機械 +8
- 工学Ryo Natsuaki 研究室東京大学論文 181 件·共通: 深層学習, AI・機械学習, 機械学習, 機械 +10
- 環境科学Yoshitaka Nishikawa 研究室Kyoto University Hospital論文 100 件·共通: AI・機械学習, 機械学習, 統計, 公衆衛生 +10
- 医学Masateru Takigawa 研究室University of Tokyo Hospital論文 188 件·共通: AI・機械学習, 機械学習, 機械, 計算機科学 +10
- 医学Kentaro Goto 研究室University of Tokyo Hospital論文 158 件·共通: AI・機械学習, 機械学習, 機械, 計算機科学 +10
- 心理学Zilu Liang 研究室東京大学論文 148 件·共通: AI・機械学習, 機械学習, 機械, 計算機科学 +10
- 医学Toshihisa Anzai 研究室北海道大学論文 100 件·共通: AI・機械学習, 機械学習, 機械, 計算機科学 +10
研究成果(29 件)
- DOI: https://doi.org/10.2196/preprints.92040
- [2025] Hilbert–Huang transform based pupil changes analysis for concentration assessment in skilled mowingDOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-08203-y
- [2025] Research on predicting the sleep status of orthopedic pain patients based on machine learningDOI: https://doi.org/10.1016/j.ctmp.2025.200201
- DOI: https://doi.org/10.1109/cyberscitech68397.2025.00079
- DOI: https://doi.org/10.1109/cyberscitech68397.2025.00077
- DOI: https://doi.org/10.2964/jsik_2025_006
- DOI: https://doi.org/10.26599/bdma.2024.9020081
- DOI: https://doi.org/10.1109/cyberscitech68397.2025.00105
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- [2025] A Gait Stability Prediction Framework via Multi-Modal Fusion and BiLSTM-KAN for Treadmill WalkingDOI: https://doi.org/10.1109/smc58881.2025.11343077
- DOI: https://doi.org/10.1080/15398285.2024.2416462
- DOI: https://doi.org/10.1109/swc62898.2024.00193
- [2024] Multiple feature selection based on an optimization strategy for causal analysis of health dataDOI: https://doi.org/10.1007/s13755-024-00312-8
- DOI: https://doi.org/10.3390/agriculture13020489
- DOI: https://doi.org/10.1109/dasc/picom/cbdcom/cy59711.2023.10361323
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11554-023-01349-w
- DOI: https://doi.org/10.1097/ju.0000000000003240.08
- DOI: https://doi.org/10.1097/ju.0000000000003265.08
- DOI: https://doi.org/10.3390/cancers15051489
- DOI: https://doi.org/10.1109/dasc/picom/cbdcom/cy55231.2022.9927959
- DOI: https://doi.org/10.1007/s42486-022-00123-4
- DOI: https://doi.org/10.2196/40233
- DOI: https://doi.org/10.3390/s22041372
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4041813
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4040530
- DOI: https://doi.org/10.1145/3486001.3486245
- DOI: https://doi.org/10.1080/15398285.2021.1989971
- DOI: https://doi.org/10.1109/dasc-picom-cbdcom-cyberscitech52372.2021.00148
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