Tomohiko Igasaki 研究室

主宰者：Tomohiko Igasaki
熊本大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

この研究室は、生理的シグナルと機械学習を組み合わせて、人間の心身の状態を客観的に評価する研究を展開しています。対象とする現象は、認知負荷、運転時のストレス、感情状態、運動技能、睡眠障害など、日常生活や臨床現場で重要な多様なテーマです。これらの現象を理解・検出するために、脳波（EEG）、心電図（ECG）、呼吸信号、眼球運動、加速度センサなど複数の生理信号を同時に計測し、信号処理と深層学習モデルを用いて分析しています。 手法の特徴として、単一モーダルではなく、複数の生理信号を効率的に融合させるアプローチに力を入れています。クロスアテンション機構やハイブリッドなニューラルネットワーク構造を開発し、各信号の相互作用を活用した分類・予測を実現しています。また、衣服に組み込まれたセンサやレーダなど非接触・非侵襲的な計測技術も積極的に活用し、日常環境での継続的な監視を可能にしています。 主要な発見として、複数の生理シグナルを適切に融合させることで、従来の単一指標よりも高精度な状態評価が可能なこと、および脳活動と心拍変動などの周辺系の指標が相互に関連していることが示されています。これらの知見は、運転安全、高齢者の転倒防止、リハビリテーション支援、臨床診断など、実社会への応用を視野に活かされています。

※ 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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