Toshihisa Tanaka 研究室
主宰者：Toshihisa Tanaka
東京農工大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室では、脳波（EEG）を中心とした生体信号の処理と機械学習を組み合わせた医療応用研究に取り組んでいます。具体的には、脳波から注意力や疲労度などの認知状態を検出する方法や、てんかん発作の自動検出、睡眠段階の分類、麻酔深度の監視など、医療診断を支援するシステムの開発を行っています。さらに脳波以外にも、脳の表面電極記録（ECoG）や加速度計などの多様な生体信号から有用な情報を抽出する研究も進めており、より利便性の高い可搬型デバイスの実現を目指しています。
技術的には、深層学習やリーマン多様体を利用した特徴抽出、転移学習、および異常検知と組み合わせたアプローチを採用しています。これらの手法により、個々の患者の違いに対応した堅牢な予測モデルの構築や、医療現場で求められる説明可能性を持つ軽量なモデルの開発に成功しています。また最適化アルゴリズムやテンソル分解といった数学的基礎理論の研究も並行して進めており、機械学習モデル全般の性能向上に貢献しています。
さらに、磁気センサの集積回路設計やセンサネットワークのセキュリティ、大規模言語モデルの医療応用など、生体信号処理の外側にも研究領域を広げています。これらを通じて、基礎理論の発展と実際の医療応用の両立を目指す学際的な研究室となっています。
※ 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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研究成果（70 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.softx.2026.102667
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3549436
- DOI: https://doi.org/10.5220/0013265800003911
- DOI: https://doi.org/10.2463/mrms.mp.2024-0206
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2025.2p1-g05
- DOI: https://doi.org/10.1109/lsens.2025.3585932
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2025.107705
- DOI: https://doi.org/10.3390/e27121243
- DOI: https://doi.org/10.1109/apsipaasc65261.2025.11249137
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- DOI: https://doi.org/10.1117/12.3058705
- DOI: https://doi.org/10.1109/tkde.2025.3543383
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp48485.2024.10447376
- DOI: https://doi.org/10.3805/eands.16.60
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- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2024.1p2-d01
- DOI: https://doi.org/10.1561/116.20240032
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- DOI: https://doi.org/10.1609/aaai.v38i14.29456
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3396970
- DOI: https://doi.org/10.1109/apsipaasc58517.2023.10317527
- DOI: https://doi.org/10.1109/embc40787.2023.10341184
- DOI: https://doi.org/10.1109/apsipaasc58517.2023.10317267
- DOI: https://doi.org/10.1109/embc40787.2023.10340732
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2023.10.031
- DOI: https://doi.org/10.1109/tbme.2023.3308616
- DOI: https://doi.org/10.1109/tbme.2023.3295769
- DOI: https://doi.org/10.1109/ssp53291.2023.10208053
- DOI: https://doi.org/10.1109/itc-cscc58803.2023.10212494
- [2023] Synthesizing Speech from ECoG with a Combination of Transformer-Based Encoder and Neural VocoderDOI: https://doi.org/10.1109/icassp49357.2023.10097004
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp49357.2023.10095272
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11571-023-09955-x
- DOI: https://doi.org/10.1088/1741-2552/acb089
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3295118
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp43922.2022.9747560
- DOI: https://doi.org/10.1088/1741-2552/ac9050
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11571-022-09857-4
- DOI: https://doi.org/10.1109/mwscas54063.2022.9859275
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp43922.2022.9747658
- DOI: https://doi.org/10.1109/lifetech53646.2022.9754934
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2022.3177265
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11571-022-09915-x
- DOI: https://doi.org/10.23919/apsipaasc55919.2022.9980161
- DOI: https://doi.org/10.1088/1741-2552/aca04f
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp43922.2022.9747443
- DOI: https://doi.org/10.3390/jpm11010038
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.08.071
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3120623
- DOI: https://doi.org/10.1109/jbhi.2021.3102247
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3125069
- DOI: https://doi.org/10.3390/app11094132
- DOI: https://doi.org/10.1155/2021/6644365
- DOI: https://doi.org/10.3390/electronics10050560
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