Ken Kiyono 研究室
主宰者：Ken Kiyono
大阪大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Ken Kiyono研究室では、人間の身体と生理現象の動きを詳細に解析し、健康状態や機能変化を客観的に評価する手法の開発に取り組んでいます。研究の対象は、姿勢制御、心拍変動、脳活動、聴覚機能など多岐にわたり、これらの現象に共通する「時間的な構造」に着目しています。特に、身体運動や生理信号に見られるスケール不変的な性質（フラクタル特性）を分析することで、年齢や疾患による機能低下を検出することを目指しています。
具体的な手法としては、加速度センサーやカメラなどのウェアラブルデバイスから得られるデータ、心電図や脳波などの生理信号、そして動作解析から、統計的な特性を数学的に抽出する分析手法を開発・応用しています。例えば、揺らぐ足場での身体運動、二次元的な視線と頭部の動き、体重と身長の関係など、様々な運動データから方向別の時間的特性を捉えています。これらの分析手法は従来の単純な指標では見落とされていた、加齢やパーキンソン病、脳震盪といった状態による身体制御の微妙な変化を明らかにするために用いられます。
以上の研究を通じて、本研究室は医学的診断やスポーツ現場での健康管理、職業環境での安全評価など、実践的な応用を視野に入れています。単なる理論的理解にとどまらず、ウェアラブルセンサーやカメラといった日常的に利用可能な機器を活用して、健康モニタリングや病態評価の精密化を実現する研究を展開しています。
※ 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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研究成果（58 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s11357-026-02217-8
- DOI: https://doi.org/10.3390/engproc2025092005
- DOI: https://doi.org/10.1080/00913847.2025.2586448
- DOI: https://doi.org/10.1210/jendso/bvaf149.1308
- DOI: https://doi.org/10.1121/10.0040787
- DOI: https://doi.org/10.1109/tbme.2025.3614714
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.chaos.2025.116924
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- DOI: https://doi.org/10.1098/rsif.2025.0220
- DOI: https://doi.org/10.3389/fnhum.2025.1571477
- DOI: https://doi.org/10.23919/spsympo63739.2025.11124021
- [2025] Webcam-based eye and head tracking detects blast-induced mTBI via fractal and spectral signaturesDOI: https://doi.org/10.13140/rg.2.2.29358.68168
- DOI: https://doi.org/10.1098/rsif.2024.0664
- DOI: https://doi.org/10.3390/s25061832
- DOI: https://doi.org/10.3389/fnetp.2024.1393171
- [2024] Selective engagement of long-latency reflexes in postural control through wobble board trainingDOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-83101-3
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.csfx.2024.100125
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neulet.2024.138008
- DOI: https://doi.org/10.17660/actahortic.2024.1404.36
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-69199-5
- DOI: https://doi.org/10.23919/eusipco63174.2024.10715171
- [2024] Long-Range Cross-Correlation Analysis Between Local Variance Modulations in Bivariate Time SeriesDOI: https://doi.org/10.23919/eusipco63174.2024.10714944
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0307238
- DOI: https://doi.org/10.1109/embc53108.2024.10781821
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-54583-y
- DOI: https://doi.org/10.3390/fractalfract8010060
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- DOI: https://doi.org/10.3397/in_2023_0789
- DOI: https://doi.org/10.1103/physrevresearch.5.043157
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-45184-2
- [2023] Automatic Crossover Detection of Long-Range Correlation Analysis Based on Detrending OperationDOI: https://doi.org/10.1109/icnf57520.2023.10472761
- DOI: https://doi.org/10.1111/anec.13069
- DOI: https://doi.org/10.20463/pan.2023.0019
- DOI: https://doi.org/10.3390/ijerph20095742
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4309865
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4290825
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-16690-6
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4057108
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2022.104825
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-13022-6
- DOI: https://doi.org/10.1109/lifetech53646.2022.9754808
- DOI: https://doi.org/10.3390/ijerph191912270
- DOI: https://doi.org/10.1109/lifetech53646.2022.9754904
- DOI: https://doi.org/10.3390/app12157849
- DOI: https://doi.org/10.1109/lifetech53646.2022.9754927
- DOI: https://doi.org/10.1109/spsympo51155.2020.9593764
- DOI: https://doi.org/10.3390/e23070918
- [2021] An Acoustic Way to Support Japanese Children’s Effective English Learning in School ClassroomsDOI: https://doi.org/10.3390/app11136062
- DOI: https://doi.org/10.2196/25218
- DOI: https://doi.org/10.1111/anec.12926
- [2021] Assessment of long-range cross-correlations in cardiorespiratory and cardiovascular interactionsDOI: https://doi.org/10.1098/rsta.2020.0249
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijcha.2021.100885
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neulet.2021.136264
- DOI: https://doi.org/10.1002/clc.23688
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