Kazushi Ikeda 研究室
主宰者：Kazushi Ikeda
奈良先端科学技術大学院大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Ikeda研究室は、複雑なデータから有用な情報を抽出し、現実の問題を解決することを目指す研究を行っています。扱うデータは、金融市場の価格変動、スマートホームのセンサー信号、動物の行動記録、医療画像など多岐にわたり、統計学的手法と機械学習を組み合わせた解析を行っています。
研究の主な柱として、時系列データ解析があります。株価や電力市場の価格、センサーイベントの予測など、時間軸に沿った変化を捉える問題に対して、動的因子モデルやベイズ推定、深層学習モデルなどを適用しています。また、複数の変数間の因果関係を明らかにする研究も進めており、観察データから原因と結果の構造を推定する方法論を開発しています。
さらに、センサーデータから日常生活の異常を検出・予測する応用研究にも力を入れています。例えば、音声や生体信号から排便予兆を検知して要介護者の生活の質を向上させるシステムや、スマートホーム内の行動パターンから住人の活動を認識して支援するシステムなど、数学的モデリングと人工知能を統合した実用的なツール開発を目指しています。
※ 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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研究成果（51 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1186/s40854-025-00807-7
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2026.3669554
- DOI: https://doi.org/10.1098/rsif.2025.0187
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10015-025-01095-1
- DOI: https://doi.org/10.1109/apsipaasc65261.2025.11248994
- DOI: https://doi.org/10.1109/icmlc66258.2025.11280204
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10854-025-15243-7
- DOI: https://doi.org/10.1109/ijcnn64981.2025.11227908
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10878-025-01291-6
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s10015-025-01030-4
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp49660.2025.10888698
- DOI: https://doi.org/10.1109/ojsp.2025.3528869
- DOI: https://doi.org/10.3233/ais-230429
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41416-023-02527-0
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3421676
- DOI: https://doi.org/10.1109/icmlc63072.2024.10935197
- DOI: https://doi.org/10.1109/icbda61153.2024.10607364
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.celrep.2023.112071
- DOI: https://doi.org/10.1145/3613347.3613348
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.bpj.2023.10.032
- DOI: https://doi.org/10.1109/icmla58977.2023.00030
- DOI: https://doi.org/10.1109/ism59092.2023.00038
- [2023] Data-driven categorization of postoperative delirium symptoms using unsupervised machine learningDOI: https://doi.org/10.3389/fpsyt.2023.1205605
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10015-023-00875-x
- DOI: https://doi.org/10.1109/ie57519.2023.10179111
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10015-023-00868-w
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2022.12.001
- DOI: https://doi.org/10.3902/jnns.29.211
- DOI: https://doi.org/10.1109/ism55400.2022.00007
- DOI: https://doi.org/10.1021/acsaelm.2c01013
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2022.11.004
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.impact.2022.100442
- DOI: https://doi.org/10.1109/icalt55010.2022.00077
- DOI: https://doi.org/10.1002/sdtp.15497
- DOI: https://doi.org/10.1109/lra.2022.3145590
- DOI: https://doi.org/10.2197/ipsjtbio.15.17
- [2021] Modeling Heterogeneous Brain Dynamics of Depression and Melancholia Using Energy Landscape AnalysisDOI: https://doi.org/10.3389/fpsyt.2021.780997
- DOI: https://doi.org/10.23919/icmu50196.2021.9638855
- DOI: https://doi.org/10.3390/cells10102556
- DOI: https://doi.org/10.1109/ijcnn52387.2021.9533722
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2021.11.001
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10164-020-00683-x
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