Koichi Fujiwara 研究室
主宰者：Koichi Fujiwara
奈良先端科学技術大学院大学
兼任：名古屋大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、医療現場と製造業における重要な課題に対して、データ解析と機械学習を活用して取り組んでいます。医療分野では、手術中の血液循環状態や患者の生理信号をリアルタイムで監視し、合併症の早期発見や予後予測を目指しています。具体的には、心臓手術や肝臓手術の患者を対象に、血圧や乳酸値などの循環動態指標が術後の腎機能障害や死亡など悪い結果とどのような関連があるかを調べています。さらに、脳波やウェアラブルセンサーから得られるデータを用いて、てんかんの発作予測や睡眠パターンの分析、心不全患者の再入院リスク評価なども行っています。
一方、製造業の分野では、プロセスデータから故障や異常を検出・診断するための手法開発に従事しています。プラスチック射出成形や鋼材の熱間圧延といった複雑な生産プロセスにおいて、変数間の因果関係を数据から自動的に推定し、製品不良の根本原因を特定する方法を開発しています。さらに、センサー不具合による欠損値やノイズを含むデータでも安定的に異常検知できる手法の構築を進めており、これらは製品品質向上と工程管理の信頼性向上に貢献しています。
これらの研究を通じて、医療と製造という異なる領域で発生する複雑な問題に対して、共通の数学的・統計的手法を適用し、人命や製品品質の向上に直結する実践的な解決策の提供を目指しています。
※ 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（50 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s00540-026-03757-1
- DOI: https://doi.org/10.1109/jbhi.2025.3647091
- DOI: https://doi.org/10.1177/03913988251365814
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.dche.2025.100263
- DOI: https://doi.org/10.1109/embc58623.2025.11253769
- DOI: https://doi.org/10.69997/sct.126733
- DOI: https://doi.org/10.3389/fvets.2025.1558274
- DOI: https://doi.org/10.1109/jiot.2025.3537636
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.chemolab.2024.105246
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- DOI: https://doi.org/10.1186/s12883-024-03822-w
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.clinph.2024.07.013
- DOI: https://doi.org/10.1080/01691864.2024.2383326
- DOI: https://doi.org/10.1109/embc53108.2024.10782809
- DOI: https://doi.org/10.1109/embc53108.2024.10781845
- DOI: https://doi.org/10.1109/embc53108.2024.10782054
- DOI: https://doi.org/10.3390/jcm13102786
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.trf.2024.01.014
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.sleep.2023.11.820
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.sleep.2023.11.826
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.sleep.2023.11.1089
- DOI: https://doi.org/10.1109/jbhi.2023.3349353
- DOI: https://doi.org/10.1292/jvms.23-0472
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2024.1p2-j04
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12630-023-02653-6
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s10015-022-00815-1
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.artmed.2022.102310
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.clinph.2021.03.006
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s11325-020-02249-0
- DOI: https://doi.org/10.1039/d0cc07824g
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2021.10.310
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