Hideaki Kawano 研究室
主宰者:Hideaki Kawano
九州工業大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室では、機械学習やニューラルネットワークなどの計算手法を用いて、実験的・臨床的なデータから有用な情報を引き出す研究に取り組んでいます。電力機器の劣化診断、医療現場での疾患判別、薬物動態予測など、複数の応用分野における課題解決を目指しています。
具体的には、電気設備の部分放電検査において、限られた観測データからノイズと真の信号を区別する手法の開発を進めています。また、音声分析によって認知機能の低下を検出するシステムや、眼の疲労度を瞬きの特性から推定する方法も開発しており、非侵襲的なバイオマーカーの活用に注力しています。さらに、神経薬理学領域では、患者データに基づいた薬物動態モデルを構築し、その予測根拠を数学的手法で解釈可能にする取り組みも行っています。これらの研究を通じて、実環境で得られる不完全あるいは限定的なデータから、信頼性の高い判定・予測を実現することを目指しています。
※ 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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関連研究室(8 件)
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研究成果(9 件)
- DOI: https://doi.org/10.1541/ieejfms.146.201
- DOI: https://doi.org/10.1109/tdei.2024.3425312
- DOI: https://doi.org/10.3390/microorganisms11010155
- DOI: https://doi.org/10.1002/ecj.12360
- DOI: https://doi.org/10.1541/ieejfms.142.94
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cogr.2022.01.003
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cogr.2021.12.003
- DOI: https://doi.org/10.1002/psp4.12643
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