基本情報

所属
東京農工大学 大学院工学研究院 教授
独立行政法人理化学研究所 客員研究員
学位
博士(工学)(東京工業大学)

J-GLOBAL ID
200901044319167507
researchmap会員ID
5000071952

外部リンク

脳機能計測(主には脳波)とそのための信号処理・機械学習やブレイン・マシン・インタフェースを得意としています。生体計測から信号処理理論まで一貫して研究できるのが強みです。

科研費DB: https://nrid.nii.ac.jp/ja/nrid/1000070360584/
日本の研究: https://research-er.jp/researchers/view/745416

脳機能計測では、人間と音楽の関係について興味を持っています。人が音楽を聴くとき何が起きているのか。人が音楽を奏でるとはどのようなことか。特に、リズムに焦点を当てたアプローチをとっています。

ブレイン・マシン・インタフェースでは、周期的な刺激を人間に与えたときの脳波をリアルタイム解析する技術を研究しています。これによって、見るだけでロボットやコンピュータを動かせることができるようになるだけでなく、脳機能の解明、脳外科手術時のモニタリングに応用できるようになります。

さらに、てんかん診断の支援に信号処理・機械学習を応用する研究に力を入れています。てんかん専門医がより効率的に診断・治療できるようになったり、測定した大量の脳波を適切にスクリーニングできる技術の確立を目指しています。

ビッグデータは機械学習技術に革命をもたらし、さまざまな応用技術が生まれました。ただし、ビッグデータの恩恵を受けられるのは、インターネットで情報を収集できるようなわずかな種類のデータ(画像やテキストなど)です。それ以外の入手困難なデータ〜スモールデータ〜たちは、データの海でプカプカ浮いた状態です。ビッグデータで得られた知見を、如何にスモールデータにも適用するか、それが信号処理研究者としての私の課題です。


論文

  224

MISC

  320

書籍等出版物

  9

共同研究・競争的資金等の研究課題

  21

産業財産権

  13