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生体信号のモデル化と解析

筋収縮時に発生する表面筋電位信号は，人の動作意図や筋収縮に関連する様々な情報を含んでいます．本研究では，筋電位信号の分散の不確実性に着目し，これを表現可能な確率的生成モデルを構築することで，新たな信号解析法の創出に取り組んでいます．

脳波は，脳から生じた電気活動を頭皮上から計測したものです．脳の状態に応じて，脳波には特徴的な波形パターンが現れることが知られています．本研究では，このような脳波の特徴波を精度良く発見・解析するため，確率的生成モデルに基づくアプローチを展開しています．

筋電位信号からヒトの動作意図を解読できれば，様々な機器制御に応用することができます．本研究では，筋電位信号の確率的生成モデルを内包したパターン認識アルゴリズムを構築し，筋電位信号の性質を考慮した学習・推論を行うことで高精度な動作認識を目指しています．

てんかん発作とは，脳の神経細胞が異常な電気活動を起こすことにより生じ，時に意識の消失や痙攣を引き起こします．本研究では，脳波の確率的生成モデルに時系列構造を導入し，発作確率を逐次的に予測可能なアルゴリズムの開発に取り組んでいます．

5指を独立して駆動可能なロボット筋電義手の開発を行なっています．筋電信号と機械学習に基づく高精度な動作識別アルゴリズムに加えて，人の運動特性を模倣した制御モデルを導入することで，使用者が直感的かつ自然に操作可能なシステムの実現を目指しています．