生体信号情報のAI解析と医療・インタフェース応用

アピールポイント

• 筋電図・脳波・心電図など多様な生体信号をAIで解析し、作業者の状態推定や医療診断支援、直感的な機器操作を実現
• 個人差や信号のばらつきに強い適応型AI技術により実環境での安定性を実現
• 医療・福祉から製造現場まで、状態推定・異常早期検出・HMI開発など幅広い課題に対応可能

 
研究者のねらい
脳波・筋電図・心電図などの生体信号には、人の意図や健康状態に関する豊富な情報が含まれています。本研究室では、これらの信号を確率モデルとAI技術で解析し、「作業者の状態を可視化したい」「病気の兆候を早期に捉えたい」「機械を直感的に操作したい」といった課題に応える技術を開発しています。特に、実環境で問題となる個人差や信号のばらつきに対応できる適応的AI技術に強みがあり、医療機器、福祉機器、製造現場での作業支援など、幅広い分野での社会実装に向けた共同研究を積極的に進めています。

 
研究内容

神経筋システムの電気信号を処理・モデル化・認識する技術

• 筋電位のモデル化と動作識別[1]

✓ベイズ逐次学習による適応的動作識別[2]

 
✓人の動作特性を模倣したロボット義手の制御[3]

 

• 脳波を用いたてんかん発作検出[4]

✓敵対的学習による患者に依存しない特徴の獲得[5]

視覚的情報や動きの情報を活用して疾患や異常など隠れた性質を探る
 

• 超音波動画像による頸動脈プラークの異常評価[6]

• 心電図を用いたがん治療関連心機能障害の評価[7]

✓心電図の局所的な異常性に注目する機構の導入
 

• 姿勢推定と深層学習を用いた運動機能評価[8]

✓動作の時空間特徴を効率的に捉えるモデル

 
関連情報
【論文】
　　　　[1] A. Furui et al., Expert Syst. Appl. (2021);
　　　　[2] S. Yoneda & A. Furui, IEEE TNSRE (2025);
　　　　[3] A. Furui et al., Sci. Robot. (2019);
　　　　[4] A. Furui et al., IEEE Access (2024);
　　　　[5] R. Tazaki et al., in Proc. EMBC 2025;
　　　　[6] T. Yoshidomi et al., in Proc. EMBC 2024;
　　　　[7] N. Suyama et al., in Proc. EMBC 2025;
　　　　[8] J. Masaki et al., in Proc. SII 2026.
 
【知財】特許「心機能障害診断装置、心機能障害診断装置の作動方法及びプログラム」(特願2025-117013);
　　　 特許「生体信号解析装置及び生体信号解析方法」(特開2020-092753) など

 
研究者
古居 彬　FURUI AKIRA
広島大学
大学院先進理工系科学研究科
知能生体情報学研究室　
准教授