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東京農工大学 教授

    • 大学院グローバルイノベーション研究院
    • 大学院工学研究院 先端電気電子部門
    • 大学院工学府 電気電子工学専攻
    • 工学部 電気電子工学科

その他

    • 理化学研究所 脳神経科学研究センター 客員研究員
    • 理化学研究所 革新知能統合研究センター 客員研究員
    • 順天堂大学 医学部脳神経外科 非常勤講師
    • 株式会社東芝総合人材開発 講師
    • 中国・杭州電子科技大学 講座教授

研究内容(researchmapにも掲載)

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。

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。