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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 知能情報システム工学科
その他の肩書
- 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
- 東芝ビジネスエキスパート株式会社 講師
- 中国・杭州電子科技大学 客座教授
プロフィール
東京工業大学ではパターン認識の研究室において，画像圧縮および信号処理の研究で博士号を取得．その後理化学研究所の脳科学総合研究センターで統計的信号処理，機械学習の研究に従事．2004年より東京農工大学に移籍し，ブレイン・コンピュータ・インタフェース（BCI），生体信号計測・処理の研究に従事する．特に，脳波の信号処理・機械学習では国内の第一人者であり，科学研究費等の公的プロジェクトや国内外の大学，民間企業との共同研究を多数実施．国際論文誌，国際会議の論文は230編を超え，IEEE のニューラルネットワークに関する論文誌の編集委員の任にある．2017年からは医療脳波のAI診断について，JST CREST 人工知能領域の研究代表を務めている．また教育面では，大学の国際化，学生の国際交流をライフワークとしている．
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。