2022年度公募
seeds-2476 -
【近畿】
ストレスフリー脳波計測デバイスの実現を目指した，ハードウェア・ソフトウェア協調センシング技術
VISIONビジョン
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VISION
ビジョン
「いつでも，どこでも」気軽に脳波を計測し，センシングした脳波信号を有効活用出来る社会を実現したい
USE CASE
最終用途例
脳波はヘルスケア分野・次世代ヒューマンインターフェース分野・教育や業務管理分野等，幅広い用途で注目
USE CASE 01気軽に脳の状態を把握し，病気の早期発見を実現
APPLICATION
ヘルスケアのためのウェアラブルデバイス
脳に関連する病気として脳炎やてんかん発作、睡眠障害やアルツハイマー型認知症等、様々存在します。気軽に脳波が計測出来るようになれば，脳由来の病気の早期発見手法の確立が期待できます。
USE CASE 02ヒトとコンピュータの融合
APPLICATION
ブレインマシン（コンピュータ）インターフェース
近年、脳波を活用することで「車椅子の操作」や「脳波タイピング」などが行える先進的なデバイスの実現に注目が集まっています。
USE CASE 03ヒトのココロを測る
STRENGTHS
強み
低消費電力で外乱に強い脳波計測が可能
→ストレスフリー脳波計測デバイスの実現
TECHNOLOGY
テクノロジー
「回路設計から信号処理アルゴリズム」までを融合することにより得られた
革新的センシング技術
TECHNOLOGY 01
外乱の自動検出・除去技術
「ランダムアンダーサンプリングを実現する回路」と「独立成分分析、外れ値検知を活用したアルゴリズム」を組み合わせることで外乱の自動検出、除去を可能にする技術です。圧縮センシングでは外乱混入により復元精度が悪化するため、「高圧縮・高復元精度」の実現に必要な技術となります。復元方法であるOMP,BSBLともに、本技術の有効性を確認することが出来ました。
TECHNOLOGY 02
ヒトの脳波を学習することで復元精度を改善する技術
圧縮センシングでは、測定対象の信号をスパースな情報に変換できれば、復元精度を高めることが出来ます。そこで、ヒトの脳波をコンピュータが学習することで、脳波信号をよりスパースな信号に変換が可能な辞書を実現します。上記「外乱の自動検出・除去技術」と組み合わせると、さらに復元精度を改善出来ることが分かっています。
PRESENTATION
共同研究仮説
取得した脳波信号（他の生体信号も歓迎）を活用した新製品・アプリケーションを共に創りませんか
共同研究仮説01
「気軽に脳波測定」が生み出す新アプリケーション
ハードウエアからアプリケーション・IT企業まで
御社の実現したい商品・アプリケーションを起点に，「どのような脳波信号（生体信号）情報を取得するべきか」を共に考え、その要求に特化したデバイスを私のシーズ技術を活用することで開発したいと考えています。更に、社会ニーズを考慮し、新アプリケーションの開発にも積極的に挑戦したいと考えています。
共同研究仮説02
脳波はもちろん，様々な生体信号への応用に期待
ハードウェア・ソフトウェア協調センシング技術は、脳波計測に関しての有効性はもちろん、他の生体信号や医療画像への応用にも期待が出来、現在研究中です。御社で取り扱いたい信号に対しても、シーズ技術が有効に働く可能性があります。まずはお気軽にご相談いただければ幸いです。
EVENT MOVIE
イベント動画
RESEARCHER
研究者
兼本大輔
国立大学法人大阪大学（講師）
経歴
大阪大学大学院工学研究科電気電子情報通信工学専攻
■経歴
2010年11月 – 2013年3月 九州大学 システム情報科学研究院 助教（任期有）
2013年4月 – 2019年5月 山梨大学 工学部 助教
2015年5月 – 2017年5月 米国Stanford University, Department of Electrical Engineering, Visiting Assistant Professor
2019年6月 – 2022年6月 大阪大学 工学研究科 講師
2022年6月 – 大阪大学 工学研究科 准教授
■受賞歴
2016年 山梨大学 平成２７年度山梨大学優秀教員奨励制度 表彰
2014年 IEEE Symposium on Low-Power and High-Speed Chips 2014 Best Poster Award
2013年 電子情報通信学会 学術奨励賞
2013年 電気学会 電子・情報・システム部門研究会 優秀論文発表賞
等多数．すべての情報はhttp://ssc.eei.eng.osaka-u.ac.jp/~dkanemoto/で公開中．
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