EMI Estimation for Implantable Medical Devices Using Machine Learning and Its Mitigation via Q-Learning

• Project/Area Number: 25K07859
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 21060:Electron device and electronic equipment-related
• Research Institution: Hokkaido University
• Principal Investigator: 日景 隆 北海道大学, 情報科学研究院, 准教授 (30312391)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2028-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2027: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000); Fiscal Year 2026: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000); Fiscal Year 2025: ¥2,340,000 (Direct Cost: ¥1,800,000、Indirect Cost: ¥540,000)
• Keywords: 植込み型医療器EMI / 環境電磁界評価手法 / 機械学習 / 干渉緩和技術 / Q学習

Outline of Research at the Start

AIを活用した体内植込み型医療機器(心臓ペースメーカ/ICD)の電磁干渉影響(EMI)推定および影響緩和を実現する新たな環境電磁界評価および緩和手法の開発研究を行う．多数の植込み型医療機器実機試験データベースに機械学習を適用することで干渉推定モデルを構築し、これを利用した緩和技術の実現を目指す．開発するAI活用のEMI推定および緩和手法は，ウェアラブルデバイスあるいは人工呼吸器やシリンジポンプのような医用機器など，微弱な生体信号を増幅して動作する各種装置のための干渉推定およびEMI緩和技術へと広範な発展が期待できる．