| 研究課題/領域番号 |
18K04178
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分21030:計測工学関連
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| 研究機関 | 埼玉工業大学 |
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研究代表者 |
曹 建庭 埼玉工業大学, 工学部, 教授 (20306989)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2018年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 脳信号処理 / テンソル分解 / 機械学習 / 脳コンピュータインタフェース(BCI) / 脳死判定(BDD) / 深層学習 / 脳死判定 / 脳・コンピューターインタフェース / 脳・コンピュータインタフェース / 深層学習アルゴリズム / テンソル分解理論 / アルゴリズムの設計 / 脳信号処理の応用 / 脳死判定ためのEEG解析 / BCIの応用 / 脳コンピュータインタフェース |
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| 研究成果の概要 |
本研究であるBCI及びBDDにおける雑音除去問題，大規模データ処理問題，推定精度と速度問題，システムの実装問題について多くの解決案を提示し，テンソル分解理論と応用両面で，多くの研究成果を創り上げ，国際ジャーナルに25篇，国際会議18篇，国内会議に27篇，合計70篇の論文を公表した．そのなか，信号処理分野のトップレベルの国際会議であるICASSP2019にテンソル分解と大規模データ再構成の論文が最優先論文奨を受賞した(受賞率0.32%)．また人工知能分野のトップレベルの国際会議であるACML，IEEE Trans.on TPAMI 及び NSREなどに高レベルの論文が数篇採択された．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で提案しているBCI及びBDDシステムと脳信号処理法は，理論と実験の両面でシステムの実現を検証し，このような社会的なニーズに答えようと考えられる．本研究で提案している新しい計算理論や算法また実験法は学術的にも神経生理と脳信号処理などの分野への貢献が期待される．
本研究のオンラインBCI及びBDDシステムは実稼働のシステムであり，研究者，企業団体，音楽演奏者，高校生，新聞記者が多く研究室に学術交流や見学に来られる．本研究課題は社会的インパクトが高い，技術普及にも役にたつ．また研究期間中に，課題を参加した博士及び修士課程の大学院生がそれぞれ6名と16である．彼らは研究を通して学位を獲得した．
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