更新日 ： 2019/07/30
開催日 ： 2018/11/07
時間 ： 18：30-20：00
講師 ： 高知工業高等専門学校 ソーシャルデザイン工学科 宮田 剛 准教授
開催場所 ： ココプラ
講師
●高知工業高等専門学校 ソーシャルデザイン工学科 宮田 剛 准教授
【プロフィール】
学歴：徳島大学工学部機械工学科卒業（1993年）
大阪大学大学院基礎工学研究科機能創成専攻（生体工学領域）博士後期課程修了（2006年） 博士（工学）
高知大学大学院総合人間自然科学研究科（博士課程）医学専攻（2017年～）
職歴：高知工業高等専門学校 機械工学科 准教授（2010年～2015年）
高知工業高等専門学校 地域連携センター 副センター長（2010年～2016年）
高知工業高等専門学校 ソーシャルデザイン工学科 准教授（2016年～）
高知工業高等専門学校 地域連携センター長（2017年～）
【研究分野・テーマ】
生体光計測、生理心理学、カオス解析
研究内容
ディープラーニングとは、４層以上で構成される多層ニューラルネットワークを使った機械学習の総称のことをいいます。
ウェアラブル光電脈波計測では、アーチファクトに伴うノイズ混入信号を間引いて解析することが多い。間引いた区間にはノイズに埋もれた微弱な有用信号が含まれているが、従来の信号処理技術では補正が困難である。我々は、今までヒト光電脈波に対して、カオス解析を応用した時間分解ヒストグラムパターンを用いてストレス－リラックス時系列遷移の可視化を提案し、検証を行ってきた。その際、ノイズの有無を目視で判定し、その区間を除いて解析してきた。その結果、連続的なストレス－リラックス時系列変化が解析できないという問題が生じた。解析精度の観点から、喪失した区間の補間が必要であるが従来法では対応できない。これらの問題を解決するために、本研究ではディープラーニング技術の一種であるLSTMを採用し、ノイズ混入波形を疑似波形に置き換える方法について検討し、その有用性を確認した。
※発表時のスライド（抜粋）
産学官連携の事例
＜過去の県内共同研究＞
栗加工関係（しまんと美野里）、魚の品質保証（県立大） など
＜過去の県外共同研究＞
生体計測関係（パナソニック)、医療用部品の品質管理、製造ラインでの画像処理、小型高圧容器、プラント用ロボット など
産学官民連携に対するメッセージ
高専における産学連携研究の特徴の一つとして、専門分野に囚われず、教員と学生のモチベーションでトライできるところにあります。また、本校は平成28年度よりソーシャルデザイン工学科へ学科改組が行われ、1学科5コース制となりました。既存4学科を廃止し、分野横断的な技術者の育成を目指していくこととなりました。
このようなことから、様々な分野の課題に挑戦できる学校を目指していきます。また、2017年よりKOSEN4.0事業としてIoTに関する地域貢献・教育に取り組んでいます。
是非、解決すべき課題があればご相談いただけますようお願いします。
関連情報（特許・書籍等）
特願2017-171608、魚類の心臓の状態をモニタリングするシステム
PCT/JP2018/028869、魚類の心臓の状態をモニタリングするシステム
キーワード
ウェアラブル生体計測、ディープラーニング、信号推定
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