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研究室紹介
応用情報学講座
医療・福祉支援工学研究室
担当教員大岩 孝輔
研究概要
医療・福祉支援工学研究室では、生体計測、医療AI、画像・信号処理、機械学習を基盤として、生体・臨床時系列データから人の状態変化を推定・予測する研究を進めています。血圧、血糖値、顔画像、耳内圧脈波、ICU・臨床時系列データなどを対象に、医療・教育・生活を支援するための非接触・非拘束センシング技術と時系列AIの開発を目指しています。
生体情報や臨床データは、単なる「その時点の数値」ではなく、時間とともに変化する時系列情報です。当研究室では、その変化のパターンから未来の状態変化やリスクを予測し、医療現場、教育場面、日常生活における意思決定を支援するAI技術を研究しています。特に、透析時低血圧、血糖値変動、血行動態変化、心理生理状態、臨床時系列データなどを「未来予測」の観点から捉え、医療・福祉支援工学の新しい展開につなげることを目指しています。
研究室Webサイト：https://sites.google.com/view/mhselab
researchmap：https://researchmap.jp/kou_oiwa/
ORCID：https://orcid.org/0000-0002-7508-171X
研究テーマ
【生体・臨床時系列AIによる未来予測】
当研究室の中心的な研究コンセプトは、医療・教育・生活の場で自然に得られる生体・臨床時系列データから、未来の状態変化を予測し、人の判断や行動を支援するAI基盤を創出することです。顔画像、生体信号、臨床データ、行動情報、環境情報などを組み合わせ、「計測」「特徴抽出」「予測」「支援」という流れで、実社会で利用可能な生体センシング技術の開発を進めています。
例えば、顔画像から得られる顔色・皮膚温度・表情変化、イヤホンやヘッドホンで取得可能な耳内圧脈波、医療現場で記録される血圧・検査値・治療情報などを時系列データとして解析し、将来の状態変化やリスクを早期に捉えることを目指しています。
【透析時低血圧の未来予測】
血液透析中に生じる透析時低血圧は、患者さんの負担や医療現場での対応に大きく関わる重要な課題です。当研究室では、透析中に計測される血圧データに加え、可視・赤外顔画像、顔色変化、顔面温度変化、表情変化などを用いて、透析時低血圧の予兆を早期に捉えるAI技術を研究しています。
従来の血圧測定だけでは、血圧低下が実際に発生するまで変化を捉えにくい場合があります。そこで、顔画像時系列データに含まれる微細な変化を解析し、血圧低下が生じる前の兆候を明らかにすることで、医療従事者の早期判断や医療安全の支援につなげることを目指しています。
キーワード：透析時低血圧、顔画像モニタリング、可視・赤外画像解析、時系列AI、臨床AI、医療安全支援
（関連研究業績）
Kosuke Oiwa, Takehiro Okama, Satoshi Suzuki, Yoshitaka Maeda, Akio Nozawa, “Construction of a Hypotension Prediction Model Using Deep Learning With Visible and Infrared Facial Images of Hemodialysis Patients,” IEEE Access, 2025.
【多波長顔画像に基づく血糖値・血圧変動の推定】
血糖値や血圧などのバイタルサインを低負担に把握することは、日常的な健康管理や疾患リスクの早期把握に重要です。当研究室では、可視・近赤外を含む多波長顔画像を用いて、血糖値変動や血圧変動に関連する光学的特徴を抽出し、非接触・非侵襲の遠隔バイタルサインセンシング技術の開発を進めています。
顔画像には、皮膚血流、血行動態、代謝状態などに関連する情報が含まれる可能性があります。当研究室では、多波長画像の空間特徴量や時系列変化を解析し、個人差を考慮しながら血糖値や血圧などの生体情報を推定するモデルの構築を目指しています。
キーワード：多波長顔画像、近赤外画像、血糖値推定、血圧推定、非接触バイタルセンシング、遠隔健康モニタリング
（関連研究業績）
Kosuke Oiwa, Mayuko Nakagawa, Yasushi Nanai, Kent Nagumo, Akio Nozawa, “Optimal Wavelength Bands for Remote Blood Glucose Estimation Using Facial NIR Spectroscopic Images Measured at 800–1650 nm,” IEEE Transactions on Biomedical Engineering, 2026.
Masahito Takano, Kent Nagumo, Yasushi Nanai, Kosuke Oiwa, Akio Nozawa, “Remote blood pressure measurement from near-infrared face images: A comparison of the accuracy by the use of first and second biological optical window,” Biomedical Signal Processing and Control, 2024.
Mayuko Nakagawa, Kosuke Oiwa, Yasushi Nanai, Kent Nagumo, Akio Nozawa, “Feature Extraction for Estimating Acute Blood Glucose Level Variation from Multi-wavelength Facial Images,” IEEE Sensors Journal, 2023.
Kosuke Oiwa, Yusuke Ozawa, Kent Nagumo, Seiya Nishimura, Yasushi Nanai, Akio Nozawa, “Remote Blood Pressure Sensing Using Near-infrared Wideband LEDs,” IEEE Sensors Journal, 2021.
【耳内圧脈波による生体・心理状態推定】
当研究室では、一般的なイヤホンやヘッドホンを用いて計測可能な耳内圧脈波に着目し、日常生活や学習場面における生体状態を非拘束に評価する技術を研究しています。耳内圧脈波には、血行動態、ストレス、心理状態、学習態度などに関する情報が含まれる可能性があります。
イヤホンやヘッドホンは日常的に使用されるデバイスであるため、耳内圧脈波を活用できれば、利用者に大きな負担をかけずに、健康状態、集中状態、ストレス状態などを継続的に把握できる可能性があります。当研究室では、耳内圧脈波の波形特徴や時系列変化を解析し、医療・教育・生活支援への応用を目指しています。
キーワード：耳内圧脈波、イヤホン型センシング、ヘッドホン型センシング、心理生理状態推定、学習態度評価、ウェアラブル・イヤラブルセンシング
（関連研究業績）
Kosuke Oiwa, Airi Mori, Hiroshi Ogawa, Shusaku Nomura, “Morphological changes in ear canal pulse waves, detected via consumer headphones, under acute stress conditions,” AHFE International Conference & Expo Hawaii Edition 2025, 2025.
【ICU・臨床時系列データ解析】
ICUや医療現場では、バイタルサイン、検査値、治療情報、看護記録など、多様な臨床時系列データが継続的に記録されています。当研究室では、これらのデータをAI・機械学習により解析し、患者状態の変化や将来リスクを予測する技術を検討しています。
臨床現場では、患者さんの状態が時間とともに変化するため、単一時点の数値だけではなく、過去から現在までの変化の流れを捉えることが重要です。当研究室では、時系列データに含まれる変化パターンを抽出し、早期警告、リスク検知、医療安全支援につながる予測モデルの開発を目指しています。
キーワード：ICUデータ解析、臨床時系列予測、患者状態変化、リスク予測、医療AI、医療安全支援
【関連研究：人間行動認識・遠隔コミュニケーション支援】
主な研究テーマに加えて、画像・時系列情報を用いた人間支援技術にも取り組んでいます。具体的には、手話認識、人間行動認識、教育・生活環境における心理生理状態推定など、医療・教育・生活支援を目的としたAIセンシング技術の応用研究を進めています。
これらの研究は、人の状態変化を画像・信号・時系列データから理解し、支援につなげるという点で、当研究室の研究コンセプトと共通しています。
キーワード：手話認識、人間行動認識、画像認識、心理生理状態推定、教育支援、生活支援
（関連研究業績）
Keiji Osumi, Koya Hiraishi, Shu Kobayashi, Nagul Cooharojananone, Hirokazu Doi, Kosuke Oiwa, “Effects of Air Environment on Students’ Behavior and Psychophysiological States,” 31st International Symposium on Artificial Life and Robotics, 2026.