国立大学法人 長岡技術科学大学

情報・経営システム工学分野

情報・経営システム工学課程・専攻

研究概要

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。

テーマ１：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。

テーマ２：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。

テーマ３：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。

テーマ4：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。