生体情報学のためのAI基盤技術の確立とその展開

• 研究概要

  現在のAIブームは，大量のデータから知識を抽出する機械学習技術を基盤としている．しかしながら，大規模にデータを集められない場合（スモールデータ），現在のAIは，データからの知識発見や抽出に大きな制約を有している．特に，生体信号（脳波やMRI等）は大量に収集することが著しく困難であり，AI化が困難な対象の一つである．
  本チームは，このような生体信号に対してもAIを活用できるような信号処理技術を確立し，「生体情報AI」を実現させること，また，この技術を基盤にして，リハビリテーションやヒューマンインタフェース技術に革新的な進展をもたらすことを目的としている．この信号処理分野は本学の得意とするところであり，本分野で世界的に著名なチホツキ教授をスーパー教授として，オルテガ教授を特任教授，またこの分野で新進気鋭の若手研究者であるPhan博士を特任准教授として招聘し，以前より共同研究を実施している生体情報工学，AIの関連分野の教員と協働することで，革新的なリハビリ．・医療支援技術の確立を目指す．

  

• 研究目的

  生体情報がアナログ的な連続量（信号）であることに着目し，近年発展著しい信号処理技術とAIの融合を目指す．また，「信号処理+AI」で情報抽出，機械学習した「生体情報AI」を確立することで，リハビリテーションやヒューマンインタフェースなどの診断支援・医療支援技術を確立させる．
  信号処理の様な基盤技術をAIの入力とすれば，これにより実現される生体医用技術は出口である．この入口と出口を有機的に研究している組織は世界的にもあまり多くない．信号処理工学は本学の得意とするところであり，本分野で世界的に著名なチホツキ教授，オルテガ教授をスーパー教授として招聘し，以前より共同研究を実施している生体情報工学，AIの関連分野の教員と協働することで，革新的なリハビリ．・医療支援技術の確立が期待できる．

• 研究計画

  生体情報を適切に処理し（入口），AIを介することで，生体応用技術（出口）実現するために，2つの班を配置し，理研AIP連携講座の協力を得ることで，本学における「生体情報AI研究拠点」とする．

  ・生体信号処理班（入口技術）
  生体データが持つ多次元性や多変量性に着目した革新的アルゴリズムを構築する．チホツキS教授はテンソル信号処理，オルテガ特任教授はグラフ信号処理の世界的権威である．

  ・生体応用技術班（出口技術）
  脳卒中患者のリハビリテーションシステムや画像診断技術，ブレインコンピュータインタフェース（BCI）技術の加速を図る．チホツキS教授はBCIのパイオニアである．

  ・工学府電子情報工学専攻に設置されている，理研AIPセンター連携講座の客員教員とも協力することで，AI研究の強固なサポート体制を構築する．
  平成30年の7月に，できるだけ滞在時期が重なるようにスーパー教授と特任教員を招聘し，本チーム教員，特任助教，研究室学生と研究ディスカッションを頻繁に実施し，研究シンポジウムを実施する．招聘教員の帰国後に研究を継続するための足固めをし，年度後半に論文を投稿する．
  研究実施には，電気電子工学専攻，情報工学専攻の研究室を利用可能であり，さらに生体計測の各種装置は産学連携センターに設置されているので，メンバーが共同で利用できる．

その他の研究者

近藤　敏之 　（工学研究院・教授）
清水　昭伸 　（工学研究院・教授）
田中　雄一　（工学研究院・准教授）
藤田　桂英　（工学研究院・准教授）
瀧山　健　（工学研究院・准教授）
Islam MD Rabiul 　（グローバルイノベーション研究院・特任助教）