授業の目的

研究室指導教員のもとで、医療電子工学に関連した内容で、課題を設定し、限定された範囲で解決できる能力を養うことを目的とする。博士論文発表を通じて、自主的に学習を継続することができる能力、および日本語による記述力、プレゼンテーション能力、コミュニケーション能力を養うことを目標とする。

教育内容

医療AIの研究では、機械学習やディープラーニングを用いた診断支援システムの開発に焦点を当てる。医療レーザー研究は、レーザーの物理学原理と医療への応用、特に手術や治療での使用を探求する。生体信号解析の分野では、表面筋電図の波形解析システムの開発に注目し、筋活動のモニタリングやリハビリテーションに応用する。これらの分野は、データ処理技術やプログラミングスキルを駆使し、最新の研究成果を実践的に応用することを目指す。

教育方法

研究計画の策定指導、実験技術の指導、データ解析技術の指導を行うとともに、得られたデータのチェックや内容について議論を重ねる。随時、研究データ、計画策定能力、実験技術や解析能力について講評を行うとともに、研究計画の立案に係る質問において、さらに返答が必要と判断される場合は、教員から電子メールで返答する。

卒業・学位授与の方針と当該科目の関連

研究内容

1．医療AI/レーザーに関する研究
1-1) 非接触電流誘導磁気トモグラフィー(非接触CIMT) の電流注入パス推定における機械学習（医療AI）
1-2) 機械学習による電気インピーダンストモグラフィ(EIT)・非接触CIMTの画像再構成法の開発（医療AI）
1-3) 呼吸器波形から患者の肺を推測する機械学習（医療AI）
1-4) バスキュラーアクセス(VA)の超音波画像からの狭窄類型推定（医療AI）
1-5) レーザーを利用して極限性能の磁気センサを開発する（医療AI）
1-6) 電流誘導磁気トモグラフィー技術の研究（医療AI）
1-7) 医療用極低磁場MRI計測技術の研究
1-8) その他医療情報や計測データへの機械学習の応用
2．生体信号解析に関する研究
2.1 表面筋電図の波形解析システムの開発
2-1-1)多チャンネル表面筋電図伝播波による筋収縮運動解析
2-1-2)簡易装着化を目指した表面筋電図伝播波解析
2-1-3)サルコペニア診断を目指した筋の形態的および機能的評価の検討
2-1-4)多用途化に向けたソフトウェア開発
2-1-5)他の生体信号解析
2.2 局所混合血酸素飽和度を用いた筋活動評価
2.3 脳波計測・脳波シミュレーション解析
2.4 他の生体信号への伝播波解析の応用

授業内容

到達目標

（1）研究計画を立案できる。
（2）必要な情報を自分で獲得する手段を知っており、実行できる。
（3）指導者の補助により自主的に解決法を考案できる。
（4）複数の解決法について、比較検討できる。
（5）課題に対して、背景・研究目的・対象と方法・結果・考察などを具体的に記述できる。
（6）文法的に正しく、論理的な記述ができる。
（7）プレゼンテーションソフトを利用して、発表ができる。
（8）質問を理解し、的確な返答ができる。

評価方法

研究の具体的内容（50％）、プレゼンテーションと研究内容（30％）、さらに発表等（20％）を総合して、60％以上を合格とする。

準備学習等(予習・復習)

【授業外学習時間：180時間】
各教員によって示される研究内容に関する基礎的項目を復習しておくこと。

教材