発表文献

English

学術論文

  1. Akira Furui, Ryota Onishi, Tomoyuki Akiyama, and Toshio Tsuji, “Epileptic seizure detection using a recurrent neural network with temporal features derived from a scale mixture EEG model”, IEEE Access, 2024 (accepted).
  2. Kouki Kubo, Seiji Hama, Akira Furui, Tomohiko Mizuguchi, Zu Soh, Akiko Yanagawa, Akihiko Kandori, Hiroto Sakai, Yutaro Morisako, Yuki Orino, Maho Hamai, Kasumi Fujita, Shigeto Yamawaki, and Toshio Tsuji, “Cognitive screening test for rehabilitation using spatiotemporal data extracted from a digital Trail Making Test part-A”, Heliyon, e33135, Jun 2024.[sciencedirect.com]
  3. Shumma Jomyo, Akira Furui, Tatsuhiko Matsumoto, Tomomi Tsunoda, and Toshio Tsuji, “Finger-tapping Motion Recognition Based on Skin Surface Deformation Using Wrist-mounted Piezoelectric Film Sensors”, IEEE Sensors Journal, vol. 24, no. 11, pp. 17876–17884, Mar 2024. [IEEE Xplore]
  4. Satoshi Miyamoto, Zu Soh, Shigeyuki Okahara, Akira Furui, Taiichi Takasaki, Keijiro Katayama, Shinya Takahashi, and Toshio Tsuji, “The number of microbubbles generated during cardiopulmonary bypass can be estimated using machine learning from suction flow rate, venous reservoir level, perfusion flow rate, hematocrit level, and blood temperature”, IEEE Open Journal of Engineering in Medicine and Biology, Jan 2024. [IEEE Xplore]
  5. Genta Tabuchi, Akira Furui, Seiji Hama, Akiko Yanagawa, Koji Shimonaga, Ziqiang Xu, Zu Soh, Harutoyo Hirano, and Toshio Tsuji, “Motor-cognitive functions required for driving in post-stroke individuals identified via machine-learning analysis”, Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation, vol. 20, no. 1, 139, Oct 2023. [springer.com]
  6. Hirokazu Doi+, Akira Furui+, Rena Ueda, Koji Shimatani, Midori Yamamoto, Kenichi Sakurai, Chisato Mori, and Toshio Tsuji, “Spatiotemporal patterns of spontaneous movement in neonates are significantly linked to risk of autism spectrum disorders at 18 months old”, Scientific Reports, vol. 13, 13869, Aug 2023 (+Equal contribution, SCI, IF=4,996). [nature.com]
  7. Yasutaka Umayahara, Zu Soh, Akira Furui, Kiyokazu Sekikawa, Takeshi Imura, Akira Otsuka, and Toshio Tsuji, “Cough sound-based estimation of vital capacity via cough peak flow using artificial neural network analysis”, Scientific Reports, vol. 13, 8461, May 2023 (SCI, IF=4,996) [nature.com].
  8. Hirokazu Doi+, Naoya Iijima+, Akira Furui+, Zu Soh, Rikuya Yonei, Kazuyuki Shinohara, Mayuko Iriguchi, Koji Shimatani, and Toshio Tsuji, “Prediction of autistic tendencies at 18 months of age via markerless video analysis of spontaneous body movements in 4-month-old infants”, Scientific Reports, vol. 12, no. 1, 18045, 2022. (+Equal contribution, SCI, IF=4,996) [nature.com]
  9. Ziqiang Xu, Toshiki Sakagawa, Akira Furui, Shumma Jomyo, Masanori Morita, Masamichi Ando, and Toshio Tsuji, “Toward a Robust Estimation of Respiratory Rate using Cardiovascular Biomarkers: Robustness Analysis under Pain Stimulation”, IEEE Sensors Journal, vol. 22, no. 10, 2022. (SCI, IF=3.301) [IEEE Xplore]
  10. Ziqiang Xu, Toshiki Sakagawa, Akira Furui, Shumma Jomyo, Masanori Morita, Masamichi Ando, and Toshio Tsuji, “Beat-to-beat Estimation of Peripheral Arterial Stiffness from Local PWV for Quantitative Evaluation of Sympathetic Nervous System Activity”, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 69, no. 9, 2022. (SCI, IF=4.538) [IEEE Xplore]
  11. Koji Shimonaga, Seiji Hama, Akira Furui, Akiko Yanagawa, Akihiko Kandori, Hirokazu Atsumori, Shigeto Yamawaki, Toshinori Matsushige, and Toshio Tsuji, “Increased cerebrovascular reactivity in selected brain regions after extracranial-intracranial bypass improves the speed and accuracy of visual cancellation in patients with severe steno-occlusive disease: A preliminary study”, Neurosurgical Review, 2022. (SCI, IF = 3.042) [springer.com]
  12. Akira Furui, Takuya Igaue, and Toshio Tsuji, “EMG Pattern Recognition via Bayesian Inference with Scale Mixture-Based Stochastic Generative Models”, Expert Systems with Applications, vol. 185, 115644, 2021. (SCI, IF = 6.954) [ScienceDirect] [arxiv]
  13. Toshifumi Muneyasu, Harutoyo Hirano, Akira Furui, Zu Soh, Ryuji Nakamura, Noboru Saeki, Yoshiyuki Okada, Masashi Kawamoto, Masao Yoshizumi, Atsuo Yoshino, Takafumi Sasaoka, Shigeto Yamawaki, and Toshio Tsuji, “Cardiorespiratory Synchronisation and Systolic Blood Pressure Correlation of Peripheral Arterial Stiffness During Endoscopic Thoracic Sympathectomy,” Scientific Reports, vol. 11, 5966, 2021. (SCI, IF = 3.998) [nature.com]
  14. Akira Furui, Ryota Onishi, Akihito Takeuchi, Tomoyuki Akiyama, and Toshio Tsuji, “Non-Gaussianity Detection of EEG Signals Based on a Multivariate Scale Mixture Model for Diagnosis of Epileptic Seizures”, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 68, no. 2, pp. 515–525, 2021. (SCI, IF = 4.491) [IEEE Xplore] [arxiv]
  15. Zu Soh, Motoki Matsuno, Masayuki Yoshida, Akira Furui, and Toshio Tsuji, “Measurement of Emotional States of Zebrafish through Integrated Analysis of Motion and Respiration Using Bioelectric Signals”, Scientific Reports, vol. 11, 549, 2021. (SCI, IF = 3.998) [nature.com]
  16. Satoshi Miyamoto, Zu Soh, Shigeyuki Okahara, Akira Furui, Taiichi Takasaki, Keijiro Katayama, Shinya Takahashi, and Toshio Tsuji, “Neural network-based modeling of the number of microbubbles generated with four circulation factors in cardiopulmonary bypass”, Scientific Reports, vol. 11, 549, 2021. (SCI, IF = 3.998) [nature.com]
  17. 久米 伸治, 松重 俊憲, 濱 聖司, 坂本 繁幸, 岡崎 貴仁, 吉岡 成哲, 川野 伶緒, 川野 晃輔, 古居 彬, 辻 敏夫, “Jellyfish plaqueの動的解析 ―拍動性血流との関係―”, Neurosonology:神経超音波医学, vol. 33, no. 3, pp. 74–79, 2020. [J-STAGE]
  18. Seiji Hama, Kazumasa Yoshimura, Akiko Yanagawa, Koji Shimonaga, Akira Furui, Zu Soh, Shinya Nishino, Harutoyo Hirano, Shigeto Yamawaki, and Toshio Tsuji, “Relationships between Motor and Cognitive Functions and Subsequent Post-stroke Mood Disorders Revealed by Machine Learning Analysis”, Scientific Reports, vol. 10, 19571, 2020. (SCI, IF = 3.998) [nature.com]
  19. Tomohisa Nezu, Naohisa Hosomi, Kazumasa Yoshimura, Daisuke Kuzume, Hiroyuki Naito, Shiro Aoki, Yuko Morimoto, Masato Kinboshi, Takeshi Yoshida, Yuji Shiga, Naoto Kinoshita, Akira Furui, Genta Tabuchi, Hiroki Ueno, Toshio Tsuji, and Hirofumi Maruyama, “Predictors of stroke outcome extracted from multivariate linear discriminant analysis or neural network analysis”, Journal of Atherosclerosis and Thrombosis, 59642, 2020. (SCI, IF = 3.876) [J-STAGE]
  20. Naoki Kinoshita, Akira Furui, Zu Soh, Hideaki Hayashi, Taro Shibanoki, Hiroki Mori, Koji Shimatani, Yasuko Funabiki, and Toshio Tsuji, “Longitudinal assessment of U-shaped and inverted U-shaped developmental changes in the spontaneous movements of infants via markerless video analysis”, Scientific Reports, vol. 10, 16827, 2020. (SCI, IF = 3.998) [nature.com]
  21. Katsuaki Kawashima, Yasuko Funabiki, Shino Ogawa, Hideaki Hayashi, Zu Soh, Akira Furui, Ayumi Sato, Taiko Shiwa, Hiroki Mori, Koji Shimatani, Haruta Mogami, Yukuo Konishi, and Toshio Tsuji, “Video-based Evaluation of Infant Crawling toward Quantitative Assessment of Motor Development”, Scientific Reports, vol. 10, 11266, 2020. (SCI, IF = 4.011) [nature.com]
  22. Masanobu Kittaka, Akira Furui, Hiroto Sakai, Pietro Morasso, and Toshio Tsuji, “Spatiotemporal Parameterization of Human Reaching Movements Based on Time Base Generator”, IEEE Access, vol. 8, pp. 104944–104955, 2020. (SCI, IF = 4.098) [IEEE Xplore]
  23. Toshio Tsuji, Shota Nakashima, Hideaki Hayashi, Zu Soh, Akira Furui, Taro Shibanoki, Keisuke Shima, Koji Shimatani, “Markerless Measurement and Evaluation of General Movements in Infants”, Scientific Reports, vol. 10, 1422, Jan 2020 (SCI, IF = 4.011) [nature.com]
  24. Akira Furui, Hideaki Hayashi, and Toshio Tsuji, “A Scale Mixture-based Stochastic Model of Surface EMG Signals with Variable Variances”, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 66, no. 10, pp. 2780–2788, Oct 2019. (SCI, IF = 4.491) [IEEE Xplore] [arxiv]
  25. Akira Furui, Shintaro Eto, Kosuke Nakagaki, Kyohei Shimada, Go Nakamura, Akito Masuda, Takaaki Chin, and Toshio Tsuji, “A Myoelectric Prosthetic Hand with Muscle Synergy-based Motion Determination and Impedance Model-based Biomimetic Control”, Science Robotics, vol. 4, no. 31, eaaw6339, Jun 2019. (SCI, IF = 19.4) [sciencemag.org]
  26. Hideaki Hayashi, Akira Furui, Yuichi Kurita, and Toshio Tsuji, “A Variance Distribution Model of Surface EMG Signals Based on Inverse Gamma Distribution”, IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 64, no. 11, pp. 2672–2681, Nov 2017. (SCI, IF = 3.577) [IEEE Xplore]
  27. Akira Furui, Hideaki Hayashi, Go Nakamura, Takaaki Chin, and Toshio Tsuji, “An Artificial EMG Generation Model Based on Signal-dependent Noise and Related Application to Motion Classification”, PLoS ONE, vol. 12, no. 6, e0180112, Jun 2017. (SCI, IF = 2.806) [plos.org]

解説論文

  1. 辻 敏夫, 古居 彬, “筋シナジー仮説に基づく5指駆動型筋電義手のバイオミメティック制御”, 電子情報通信学会誌, vol. 102, no. 8, pp. 768–771, 2019. [IEICE]
  2. Toshio Tsuji, Taro Shibanoki, Go Nakamura, Akira Furui, “Development of Myoelectric Robotic/Prosthetic Hands with Cybernetic Control at the Biological Systems Engineering Laboratory, Hiroshima University”, Journal of Robotics and Mechatronics, vol. 31, no. 1, pp. 27–34, 2019. [J-STAGE]
  3. 辻 敏夫, 古居 彬, 中村 豪, “筋電インタフェース技術とロボット義手”, 精密工学会誌, vol. 83, no. 11, pp. 1010–1013, 2017. [J-STAGE]

著書

  1. 曽 智, 松下 虎弥太, 古居 彬, 辻 敏夫, “末梢血管粘弾性インデックスに基づく不快臭の感性モデリング”, 感性工学とAI-VRへの展開, 長町三生監修, 海文堂 (印刷中)

査読あり国際会議

  1. Takeshi Yoshidomi, Shinji Kume, Hiroaki Aizawa, and Akira Furui, “Classification of Carotid Plaque with Jellyfish Sign Through Convolutional and Recurrent Neural Networks Utilizing Plaque Surface Edges”, Proceedings of the 46th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC2024), Orlando, Florida, USA, Jul 15–20, 2024. [arxiv]
  2. Seitaro Yoneda and Akira Furui, “Inter-Subject Variance Transfer Learning for EMG Pattern Classification Based on Bayesian Inference”, Proceedings of the 46th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC2024), Orlando, Florida, USA, Jul 15–20, 2024.
  3. Shunya Fukuda, Akira Furui, Maro Machizawa, and Toshio Tsuji, “Stochastic Fluctuation in EEG Evaluated via Scale Mixture Model for Decoding Emotional Valence”, Proceedings of 2024 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII 2024), Ha Long, Vietnam, Jan 8–11, 2024. [IEEE Xplore]
  4. Seitaro Yoneda and Akira Furui, “Bayesian Approach for Adaptive EMG Pattern Classification via Semi-supervised Sequential Learning”, Proceedings of 2023 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), pp. 3310–3315, Oahu, Hawaii, Oct 1–4, 2023 (acceptance rate = 57%). [IEEE Xplore] [arxiv]
  5. Akira Furui, “Evaluating Classifier Confidence for Surface EMG Pattern Recognition”, Proceedings of 45th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, Sydney, Australia, Jul 24–27, 2023. [IEEE Xplore] [arxiv]
  6. Yuki Hashimoto+, Akira Furui+, Koji Shimatani, Maura Casadio, Paolo Moretti, Pietro Morasso, and Toshio Tsuji, “Automated Classification of General Movements in Infants Using Two-stream Spatiotemporal Fusion Network”, Proceedigns of the 25th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI 2022), pp. 753-762, 2022. (+Equal contribution, acceptance rate = 31%) [Springer] [arxiv]
  7. Satoshi Miyamoto, Zu Soh, Shigeyuki Okahara, Akira Furui, Keijiro Katayama, Taiichi Takasaki, Shinya Takahashi, Toshio Tsuji, “Neural Network-based Estimation of Microbubbles Generated in Cardiopulmonary Bypass Circuit: A Clinical Application Study”, Proceedings of 44th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC’22),pp. 617–620, 2022. [IEEE Xplore]
  8. Miyari Hatamoto, Akira Furui, Keiko Ogawa, and Toshio Tsuji, “Sleep EEG Analysis Based on a Scale Mixture Model and Spindle Detection”, Proceedings of the 2022 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII2022), pp. 887–892, 2022. [IEEE Xplore]
  9. Hiroto Sakai, Akira Furui, Seiji Hama, Akiko Yanagawa, Koki Kubo, Yutaro Morisako, Yuki Orino, Maho Hamai, Kasumi Fujita, Tomohiko Mizuguchi, Akihiko Kandori, and Toshio Tsuji, “Pen-point Trajectory Analysis During Trail Making Test Based on a Time Base Generator Model”, Proceedings of 43rd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC’21), pp. 6215–6219, Virtual Conference due to COVID-19, Nov 1–5, 2021. [IEEE Xplore]
  10. Shumma Jomyo, Akira Furui, Tatsuhiko Matsumoto, Tomomi Tsunoda, and Toshio Tsuji, “A Wearable Finger-Tapping Motion Recognition System Using Biodegradable Piezoelectric Film Sensors”, Proceedings of 43rd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC’21), pp. 6982–6986, Virtual Conference due to COVID-19, Nov 1–5, 2021. [IEEE Xplore]
  11. Akira Furui, Tomoyuki Akiyama, and Toshio Tsuji, “A Time-Series Scale Mixture Model of EEG with a Hidden Markov Structure for Epileptic Seizure Detection”, Proceedings of 43rd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC’21), pp. 5832–5836, Virtual Conference due to COVID-19, Nov 1–5, 2021. [IEEE Xplore] [arxiv]
  12. Ziqiang Xu, Akira Furui, Shumma Jomyo, Toshiki Sakagawa, Masanori Morita, Tsutomu Takai, Masamichi Ando, and Toshio Tsuji, “Pressure-based Detection of Heart and Respiratory Rates from Human Body Surface using a Biodegradable Piezoelectric Sensor”, Proceedings of 43rd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC’21), pp. 5415–5418, Virtual Conference due to COVID-19, Nov 1–5, 2021. [IEEE Xplore]
  13. Akira Furui, Kosuke Nakagaki, and Toshio Tsuji, “Biomimetic Control of Myoelectric Prosthetic Hand Based on a Lambda-type Muscle Model”, Proceedings of 2021 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), pp. 10484–10490, Xi’an, China & Online, May 30–June 5, 2021. [IEEE Xplore] [arxiv]
  14. Akira Furui and Toshio Tsuji, “Does the variance of surface EMG signals during isometric contractions follow an inverse gamma distribution?”, Proceedings of 42nd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC’20), pp. 3118–3121, EMBS Virtual Academy, July 20-24, 2020. [IEEE Xplore]
  15. Akira Furui and Toshio Tsuji, “Muscle Fatigue Analysis by Using a Scale Mixture-based Stochastic Model of Surface EMG Signals”, Proceedings of 41st Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC’19), pp. 1948–1951, Berlin, Germany, July 23-27, 2019. [IEEE Xplore]
  16. Akira Furui, Hideaki Hayashi, and Toshio Tsuji, “An EMG Pattern Classification Method Based on a Mixture of Variance Distribution Models”, Proceedings of 40th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC’18), pp. 5216–5219, Honolulu, HI, USA, July 17–21, 2018. [IEEE Xplore]
  17. Masanobu Kittaka, Akira Furui, and Toshio Tsuji, “HUVETS: Hiroshima University Virtual EMG Training System for myoelectric hand control with evaluation of motor skills and fatigue in users”, Global Student Innovation Challenge for Assistive Technology (gSIC-AT), The 11th International Convention on Rehabilitation Engineering and Assistive Technology (i-CREATe2017), Kobe International Conference Center, Kobe, Aug 22–24, 2017.
  18. Akira Furui, Hideaki Hayashi, Takaei Kihara, Takahiro Konishi, Yusuke Yoshida, Yuichi Kurita, and Toshio Tsuji, “Virtual Restoration of Down-sampled EMG Signals Using a Stochastic Model”, Proceedings of the 11th International Convention on Rehabilitation Engineering and Assistive Technology (i-CREATe2017), PP5-3, Kobe International Conference Center, Kobe, Aug 22–24, 2017. [dl.acm.org]
  19. Akira Furui, Hideaki Hayashi, Yuichi Kurita, and Toshio Tsuji, “Variance Distribution Analysis of Surface EMG Signals Based on Marginal Maximum Likelihood Estimation”, Proceedings of 39th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC’17), pp.2514–2517, Jeju Island, Korea, July 11–15, 2017. [IEEE Xplore]

査読なし国内会議

  1. Akira Furui, “Probabilistic Modeling of Biosignal and Machine Learning Applications”, Medical and Informatics Workshop and School of Informatics and Data Science Seminar, Hiroshima University, Jun 20, 2024.
  2. 廣池 友哉, 吉冨 孟志, 久米 伸治, 相澤 宏旭, 古居 彬, “U-Netによる頸動脈超音波動画中のプラーク表面エッジの予測とJellyfish signの評価”, 第63回日本生体医工学会大会, P2-33, p. 317, 鹿児島市カクイックス交流センター, May 23–25, 2024.
  3. 矢沢 樹, 古居 彬, “Mixupを利用した筋電位信号の擬似データ生成と複合動作の識別”, 第24回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会（SI2023）, pp. 363–368, 朱鷺メッセ, Dec 14–16, 2023.
  4. 吉冨 孟志, 久米 伸治, 相澤 宏旭, 古居 彬, “CNN-LSTMとプラーク表面情報を用いた超音波動画像中のJellyfish Sign自動識別”, 第62回日本生体医工学会大会, P1-24, p. 272, 名古屋国際会議場, May 18–20, 2023.
  5. 米井 陸也, 橋本 悠己, 古居 彬, 城明 舜磨, 土居 裕和, 島谷 康司, 辻 敏夫, “非負値行列因子分解を用いた乳児運動解析によるASDリスク評価”, 第23回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会論文集（SI2022）, pp. 2543–2548, 2022年12月.
  6. 岡田 航介, 古居 彬, 阪井 浩人, 城明 舜磨, 鈴木 貴拡, 佐藤 大介, 柳川 亜紀子, 濱 聖司, 水口 寛彦, 神鳥 明彦, 辻 敏夫, “3次元空間における自覚的垂直位と身体動揺の同時計測”, 第23回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会（SI2022）, pp. 662–667, 2022年12月．
  7. 米田 清太朗, 古居 彬, “ベイズ逐次学習に基づく筋電位パターンの適応的分類”, 第23回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会（SI2022）, pp. 363–68, 2022年12月．
  8. 熊谷 遼, 古居 彬, 城明 舜磨, 阪井浩人, 辻 敏夫, “振戦を再現可能な筋電義手の開発と生体模倣性の評価”, 2022年電気学会電子・情報・システム部門大会, pp. 969–973, MC7-7, 2022年9月2日.
  9. 福田 隼也, 古居 彬, 熊谷 遼, 阪井 浩人, 町澤 まろ, 辻 敏夫, “脳波の尺度混合モデルに基づく感情価の解読”, 2022年電気学会電子・情報・システム部門大会, pp. 963–968, MC7-6, 2022年9月2日.
  10. 古居 彬, “生体電気信号の尺度混合確率モデルとパターン認識への応用”, 2022年電気学会電子・情報・システム部門大会, pp. 957–962, MC7-5, 2022年9月2日.
  11. 古居 彬, 辻 敏夫, “表面筋電位信号のベイズ確率モデルと動作パターン識別”, 第60回日本生体医工学会大会プログラム・抄録集, O1-4-1-5, p. 276, 2021年6月15日.
  12. 熊谷 遼, 畑元 雅璃, 李 佳琪, 大西 亮太, 古居 彬, 辻 敏夫, “筋電信号の分散分布モデルに基づく人工振戦生成法の提案と生体模倣筋電義手への応用”, 第60回日本生体医工学会大会プログラム・抄録集, O1-4-1-6, p. 277, 2021年6月15日.
  13. 橋本 悠己, 川野 晃輔, 飯島 直也, 古居 彬, 島谷 康司, 辻 敏夫, “Two-stream CNNとリカレントニューラルネットワークを用いた新生児General Movements動画像識別”, 第60回日本生体医工学会大会プログラム・抄録集, O1-5-1-8, p. 299, 2021年6月15日.
  14. 兼折 美帆, 阪井 浩人, 古居 彬, 濱 聖司, 柳川 亜紀子, 久保 晃紀, 森迫 優太郎, 折野 佑樹, 濵井 万穂, 藤田 佳純, 水口 寛彦, 神鳥 明彦, 辻 敏夫, “ペン先軌道生成モデルを利用したTrail Making Testによる認知機能評価”, 第60回日本生体医工学会大会プログラム・抄録集, O3-9-4-5, p. 596, 2021年6月17日.
  15. 阪井 浩人, 古居 彬, 濱 聖司, 柳川 亜紀子, 久保 晃紀, 森迫 優太郎, 折野 晃紀, 濵井 万穂, 藤田 佳純, 水口 寛彦, 神鳥 明彦, 辻 敏夫, “Time Base Generatorモデルに基づくTrail Making Test中のペン先軌道解析”, 第21回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会（SI2020）, pp. 2465–2470, 2020年12月．
  16. 城明 舜磨, 古居 彬, 大西 亮太, 松本 龍彦, 角田 知己, 辻 敏夫, “生分解圧電素子を用いた5指タップ動作識別法の提案”, 第21回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会（SI2020）, pp. 3020–3024, 2020年12月.
  17. 伊賀上 卓也, 古居 彬, 大西 亮太, 島田 恭平, 辻 敏夫, “筋電位信号の尺度混合確率モデルに基づく上肢動作識別法の提案”, 2020年電子通信情報学会総合大会 基礎・境界/NOLTA講演論文集, p. 190, 2020年3月.
  18. 坂川 俊樹, 古居 彬, 平野 陽豊, 秋吉 駿, 笹岡 貴史, 曽 智, 岡田 芳幸, 吉野 敦雄, 中村 隆治, 佐伯 昇, 吉栖 正生, 河本 昌志, 山脇 成人, 辻 敏夫, “末梢血管剛性を用いた筋交感神経活動の非侵襲的推定”, 2020年電子通信情報学会総合大会 情報・システム講演論文集１, p. 59, 2020年3月.
  19. 土居 裕和, 飯島 直也, 古居 彬, 曽 智, 入口 真夕子, 篠原 一之, 島谷 康司, 辻 敏夫, “乳児期自発運動の特徴量と社会性発達の関連性”, 電子情報通信学会技術研究報告（コミュニケーションクオリティ研究会）, vol.119, no.457, MVE2019-64, pp.143-144, 2020年3月.
  20. 川野 晃輔, 飯島 直也, 南木 望, 古居 彬, 曽 智, 森 裕紀, 早志 英朗, 久米 伸治, 辻 敏夫, “Deep Learningを用いたJellyfish Sign自動識別システムの開発”, 第20回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会（SI2019）, pp. 2141–2146, 2019年12月．
  21. 畑元 雅璃, 大西 亮太, 古居 彬, 島田 恭平, 曽 智, 小川 景子, 辻 敏夫, “尺度混合モデルに基づく睡眠脳波の解析”, 第20回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会（SI2019）, pp. 0755–0759, 2019年12月．
  22. 飯島 直也, 古居 彬, 曽 智, 早志 英朗, 森 裕紀, 島谷 康司, 辻 敏夫, “2次元姿勢推定深層学習モデルを用いた新生児General Movementsの評価”, 日本発達神経科学学会第8回学術集会, P. 28, 2019年11月23–24日.
  23. 阪井 浩人, 古居 彬, 濱 聖司, 柳川 亜紀子, 久保 晃紀, 森迫 優太郎, 水口 寛彦, 殷 穎, 神鳥 明彦, 敦森 洋和, 舟根 司, 辻 敏夫, “リーチング軌道生成モデルに基づくTrail Making Test 中の脳卒中患者のなぞり運動解析”, 第3回新しい運動機能研究会「 脳生体ダイナミクスの観点から」, p.39, 2019年10月24日.
  24. 南木 望, 古居 彬, 曽 智, 柳川 亜紀子, 濱 聖司, 鈴木 貴拡, 佐藤 大介, 原 大輔, 辻 敏夫, “脳卒中患者の座位・立位姿勢に基づく体幹機能評価”, 第3回新しい運動機能研究会「 脳生体ダイナミクスの観点から」, p.40, 2019年10月24日.
  25. 吉村 和真, 濱 聖司, 柳川 亜紀子, 下永 皓司, 古居 彬, 曽 智, 平野 陽豊, 栗栖 薫, 山脇 成人, 辻 敏夫, “機械学習を用いた脳卒中患者の気分障害と認知・身体機能の関係解析”, 第3回新しい運動機能研究会「 脳生体ダイナミクスの観点から」, p.41, 2019年10月24日.
  26. 秋吉 駿, 古居 彬, 平野 陽豊, 隅山 慎, 棟安 俊文, 三戸 景永, 曽 智, 笹岡 貴史, 吉野 敦雄, 神谷 諭史, 中村 隆治, 佐伯 昇, 吉栖 正生, 河本 昌志, 山脇 成人, 辻 敏夫, “筋交感神経活動に基づく人間の疼痛評価”, 第58回日本生体医工学会大会, PO-B-138, 2019年6月8日.
  27. 大西 亮太, 古居 彬, 島田 恭平, 中垣 光裕, 曽 智, 竹内 章人, 秋山 倫之, 辻 敏夫, “尺度混合モデルに基づく脳波解析手法の提案とてんかん発作検出への応用”, 第19回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会 （SI2018）, pp.86–91, 2018年12月．
  28. 飯島 直也, 南木 望, 木下 直樹, 古居 彬, 曽 智, 森 裕紀, 早志 英朗, 島谷 康司, 辻 敏夫, “CHLAC特徴量を用いた新生児General Movements動画像識別の精度検証”, 第19回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会 （SI2018）, pp.103–107, 2018年12月．
  29. 古居 彬, 早志 英朗, 曽 智, 栗田 雄一, 辻 敏夫, “尺度混合モデルに基づく筋電位信号の分散分布特性の解析”, 第18回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会 （SI2017）, pp.1539–1543, 2017年12月.
  30. 南木 望, 曽 智, 船曳 康子, 小川 詩乃, 志波 泰子, 船曳 和雄, 木下 直樹, 川嶋 克明, 古居 彬, 森 裕紀, 島谷 康司, 辻 敏夫, “視線追従課題を利用した立位動揺解析評価システムの開発”, 第50回日本人間工学会中国・四国支部大会講演論文集, pp.71–72, 2017年12月.
  31. 橘高 允伸, 古居 彬, 江藤 慎太郎, 早志 英朗, 中村 豪, 栗田 雄一, 陳 隆明, 辻 敏夫, “筋電義手トレーニングへの応用を目的とした没入型VR環境下における人間のリーチング運動の解析”, 第25回計測自動制御学会中国支部学術講演会論文集, 2C-3 pp.128–129, 2016年11月.
  32. 古居 彬, 江藤 慎太郎, 早志 英朗, 木原 高栄, 小西 隆寛, 吉田 友祐, 栗田 雄一, 辻 敏夫, “信号強度依存ノイズを利用したリアルタイム人工筋電位信号生成法の提案と無線通信への応用”, 第25回計測自動制御学会中国支部学術講演会論文集, 2D-6 pp.148–149, 2016年11月.
  33. 古居 彬, 江藤 慎太郎, 渡橋 史典, 早志 英朗, 栗田 雄一, 辻 敏夫, “信号強度依存ノイズに基づく人工筋電位信号生成モデルの提案と動作識別への応用”, 第16回計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会 （SI2015）, SY0011/15, 2015-12-14, pp.80–85, 2015年12月.

招待講演

  1. 古居 彬, 秋山 倫之, 辻 敏夫, “振幅の確率的変動に着目した非ガウス脳波モデルとてんかん発作自動検出への応用”, 第51回日本臨床神経生理学会学術大会 シンポジウム, SP25-4, 仙台国際センター／WEB, 2021年12月16–18日.
  2. 辻 敏夫, 曽 智, 古居 彬, “末梢血管剛性による感性のモニタリング：脳活動との相関解析”, COI 精神的価値が成長する感性イノベーション拠点（感性 COI 拠点） 2020年度三拠点合同成果報告会, オンライン, 2020年12月9日.
  3. 辻 敏夫, 曽 智, 古居 彬, “末梢血管剛性による感性モニタリング：交感神経活動の非侵襲推定を目指して”, COI 精神的価値が成長する感性イノベーション拠点（感性 COI 拠点） 2019年度三拠点合同成果報告会, リーガロイヤルホテル広島, 2019年12月5日.
  4. 古居 彬, 辻 敏夫, “表面筋電位の分散分布モデルと生体ゆらぎ評価への応用”, 第36回日本生理心理学会大会 公募シンポジウム, 2018年5月.
  5. Akira Furui and Toshio Tsuji, “EMG Interface Technology and Robotic Arm Prostheses”, 7th Hiroshima Conference on Education and Science in Dentistry, Koujin Conference Hall on Kasumi Campus, Hiroshima University, Hiroshima, Japan, March 29–30, 2018.

特許

  1. 日本国特許出願 特願2022-008023, 辻 敏夫, 古居 彬, 許 自強, 森田 暢謙, 「測定装置」, 株式会社村田製作所, 2022年1月21日出願.
  2. 日本国特許出願 特願2020-206397, 辻 敏夫, 古居 彬, 城明 舜磨, 角田 知己, 松本 龍彦,「操作装置、および、操作推定方法」, 株式会社村田製作所, 2020年12月14日出願.
  3. 日本国特許出願 特願2020-105880, 特開2022-000065, 辻 敏夫, 古居 彬, 曽 智, 棟安 俊文, 笹岡 貴史, 山脇 成人,「血管剛性推定方法、血管剛性推定装置及びプログラム」, 広島大学, 2020年6月19日出願, 2022年1月4日公開.
  4. 日本国特許出願 特願2020-027888, 特開2021-129896, 辻 敏夫, 古居 彬, 曽 智, 坂川 俊樹, 笹岡 貴史, 山脇 成人, 吉栖 正生, 佐伯 昇, 中村 隆治, 岡田 芳幸, 「交感神経活動推定装置・交感神経活動推定方法及びプログラム」, 広島大学, 2020年2月21日出願, 2021年9月9日公開.
  5. 日本国特許出願 特願2018-231225, 特開2020-092753, 辻 敏夫, 曽 智, 古居 彬, 大西 亮太, 秋山 倫之, 竹内 章人,「生体信号解析装置及び生体信号解析方法」, 広島大学, 岡山大学, 2018年12月10日出願, 2020年6月18日公開.
  6. 日本国特許出願 特願2015-241474, 特開2017-104333, 辻 敏夫, 栗田 雄一, 早志 英朗, 古居 彬, 「筋電信号処理方法, 装置およびプログラム」, 広島大学, 2015年12月10日出願, 2017年6月15日公開.

メディア

  1. 「うつ症状を高精度識別 広島大がAI診断技術」, 日刊工業新聞 2020年11月13日.
  2. 「脳卒中後うつ病」原因を AI で解明, 広島ホームテレビ 2020 年 11 月 13 日.
  3. 「脳卒中でうつ病リスク AI分析」, NHK総合 2020年11月12日.
  4. 「広島大学・古居彬・筋電義手の研究」, 未来の起源, TBS テレビ 2019 年 9 月 8 日.
  5. 「筋電義手、複雑な動き容易に。」, 日経産業新聞 2019年7月9日.
  6. 「機械学習で操作容易 広島大、筋電義手に新型」, 日刊工業新聞 2019 年 6 月 28 日.
  7. 「筋電義手 円滑さ実現 広島大 3D プリンターで制作」, 中国新聞 2019 年 6 月 27 日.

プレスリリース

  1. 「AI(機械学習)を用い、脳卒中後うつ病の原因を解明~脳の損傷がストレス適応力の低下を引き起こす~脳卒中後うつ病早期診断への応用に期待」, 広島大学霞キャンパス, 2020 年 11 月 9 日.

  2. 「独自の筋シナジー理論とバイオミメティック制御により、指の複合動作を操作可能な 3D プリンタ製高機能筋電義手の開発に成功!」, 広島大学東広島キャンパス, 2019 年 6 月 26 日.