| イベント名 | 生体信号処理の基礎と機械学習・深層学習を活用した最新解析手法、AI技術との融合の最新動向 |
|---|---|
| 開催期間 |
2026年08月26日（水）
10:00～16:00 ※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。 ※開催日の概ね1週間前を目安に、最少催行人数に達していない場合、セミナーを中止することがございます。 ■配布資料 製本テキスト(開催日の4、5日前に発送予定) ※開催まで4営業日～前日にお申込みの場合、セミナー資料の到着が、開講日に間に合わない可能性がありますこと、ご了承下さい。 ※Zoom上ではスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。 |
| 会場名 | ライブ配信セミナー（リアルタイム配信） |
| 会場の住所 | オンライン |
| お申し込み期限日 | 2026年08月26日（水）09時 |
| お申し込み受付人数 | 30 名様 |
| お申し込み |
|
生体信号処理の基礎と機械学習・深層学習を活用した最新解析手法、AI技術との融合の最新動向
-AIだけでは精度が出ない理由 生体信号処理とDeep Learningの融合-
～AI時代のBiomedical Signal Processingの最前線～
受講料（税込）：55,000円
＼お得な割引キャンペーン実施中！／
詳細・お申し込みは「お申し込みはこちらから」よりご確認ください。
【オンライン配信】
Zoomによるライブ配信 ►受講方法・接続確認（申込み前に必ずご確認ください）
セミナー視聴はマイページから
お申し込み後、マイページの「セミナー資料ダウンロード／映像視聴ページ」に
お申込み済みのセミナー一覧が表示されますので、該当セミナーをクリックしてください。
生体信号解析技術の全体像と後の展望
Explainable AI（説明可能AI）、Foundation Modelなどの最新動向
生体信号特有の前処理、特徴抽出、信号解析技術とAI技術を適切に融合するために
生体信号処理の基礎知識。医療AI開発に必要な信号処理技術、Deep Learning活用方法
Foundation Modelの最新動向、Explainable AIの考え方、医療・ヘルスケア分野における今後の研究開発の方向
講師
埼玉大学 大学院理工学研究科 数理電子情報部門
／ 工学部 情報工学科 教授 博士（工学） 島村 徹也 氏
■略歴
1991年慶應義塾大学大学院理工学研究科博士後期課程電気工学専攻修了、工学博士。同年埼玉大学工学部助手。同大学助教授、准教授を経て、2007年より教授、現在に至る。この間、1995年ラフバラ大学（イギリス）客員研究員、1996年ベルファースト・クイーンズ大学（イギリス）客員研究員を経て、2007年および2008年埼玉大学情報メディア基盤センター長を務める。専門はディジタル信号処理とその音声、画像、通信への応用など。論文・著書多数。これまで20社を超える企業との共同研究を実施するなど、産学連携に力を入れている。2019年より「AI時代の画像処理技術研究会（埼玉大学産学官連携協議会）」の代表を務め、年に複数回の研究発表会を主導している。
■専門
ディジタル信号処理とその音声、画像、通信などへの応用
セミナー趣旨
近年、医療・ヘルスケア分野では、心電図（ECG）、脳波（EEG）、筋電図（EMG）、脈波（PPG）、呼吸信号などの生体信号を活用した診断支援技術や健康管理システムの研究開発が急速に進展しています。特に近年の機械学習や深層学習技術の発展により、生体信号から従来困難であった病態推定、異常検知、認知状態推定などが可能となりつつあります。一方で、生体信号は雑音や個人差の影響を受けやすく、単純にAIを適用するだけでは十分な性能を得ることができません。そのため、生体信号特有の前処理、特徴抽出、信号解析技術とAI技術を適切に融合することが重要となっています。
本セミナーでは、生体信号処理の基礎から始め、機械学習・深層学習を活用した最新の解析手法、さらにExplainable AI（説明可能AI）やFoundation Modelなどの最新動向までを体系的に解説します。また、医療診断支援、ウェアラブルヘルスケア、ブレイン・コンピュータ・インタフェース（BCI）などの応用事例についても紹介します。
信号処理技術者、AI研究開発者、医療機器開発者、ヘルスケア関連企業技術者などを対象に、生体信号解析技術の全体像と今後の展望を理解していただくことを目的とします。
セミナー講演内容
第1章 生体信号処理とは
・Biomedical Signal Processingの概要
・生体信号の特徴
・医療AIの現状と将来展望
・生体信号解析における課題
第2章 代表的な生体信号
ECG（心電図）
・波形の意味
・不整脈検出
・心疾患診断支援
EEG（脳波）
・周波数帯域
・睡眠解析
・BCI
EMG（筋電図）
・筋活動推定
・リハビリテーション応用
PPG（脈波）
・心拍推定
・SpO₂推定
・ウェアラブル機器応用
呼吸信号
・睡眠時無呼吸
・呼吸状態モニタリング
第3章 生体信号処理の基礎技術
・フィルタリング
・雑音除去
・周波数解析
・ウェーブレット解析
・アーチファクト除去
・特徴量抽出
第4章 機械学習による生体信号解析
・SVM
・Random Forest
・XGBoost
・クラスタリング
・異常検知
第5章 Deep Learningによる生体信号解析
・CNN
・RNN
・LSTM
・Transformer
・Self-Supervised Learning
第6章 Foundation Modelと医療AI
・Foundation Modelとは
・ECG Foundation Model
・EEG Foundation Model
・Multimodal AI
・医療大規模モデル
第7章 Explainable AI（XAI）
・医療分野でのAI説明責任
・SHAP
・Grad-CAM
・Attention可視化
・信頼できる医療AI
第8章 最新研究動向と応用事例
医療診断支援
・不整脈診断
・脳疾患診断
・睡眠障害診断
ヘルスケア
・ウェアラブルデバイス
・在宅医療
・遠隔モニタリング
次世代技術
・EEG Speech Decoding
・Digital Twin Healthcare
・Personalized Medicine
質疑応答
※詳細・お申込みは上記
「お申し込みはこちらから」（遷移先WEBサイト）よりご確認ください。
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