研究者
J-GLOBAL ID：201901009101010174   更新日: 2024年10月30日

古居 彬

フルイ アキラ | Furui Akira
所属機関・部署：
広島大学 大学院先進理工系科学研究科

広島大学 大学院先進理工系科学研究科 について


職名： 准教授
ホームページURL (2件)： https://petitstella.github.io ,  https://petitstella.github.io/en/
研究分野 (2件)： ソフトコンピューティング ,  生体医工学
研究キーワード (5件)： 生体信号解析 ,  確率モデル ,  機械学習 ,  パターン認識 ,  医用データ解析
競争的資金等の研究課題 (10件)：
  • 2023 - 2029 自閉スペクトラム症児の乳幼児期身体運動発達研究と早期スクリーニング技術開発
  • 2024 - 2027 Generalized deep unfoldingの提案と曖昧なドメイン知識モデリングへの応用
  • 2023 - 2027 乳児自発運動を構成する『基底運動』の発見と発達障害の超早期スクリーニングへの挑戦
  • 2022 - 2027 非侵襲マイクロニューログラフィ法の創出:血管力学モデルから末梢交感神経活動を復元
  • 2023 - 2026 筋電位信号に対するもつれ解き表現学習法の提案とロバストな操作インタフェースの実現
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論文 (41件)：
  • Shumma Jomyo, Akira Furui, Tatsuhiko Matsumoto, Tomomi Tsunoda, Toshio Tsuji. Finger-Tapping Motion Recognition Based on Skin Surface Deformation Using Wrist-Mounted Piezoelectric Film Sensors. IEEE Sensors Journal. 2024. 24. 11. 17876-17884
  • Shunya Fukuda, Akira Furui, Maro G. Machizawa, Toshio Tsuji. Stochastic Fluctuation in EEG Evaluated via Scale Mixture Model for Decoding Emotional Valence. SII. 2024. 567-572
  • Satoshi Miyamoto, Zu Soh, Shigeyuki Okahara, Akira Furui, Taiichi Takasaki, Keijiro Katayama, Shinya Takahashi, 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. 2024. 5. 66-74
  • Genta Tabuchi, Akira Furui, Seiji Hama, Akiko Yanagawa, Koji Shimonaga, Ziqiang Xu, Zu Soh, Harutoyo Hirano, Toshio Tsuji. Motor-cognitive functions required for driving in post-stroke individuals identified via machine-learning analysis. Journal of neuroengineering and rehabilitation. 2023. 20. 1. 139-139
  • Hirokazu Doi, Akira Furui, Rena Ueda, Koji Shimatani, Midori Yamamoto, Kenichi Sakurai, Chisato Mori, Toshio Tsuji. Spatiotemporal patterns of spontaneous movement in neonates are significantly linked to risk of autism spectrum disorders at 18 months old. Scientific reports. 2023. 13. 1. 13869-13869
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MISC (10件)：
  • 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. 電気学会電子・情報・システム部門大会(Web). 2022. 2022
  • 坂川俊樹, 古居彬, 平野陽豊, 秋吉駿, 笹岡貴史, SOH Zu, 岡田芳幸, 吉野敦雄, 中村隆治, 佐伯昇, et al. 末梢血管剛性を用いた筋交感神経活動の非侵襲的推定. 電子情報通信学会大会講演論文集(CD-ROM). 2020. 2020
  • 川野晃輔, 飯島直也, 南木望, 古居彬, SOH Zu, 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. 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(CD-ROM). 2019. 20th
  • 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, et al. 末梢交感神経活動に基づく人間の疼痛評価. 日本生体医工学会大会プログラム・抄録集(Web). 2019. 58th
  • 飯島直也, 南木望, 木下直樹, 古居彬, SOH Zu, 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. 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(CD-ROM). 2018. 19th
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特許 (7件)：
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講演・口頭発表等 (15件)：
  • 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 2019)
  • 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
    (第8回 日本発達神経科学学会 予稿集 2019)
  • 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) 2018)
  • 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) 2018)
  • An EMG Pattern Classification Method Based on a Mixture of Variance Distribution Models
    (40th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC'18) 2018)
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学位 (1件)：
  • 博士(工学) (広島大学)
受賞 (2件)：
  • 2020/11 - 広島大学 Phoenix Outstanding Researcher Award
  • 2018/08 - IEEE EMBS East and Central Japan Chapter/West Japan Chapter Young Researcher Award
所属学会 (2件)：
計測自動制御学会 ,  IEEE
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