叶賀卓

カノウガスグル | Kanoga Suguru

所属機関・部署：
職名：主任研究員
ホームページURL (1件)： https://sites.google.com/view/u4ag2knosr1/profile

研究分野 (2件)：ヒューマンインタフェース、インタラクション , 生体医工学

研究キーワード (5件)：機械学習 , ヒューマンマシンインタフェース , 転移学習 , 信号分離 , 継続学習

競争的資金等の研究課題 (5件)：

2023 - 2027 深層転移学習と継続学習を組み合わせた筋電ベースヒューマンインタフェースの開発
2020 - 2023 解剖学的神経筋骨格モデルに基づく二足歩行生成の深層強化学習とその人類学応用
2020 - 2022 ユーザフレンドリーなヒューマンインタフェースのための転移学習法開発
2017 - 2019 実環境下での単極脳波信号を入力としたアーチファクトフリーシステムの実現
2015 - 2018 実環境下における単極脳波解析のための瞬きアーチファクト除去手法の提案及び応用

論文 (37件)：

Takayuki Hoshino, Suguru Kanoga, Masashi Tsubaki, Atsushi Aoyama. Comparison of fine-tuned single-source and multi-source approaches to surface electromyogram pattern recognition. Biomedical Signal Processing and Control. 2024
Suguru Kanoga, Takayuki Hoshino, Satoshi Kamei, Takehito Kobayashi, Tsuguo Ohmori, Masaaki Uchiyama, Mitsunori Tada. Comparison of seven shallow and deep regressors in continuous blood pressure and heart rate estimation using single-channel photoplethysmograms under three evaluation cases. Biomedical Signal Processing and Control. 2023
Yuji Kumano, Suguru Kanoga, Masataka Yamamoto, Hiroshi Takemura, Mitsunori Tada. Estimating Whole-Body Walking Motion from Inertial Measurement Units at Wrist and Heels Using Deep Learning. International Journal of Automation Technology. 2023. 17. 3. 217-225
Takayuki Hoshino, Suguru Kanoga, Masashi Tsubaki, Atsushi Aoyama. Comparing subject-to-subject transfer learning methods in surface electromyogram-based motion recognition with shallow and deep classifiers. Neurocomputing. 2022. 489. 599-612
Suguru Kanoga, Takayuki Hoshino, Mitsunori Tada. A Style Transfer Mapping and Fine-Tuning Subject Transfer Framework Using Convolutional Neural Networks for Surface Electromyogram Pattern Recognition. ICASSP 2022 - 2022 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). 2022

MISC (5件)：

星野貴行, 星野貴行, 叶賀卓, 兼村厚範, 兼村厚範, 兼村厚範, 小川剛史, 青山敦. 頭部運動に依存した脳血流と頭皮血流がfNIRSデコーディングに与える影響の解析. 日本生体医工学会大会プログラム・抄録集(Web). 2019. 58th
叶賀卓, 兼村厚範. 転移学習による筋電位ベース動作識別モデルの適応力向上. 電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集(CD-ROM). 2017. 2017
叶賀卓, 満倉靖恵. 単極脳波信号を用いたトランプゲーム中の子どもの喜怒哀楽予測モデル構築 (知覚情報研究会・人間生活を支援する観測・支援・評価技術). 電気学会研究会資料. PI = The papers of Technical Meeting on "Perception Information", IEE Japan,. 2014. 2014. 56. 117-120
叶賀卓, 満倉靖恵. ハイブリッド学習に基づいた非負値行列因子分解と単極脳波信号を用いた脳波に混入した瞬きアーチファクトの除去手法の提案および応用 (知覚情報次世代産業システム合同研究会・非整備環境現場に駆動された画像技術,および画像一般). 電気学会研究会資料. PI = The papers of Technical Meeting on "Perception Information", IEE Japan,. 2014. 2014. 1. 63-68
叶賀卓, 満倉靖恵. 単極脳波計を用いた保育園児の興味関心状態推定モデルの一考察 (システム研究会インテリジェント・システム・シンポジウム(FANシンポジウム)). 電気学会研究会資料. ST. 2013. 2013. 56. 103-108

学位 (1件)：

博士(工学) (慶應義塾大学)

経歴 (8件)：

2022/04 - 現在国立研究開発法人産業技術総合研究所人工知能研究センター主任研究員
2021/04 - 現在特定国立研究開発法人理化学研究所知能行動制御連携ユニット訪問研究員
2017/04 - 2022/03 国立研究開発法人産業技術総合研究所人工知能研究センター研究員
2017/02 - 2017/03 国立研究開発法人産業技術総合研究所デジタルヒューマン研究グループ特別研究員
2016/10 - 2017/01 国立研究開発法人産業技術総合研究所デジタルヒューマン研究グループ訪問研究員

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受賞 (4件)：

2017/03 - 慶應義塾大学優秀研究活動賞(博士)
2015/03 - 独立行政法人日本学生支援機構特に優れた業績による返還免除
2014/09 - 一般社団法人電気学会優秀論文発表賞
2013/12 - 2013 IEEE Conference on Systems, Process & Control (ICSPC2013) Best presenter

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