生体信号の基礎から、各信号の計測・処理技術 およびインターフェース設計への応用まで

★脳波・筋電図などの生体信号をヒューマンインタフェース設計へ応用するために！
★各信号の特徴等の基礎から、計測・処理のノウハウ、機械学習に必要な特徴量の抽出、
　筋骨格系モデルの作成、そしてブレイン・マシン・インタフェースなど最新の応用までを詳解！

　本講座では、脳波、筋電図など生体の信号を用いて、コンピュータや家電製品などを操作するヒューマンインタフェースを設計する上で、必要となる信号処理や機械学習の手法などを概説し、脳の運動学習制御モデルや、筋骨格系のモデルなどを説明する。実際の応用例などを含めて、特に事前知識が無くても理解できるよう解説する。

■ご講演中のキーワード：
　脳波、筋電図、運動学習、フィルタ、ブレインマシンインタフェース

■受講対象者：
　本テーマに興味のある方なら、どなたでも受講可能です。

■必要な予備知識：
　この分野に興味のある方なら、特に必要は無い

■本セミナーで習得できること（一例）：
　・生体信号の基礎知識
　・信号処理のノウハウ
　・生体のモデル化

【講師】

東京工業大学　科学技術創成研究院　教授　小池 康晴 先生
　昭和62年3月　東京工業大学 情報工学科　卒業
　平成元年3月　東京工業大学 物理情報工学専攻 修士課程　修了
　平成元年4月　トヨタ自動車株式会社
　平成10年8月　東京工業大学 精密工学研究所 助教授
　平成21年4月　東京工業大学 精密工学研究所 教授
現在に至る。

【セミナープログラム】

１．ヒューマンインタフェースに利用可能な生体信号
　脳波、筋電図の実際の波形を基に、ヒューマンインタフェースへの応用を踏まえた信号の特徴について解説する。

　1.1　脳波、心拍変動、筋電図などの概要
　1.2　生体電気信号を扱う時の注意

２．生体信号の計測から処理
　フィルタなどを用いたノイズ除去や、機械学習に必要な特徴量の抽出などについて解説する。

　2.1　膜電位
　2.2　筋電図、脳波
　2.3　信号処理

３．筋骨格系モデルの作成

　3.1　筋肉のモデル
　3.2　関節角度、トルク、剛性の計算手法
　3.3　運動生成

４．生体信号を用いたヒューマンインタフェースの設計と応用など
　MYOなどを用いたヒューマンインタフェースの商品説明とより高度な応用例を紹介し、最近のブレインマシンインタフェースについても概説する。

　4.1　脳の学習モデル
　4.2　ヒューマンインタフェースの設計手法
　4.3　筋電図によるロボット制御
　4.4　ブレイン・マシン・インタフェース