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～

受講可能な形式：【ライブ配信】のみ

心電図（ECG）、脳波（EEG）、筋電図（EMG）、脈波（PPG）、呼吸信号、、、、
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

【項目】※クリックするとその項目に飛ぶことができます

    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。

    受講対象・レベル

    主に
    ・医療機器メーカー技術者
    ・ヘルスケア関連企業技術者
    ・AI開発者
    ・信号処理技術者
    ・医療情報システム開発者
    ・大学・研究機関研究者

    習得できる知識

    ・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方向

    セミナープログラム

    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

    セミナー講師

    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

    セミナー受講料

    55,000円

    定価：本体50,000円＋税5,000円
    E-Mail案内登録なら、2名同時申込みで1名分無料
    1名分無料適用条件
    ※2名様とも、E-Mail案内登録が必須です。
    　2名様以降の受講者は、申込み前にE-Mail案内登録をお済ませください。
    ※同一法人内(グループ会社でも可)による2名同時申込みのみ適用いたします。
    ※3名様以上のお申込みの場合、１名あたり定価半額で追加受講できます。
    ※請求書（クレジットカード決済の場合は領収書）は代表者にS&T会員マイページにて発行します（PDF）。
    ※請求書および領収証は1名様ごとに発行可能です。
    　(申込みフォームの通信欄に「請求書１名ごと発行」と記入ください。)
    ※他の割引は併用できません。
    2名で55,000円（2名ともE-Mail案内登録必須​／１名あたり定価半額の27,500円）
    3名で82,500円（2名ともE-Mail案内登録必須​／１名あたり定価半額の27,500円）
     テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【オンライン配信セミナー受講限定】

    1名申込み： 受講料 44,000円(E-Mail案内登録価格 42,020円 )
    　定価：本体40,000円＋税4,000円
    　E-Mail案内登録価格：本体38,200円＋税3,820円
    　　※１名様でオンライン配信セミナーを受講する場合、上記特別価格になります。
    　　※他の割引は併用できません。

    主催者

    開催場所

    全国

    受講について

    配布資料
    製本資料（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。

    オンライン配信
    ZoomによるLive配信　►受講方法・接続確認（申込み前に必ずご確認ください）

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    開催日時


    10:00 ～

    受講料

    55,000円（税込）/人

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    ※銀行振込

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