• 2026年08月28日(金) 10:00 ~ 17:00

１．生体から得られる信号

　　（１）．電気信号：心電図、脳波、筋電図

　　　　ａ．電気信号の発生

　　　　ｂ．ホルター心電図

　　　　ｃ．ヒトの脳と電極位置

　　　　ｄ．筋の活動度と筋電図

　　（２）．センサを通じて得られる信号

　　　　ａ．物理センサ：圧力、流量、温度

　　　　ｂ．化学センサ：血中酸素分圧、グルコース濃度、他

２．生体信号の取得

　　（１）．電気信号への変換

　　　　ａ．電極の種類

　　　　ｂ．センサの種類

　　（２）．信号のデジタル化

　　　　ａ．サンプリング定理

　　　　ｂ．アンチエイリアシング

　　（３）．注意点：個人差、再現性、ノイズ対策

３．デジタル信号処理の基礎

～AI時代だからこそ“前処理・信号品質”が差になる～

　　（１）．信号の表現：時間領域と周波数領域

　　（２）．ノイズの低減：同期加算、移動平均、デジタルフィルタ

　　（３）．周波数領域での解析

４．生体信号処理への応用

　　（１）．心電図の解析への応用

　　　　ａ．自律神経系の影響

　　　　ｂ．精神作業と心拍変動

　　（２）．筋電図の解析への応用

　　　　ａ．積分筋電図

　　　　ｂ．咬合検査

　　（３）．加速度センサを用いた日常生活のモニタリング

　　（４）．注意点

５．生体信号・生体情報の製品応用

　　（１）．データ解析と統計

　　　　ａ．実験データの統計処理

　　　　ｂ．機械学習法（誤差逆伝播法）

　　（２）．製品への応用事例

　　　　ａ．GSR（皮膚インピーダンスの計測）、体温、脈拍によるリラックスの度合いの計測（マッサージチェアへ）

　　　　ｂ．感性評価への応用事例

　　　　　　映像刺激による感情の惹起と脳波測定を組合せ、機械学習（AI）を用いることで、脳波から感情を評価する。

　　　　ｃ．ウェアラブル化と製品例

　　　　　　心電図のウェアラブル測定（体調モニタリングなど）

　　　　　　活動量計（加速度計）による歩数・消費カロリーの日常測定による体調モニタリング

　　　　ｄ．ロボットスーツ

　　　　筋電図によって操作者の意図を検出しスムーズな動作を実現

　　（３）．質疑（製品応用に関する質問歓迎）

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