Nニーナina Sスヴィリドヴァ複雑なダイナミクスを持つ脈波信号の解析スキーマ242 TCU Research Directory 2023健康モニタリングのための複雑な生体信号の解析時系列解析 / カオス / 信号処理研究テーマキーワード情報工学部 知能情報工学科大規模データ解析研究室研究の特徴脈波のような人間の生体信号は、健康状態に関する豊富な情報を持っていますが、多くの場合、基礎的な用途にのみ利用されています。我々は、このような信号の複雑なダイナミクスを調べることで、信号の理解を深め、そこから健康に関する様々な情報を抽出する方法を見出すことを目指しています。研究の内容生体信号の複雑な動的特性を説明し、健康モニタリングアプリケーションのための解析方法を研究しています。企業等との連携可能テーマ人の生体信号解析に基づく健康モニタリングシステムの構築知的財産権・関連論文情報・著書研究者情報最近の研究テーマ生体系は複雑な非線形挙動を示す様々なシグナルを生成します。非線形時系列解析法は、このような信号の複雑な挙動を調べ、信号の中に隠れた情報を抽出することができます。このような解析技術を人から得られる生体信号に適用することで、個別化医療や健康モニタリングシステムを確立させることができます。これらの技術を基に、主に人間の脈波などの生体信号の解析に関する研究を行っています。・ Sviridova N, Zhao T, Nakano A, Ikeguchi T. Photoplethysmogram Recording Length: Defining Minimal Length Requirement from Dynamical Characteristics. Sensors. 2022; 22(14):5154. https://doi.org/10.3390/s22145154・ Sviridova N, Zhao T., Aihara K, Nakamura K, Nakano A, Photoplethysmogram at green light: Where does chaos arise from? Chaos, Solitons & Fractals. 2018, 116, 157-165. https://doi.org/10.1016/j.chaos.2018.09.016.viridova講師
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