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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

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~
オンライン 開催

概要

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いたします。
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いたします。

開催日

  • 2026年8月26日(水) 10時00分16時00分

受講対象者

  • 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

修得知識

  • 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

プログラム

 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。

  1. 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
  2. 第2章 代表的な生体信号
    1. ECG (心電図)
      • 波形の意味
      • 不整脈検出
      • 心疾患診断支援
    2. EEG (脳波)
      • 周波数帯域
      • 睡眠解析
      • BCI
    3. EMG (筋電図)
      • 筋活動推定
      • リハビリテーション応用
    4. PPG (脈波)
      • 心拍推定
      • SpO2推定
      • ウェアラブル機器応用
    5. 呼吸信号
      • 睡眠時無呼吸
      • 呼吸状態モニタリング
  3. 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
  4. 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
  5. 第5章 Deep Learningによる生体信号解析
    • CNN
    • RNN
    • LSTM
    • Transformer
    • Self-Supervised Learning
  6. 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
  7. 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
  8. 第8章 最新研究動向と応用事例
    1. 医療診断支援
      • 不整脈診断
      • 脳疾患診断
      • 睡眠障害診断
    2. 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
    3. 次世代技術
      • EEG Speech Decoding
      • Digital Twin Healthcare
      • Personalized Medicine
  9. 質疑応答

講師

  • 島村 徹也
    埼玉大学 大学院 理工学研究科
    教授 / 情報メディア基盤センター長

主催

お支払い方法、キャンセルの可否は、必ずお申し込み前にご確認をお願いいたします。

お問い合わせ

本セミナーに関するお問い合わせは tech-seminar.jpのお問い合わせからお願いいたします。
(主催者への直接のお問い合わせはご遠慮くださいませ。)

受講料

1名様
: 38,200円 (税別) / 42,020円 (税込)
複数名
: 25,000円 (税別) / 27,500円 (税込)

複数名受講割引

  • 2名様以上でお申込みの場合、1名あたり 25,000円(税別) / 27,500円(税込) で受講いただけます。
    • 1名様でお申し込みの場合 : 1名で 38,200円(税別) / 42,020円(税込)
    • 2名様でお申し込みの場合 : 2名で 50,000円(税別) / 55,000円(税込)
    • 3名様でお申し込みの場合 : 3名で 75,000円(税別) / 82,500円(税込)
  • 同一法人内 (グループ会社でも可) による複数名同時申込みのみ適用いたします。
  • 請求書は、代表者にご送付いたします。
  • 請求書および領収書は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」とご記入ください。
  • 他の割引は併用できません。
  • サイエンス&テクノロジー社の「2名同時申込みで1名分無料」価格を適用しています。

アカデミー割引

教員、学生および医療従事者はアカデミー割引価格にて受講いただけます。

  • 1名様あたり 10,000円(税別) / 11,000円(税込)
  • 企業に属している方(出向または派遣の方も含む)は、対象外です。
  • お申込み者が大学所属名でも企業名義でお支払いの場合、対象外です。

ライブ配信セミナーについて

  • 本セミナーは「Zoom」を使ったライブ配信セミナーとなります。
  • お申し込み前に、 Zoomのシステム要件テストミーティングへの参加手順 をご確認いただき、 テストミーティング にて動作確認をお願いいたします。
  • 開催日前に、接続先URL、ミーティングID​、パスワードを別途ご連絡いたします。
  • セミナー開催日時に、視聴サイトにログインしていただき、ご視聴ください。
  • セミナー資料は郵送にて前日までにお送りいたします。
  • 開催まで4営業日を過ぎたお申込みの場合、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。
    ライブ配信の画面上でスライド資料は表示されますので、セミナー視聴には差し支えございません。
    印刷物は後日お手元に届くことになります。
  • ご自宅への書類送付を希望の方は、通信欄にご住所・宛先などをご記入ください。
  • タブレットやスマートフォンでも受講可能ですが、機能が制限される場合があります。
  • ご視聴は、お申込み者様ご自身での視聴のみに限らせていただきます。不特定多数でご覧いただくことはご遠慮下さい。
  • 講義の録音、録画などの行為や、権利者の許可なくテキスト資料、講演データの複製、転用、販売などの二次利用することを固く禁じます。
  • Zoomのグループにパスワードを設定しています。お申込者以外の参加を防ぐため、パスワードを外部に漏洩しないでください。
    万が一、部外者が侵入した場合は管理者側で部外者の退出あるいはセミナーを終了いたします。
本セミナーは終了いたしました。

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