覚醒度の非接触計測によるドライバーモニタリング
非接触型のアイカメラやウェブカメラによって計測できる眼瞼指標のみを用いて、既存の眠気評価法では困難であった軽度の覚醒度の低下を、未知の集団に対しても高精度で推定する技術の開発に成功しました。本技術を用いて、軽度の運転時眠気を検知する技術の確立を目指します。さらに、eスポーツ選手やオフィスワーカーなどを対象とした簡便な覚醒度評価技術の確立も目指しています。この技術を用いて覚醒度の理解と防止に向けた研究を進め、安全で生産的な社会の実現を目指します。
京セラ株式会社との共同研究成果をプレスリリースしました。
筑波大学 国際統合睡眠医科学研究機構と京セラ株式会社の共同研究により 最適な仮眠をサポートする仮眠起床 AI システム「sNAPout®」を開発
新しい論文がBioMed Research Internationalに掲載されました!
Moctezuma LA, Molinas M, Abe T (2025) Unlocking Dreams and Dreamless Sleep: Machine Learning Classification With Optimal EEG Channels. BioMed Research International
新しい論文がPLOS Oneに掲載されました!水素バスの中に睡眠実験室を作りました。
Suzuki C, Suzuki Y, Abe T, Kanbayashi T, Fukusumi S, Kokubo T, Takahara I, Yanagisawa M (2025) Mobile Sleep Lab: Comparison of polysomnographic parameters with a conventional sleep laboratory. PLoS One 20:e0316579
非接触型のアイカメラやウェブカメラによって計測できる眼瞼指標のみを用いて、既存の眠気評価法では困難であった軽度の覚醒度の低下を、未知の集団に対しても高精度で推定する技術の開発に成功しました。本技術を用いて、軽度の運転時眠気を検知する技術の確立を目指します。さらに、eスポーツ選手やオフィスワーカーなどを対象とした簡便な覚醒度評価技術の確立も目指しています。この技術を用いて覚醒度の理解と防止に向けた研究を進め、安全で生産的な社会の実現を目指します。
レム睡眠中における夢の感情を脳波を用いて高精度に推定する技術を開発し、主観的な報告に頼らずに夢の感情を客観的に評価する「夢感情のNo-report paradigm」を確立することを目指しています。この技術を用いて、悪夢を低減する技術の開発に取り組むとともに、感情制御における睡眠の機能を解明することを目指します。
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