脳波とその計測,処理,機械学習についての基礎を一通り解説!

脳波計測・処理・解析・機械学習の基礎と応用および脳波データの活用方法【LIVE配信】

※本セミナーはZOOMを使ったLIVE配信セミナーです。会場での参加はございません。
【アーカイブ配信:4/25~5/8(何度でも受講可能)】の視聴を希望される方は、こちらからお申し込み下さい。

2/6⇒4/24に延期となりました

セミナー概要
略称
脳波計測【WEBセミナー】
セミナーNo.
開催日時
2024年04月24日(水) 10:30~16:30
主催
(株)R&D支援センター
問い合わせ
Tel:03-5857-4811 E-mail:info@rdsc.co.jp 問い合わせフォーム
講師
東京農工大学 大学院 工学研究院 先端電気電子部門
教授 博士(工学) 田中 聡久 氏
【専門】
生体信号情報学
【略歴】
1997年 東京工業大学 工学部 電気・電子工学科 卒業
2002年 東京工業大学 大学院理工学研究科 博士後期課程修了 博士(工学)
2002年 理化学研究所 脳科学総合研究センター 脳信号処理研究チーム
2004年 東京農工大学 講師
2006年 東京農工大学 准教授
2011年 ハワイ大学マノア校 客員研究員
2018年 東京農工大学 教授 現在に至る
2022年に株式会社Sigronを共同で創設.現在,取締役CTO.

【活動】
電子情報通信学会,日本てんかん学会,Society for Neuroscience 会員
IEEE シニア会員
アジア太平洋信号情報処理協会 副会長
Neural Network誌 Associate Editor
価格
非会員:  55,000円 (本体価格:50,000円)
会員:  49,500円 (本体価格:45,000円)
学生:  55,000円 (本体価格:50,000円)
価格関連備考
■ 会員(案内)登録していただいた場合、通常1名様申込で55,000円(税込)から
 ・1名で申込の場合、49,500円(税込)へ割引になります。
 ・2名同時申込で両名とも会員登録をしていただいた場合、計55,000円(2人目無料)です。
 ・3名同時申込は1名につき27,500円(税込)です。
■ 会員登録とは? ⇒ よくある質問
定員
30名 ※現在、お申込み可能です。満席になり次第、募集を終了させていただきます。
備考
資料付【郵送いたします】

【Zoomを使ったWEB配信セミナー受講の手順】
1)Zoomを使用されたことがない方は、こちらからミーティング用Zoomクライアントを
  ダウンロードしてください。ダウンロードできない方はブラウザ版でも受講可能です。
2)セミナー前日までに必ず動作確認をお願いします。Zoom WEBセミナーのはじめかたに
  ついてはこちらをご覧ください。
3)開催日直前にWEBセミナーへの招待メールをお送りいたします。当日のセミナー開始
  10分前までに招待メールに記載されている視聴用URLよりWEB配信セミナーにご参加
  ください。

・セミナー資料は開催前日までにお送りいたします。
 無断転載、二次利用や講義の録音、録画などの行為を固く禁じます。
講座の内容
受講対象・レベル
予備知識は特に必要ありません。ブレインテックなどへの参入、ビジネス展開等に興味のある方に適しています。また、活用事例の技術的裏側に興味のある方にも適しています。
習得できる知識
・脳波計測と処理に関する基礎知識
・ブレイン・コンピュータ・インタフェースの基礎知識
趣旨
脳波計測は専門的な知識が必要なだけでなく、正確なデータの取得にはそれなりの熟練を要する。その一方で、非専門家がアクセスできる情報はそれほど多くない。
 そこで本セミナーでは、脳波とは何か、脳波計測の実際、脳波からわかること・わからないこと、解析の方法、ブレイン・マシン・インタフェースへの応用例、また脳波データのビジネス展開の可能性などについて概説し、一通りの知識を得られるようにする。また、心拍特徴を脳波と同時に活用する事例についても触れる。
プログラム

0.イントロダクション
 0.1 脳波の利用場面
 0.2 世界を変える脳波計測
1.脳波計測の基礎
 1.1 脳活動の計測方法
 1.2 脳波の仕組み
 1.3 脳波の計測方法
  1.3.1 電極の種類
  1.3.2 電極貼り付け位置
  1.3.3 差動増幅
  1.3.4 モンタージュ
 1.4 雑音・アーティファクト
 1.5 周波数フィルタリング
 1.6 独立成分分析
2.脳波特徴とその利用
 2.1 脳活動のモダリティ
 2.2 信号解析の基本
  2.2.1 時間特徴(事象関連電位)
  2.2.2 周波数特徴(定常的誘発電位)
  2.2.3 空間特徴(運動想起)
  2.2.4 時空間特徴
  2.2.5 時間周波数特徴
 2.3 脳波とAI
3.ブレイン・コンピュータ・インタフェース
 3.1 P300スペラ
 3.2 VEPスペラ,RSVP
 3.3 運動想起
4.マルチモーダルなアプローチ
 4.1 心拍計測(EOG,PPG)
 4.2 心拍特徴量(HV,RRI,LF/HF)
 4.3 メンタル推定への応用例
5.その他の話題等
 5.1 脳波計
 5.2 侵襲BMI

キーワード
生体,信号,通信,脳機能,計測,IoT,AI,WEBセミナー,オンライン
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