生体信号解析特論

Advanced Lecture for Biosignal Analysis

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コース応用科目

情報科学研究科

1年

KIIMD5MCA1

2.0単位

講義 (Lecture)

2026年度後期

水野 由子、原口 亮

情報科学研究科

日本語

目標3

水野：月曜日 9：30−10：30・教員研究室
原口：水曜日 13：00−15：00・教員研究室

水野　yuko@gsis.u-hyogo.ac.jp
原口　haraguch@gsis.u-hyogo.ac.jp

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2◎／1〇

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【講義目的】生体に関わる各種情報についての知識と、それを支える情報技術の関与について学び、情報科学と生命科学にまたがる境界領域への理解を深めるとともに、学際的な視野を広げることを目的とする。
【到達目標】脳波、心電図、脈波、サーモグラフィ計測、解析等に関する実践的な演習を実施することである。

【講義内容】
本講義では、生体に関わる各種情報についての知識と、それを支える情報技術の関与について学び、情報科学と生命科学にまたがる境界領域への理解を深めるとともに、学際的な視野を広げる。そのために、脳波、心電図、脈波、サーモグラフィ計測、解析等に関する実践的な演習を実施する。
【授業計画】
授業での内容項目としては以下を予定している。
（水野：前半担当）
1．オリエンテーション：本講義のねらい、全体の概要
2．脳波計測の基礎：開閉眼による脳波の変化
3．脳波計測の基礎：睡眠による脳波の変化
4．脳波計測の基礎：アーチファクト、成長による脳波の変化
5．脳波解析：開閉による脳波の変化
6．脳波解析：睡眠による脳波の変化
7．脳波解析：アーチファクト、成長による脳波の変化
（原口：後半担当）

8．概要,シミュレーション技術の創薬・医療機器応用 
9．ニューロン膜興奮モデルを用いた演習 
10．心臓電気現象モデルを用いた演習 
11．仮想脳波・仮想心電図モデルを用いた演習 
12．学生プレゼン 
13．学生プレゼン 
14．学生プレゼン 
15．まとめ

対面

・対面授業のみ
・遠隔授業単位上限の適用を受けない

利用する場面を限定し許可

生成AIの利用にあたっては『本学の教育における生成AIの取扱いについて(学生向け)』の記載内容について留意すること。
この授業においては、以下の範囲において、生成AIの利用を許可し、これ以外の範囲での利用は禁止する。生成AIの利用については担当教員の指示に従うこと。教員が認める範囲を超えて生成AIを利用したことが判明した場合は、単位を認定しない、又は認定を取り消すことがある。生成AIの出力した内容について、事実関係の確認や出典・参考文献を確認・追記することが重要である。また、生成AIによる出力結果をそのまま課題・レポートとして提出してはならない。
利用可の範囲：英語論文翻訳，プログラミングの補正

必要に応じて講義内等で指示・紹介する。

必要に応じて講義内等で指示・紹介する。

事前学習
事前に配布している資料を読み講義内容を把握するとともに，理解できない所を明確にしておく．

事後学習
講義内容を見返し，理解できているかを確認する．理解できていない所があれば，質問するなどして理解に努める．

事前・事後学習に60時間必要である．

解析は基本的に個人で行なうが，分からない所を学生同士で教え合うことを推奨し，それにより教える力，コミュニケーション能力を養う．
学生による課題プレゼンテーションと学生同士によるディスカッションを行う．

成績評価の基準：講義目的・到達目標に記載する能力（知識・技能、思考力、判断力、表現力等）の到達度に応じてSからDまで成績を与える。
成績評価の方法：授業・課題への取り組み状況（50％），期末レポート・試験（50%）を基準として評価する

該当しない