Kohei Kaminishi

博士(工学)、2019年9月東京大学大学院工学系研究科

東京大学 大学院工学系研究科 人工物工学研究センター 特任研究員(太田研究室

Google Scholar, Scopus


2019年10月 - 現在 東京大学 大学院工学系研究科 人工物工学研究センター 特任研究員 

2023年4月 - 現在 中央大学 兼任講師


2016年4月 - 2019年9月 東京大学 大学院工学系研究科 精密工学専攻 博士課程

2014年4月 - 2016年3月 東京大学 大学院工学系研究科 精密工学専攻 修士課程

2012年4月 - 2014年3月 東京大学 工学部 精密工学科

2010年4月 東京大学

Research

"A Neural Controller Model Considering the Vestibulospinal Tract in Human Postural Control," Y. Omura et al., Frontiers in Computational Neuroscience 16, 785099 (2022). DOI:10.3389/fncom.2022.785099

立位姿勢の維持に重要な役割を果たすのが、網様体脊髄路と前庭脊髄路という2つの下行路です。我々はこれまでに、筋骨格モデルの立位姿勢を維持できるような神経系コントローラモデルを提案してきましたが、前庭脊髄路の機能のモデリングは不十分でした。そこで、以前の神経系コントローラモデルに、前庭脊髄路の機能を模した制御を加えたのが本論文です。シミュレートされたモーションの、足圧中心の速度やパワースペクトル密度を計算し、前庭障害患者を扱った研究のデータと比較することで、構築した神経系コントローラモデルを評価しました。


"Passive Way of Measuring QOL/Well-Being Levels Using Smartphone Log," W. Yao et al., Frontiers in Digital Health 4, 780566 (2022). DOI:10.3389/fdgth.2022.780566 

Quality of life(QOL)やwell-beingのように様々な角度からメンタルヘルスを評価できることは、精神疾患の予防等に役立ちます。本論文では、(他のウェアラブルデバイスは使わず)スマートフォンログのみから、QOLやwell-beingに関するアンケートスコアの変動に関して推定を行いました。3種類のアンケート(PANAS、FS、SUBI)のスコアが前の週に比べて上昇するか、そしてそのユーザの平均スコアに比べて高くなるか推定するモデルを、random forestで構築しました。その結果、F-scoreは0.739から0.818の範囲になり、推定できる可能性が示されました。先行研究と同様に、スマートフォンの加速度や傾き等のphysical activityに関連した特徴量が重要であることが分かりました。

Blog

研究室ホームページ構築&運用サービス 年額39,8000円+税 お試し無料