🦉 筑波大学 KDE 堀江グループ / KDE Horie Group

筑波大学 知識・データ工学研究室
睡眠・データマイニング (SLEEP) チーム

English version is here

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🦉 概要 / Overview

堀江グループは, AI・データマイニング技術を用いた睡眠・医療データ解析を中心に研究を進めています.
生体信号 (脳波・心拍・酸素飽和度など) を対象に, 機械学習・深層学習を活用した
睡眠ステージ判定や疾患スクリーニングなどの応用研究を行っています.

Horie Group focuses on AI and data-mining approaches for sleep and biomedical data analysis.
We develop machine-learning methods for automated sleep staging and early screening of neurological and sleep-related disorders.

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🔑 研究のキーワード / Research Key-words

🦉 Horie Group Research Tree

• 技術 / Core Technologies
  • 機械学習 (Machine Learning)
    • 浅層学習 (Shallow Learning)
      • SDNN (Selective Desensitization Neural Network)
    • 深層学習 (Deep Learning)
      • Transformer
      • Large Language Models (LLM)
    • Explainable AI (XAI)
• 対象信号 / Target Signals
  • 生体信号処理 (Biomedical Signal Processing)
    • ポリソムノグラフ信号 (Polysomnographic Signals)
      • 脳波 (EEG), 眼電位 (EOG), …
  • 音声解析 (Acoustic Analysis)
    • 呼吸音解析 (Respiratory Sound Analysis)
• 応用 / Applications
  • 情報技術の医療応用 (Medical Applications of IT)
  • 自動診断・検査 (Automated Diagnosis & Testing)
    • 睡眠ステージ判定 (Sleep Stage Scoring)
    • パーキンソン病スクリーニング (Parkinson’s Disease Screening)
    • 個人差解析 (Subject-variability Analysis)

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🔬 最近の研究テーマ / Recent Research Topics

• 深層学習を用いた 睡眠ステージ判定 の高精度化と診断モデルのXAI化
• Transformerを活用した 個人差に強いモデル構築
• 家庭用計測デバイスを利用した パーキンソン病スクリーニング
• 医療データの前処理・特徴抽出・可視化手法の開発
• LLMを用いた睡眠検査レポートの自動生成

研究論文一覧はこちら

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💻 研究環境 / Environment

• GPUワークステーション: V100系複数台，H100欲しい
• クラウド環境: 大学計算資源, GitHub Actions など
• 開発ツール: Python (PyTorch, TensorFlow), Docker, VS Code Remote
  現在, 来年度に向けて開発ツールの刷新や既存コードのライブラリ化を進めています.

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📂 研究資源 / Resources

• 筑波大学国際統合睡眠医科学研究機構 (IIIS) と共同で作成した 睡眠EEGデータベース
• 複数台のワークステーションおよびデータベースサーバー
• 共同研究ネットワーク (筑波大学附属病院, IIIS, グルノーブル・アルプ大学, 株式会社S'UIMIN など)

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🌐 チームの活動スタイル / Lab Life

• 週1回の進捗確認
• 週1回の睡眠ゼミ (堀江チーム & 睡眠×情報をテーマとした研究者, 他チーム学生)
• GitHubなどを活用したフラットな議論
• 国内外学会 (AAAI, ICHI など) への積極的な発表支援

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👥 メンバー / Members

• 教員: 堀江 和正 (助教)
• 博士・修士・学部学生 合計7名 (2025年9月現在)

🔗 関連メンバー / Related Members

• 教員: 北川 博之 (特任教授)
• Humanics学位プログラム の学生など

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🌟 アピールポイント / Highlights

• AI × 医療 の最先端テーマに触れながら, コーディング・論文執筆・国際発表まで幅広く経験可能．
• 研究活動に加え，共同研究企業やスタートアップを通じた実装プロジェクトに参加するチャンスがあります．
• 学内外の研究者・企業とのネットワークを活かした共同研究の機会が豊富です．

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よくある質問 / Q & A

ここ

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📺 メディア掲載 / Media Coverage

https://www.ccs.tsukuba.ac.jp/research-topic-v14/
https://www.tsukuba.ac.jp/journal/technology-materials/20200324000158.html
https://wpi-forum.jsps.go.jp/article/research/vol19-2/

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📩 配属・問い合わせ / Join Us

研究室説明会や配属希望に関する質問はこちらのDiscussionまでお寄せください.
また，配属希望調査の前に面談を行うことをお勧めします．horie@cs.tsukuba.ac.jpまでメールで連絡してください．

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