計測・制御
セレクションシリーズ

計測自動制御学会 編

1

次世代医療 AI

ロ
ナ

社

─生体信号を介した人と AI の融合─

藤原 幸一・久保孝富 編著

山川 俊貴・伊藤健史

中野 高志・吉本潤一郎
卓仙コ

松尾 剛行・藤田
桐山 瑶子

コロナ社

共著

刊行のことば

近年の科学技術は，情報化・グローバル化の中で驚くべき速さで発展している。計測・制御分野も例外ではなく，次々と新しい概念・理論・技術が発表され，その核心を理解するのに多大な努力を要する状況にある。さらに，各種の技術が単一の分野に閉じることなく，さまざまな分野が横断的に発展・連携・社

融合し，新たな分野へ多種多様な広がりをみせている。例えば，計測技術の発展は，知的システムを構築するための人工知能やデータサイエンスの発展にも大きく寄与し，両技術分野の融合による技術革新も期待されている。

ロナ

計測自動制御学会（SICE）が扱う，計測，制御，システム・情報，システムインテグレーション，ライフエンジニアリングといった分野は，もともと分野横断的な性格を備えていることから，SICE が社会において果たすべき役割がより一層重要なものとなってきている。SICE では，2018 年に完結した「計測自動制御学会（SICE）計測・制御テクノロジーシリーズ」の次世代となるシコ

リーズ企画の在り方について模索し，議論を重ねてきた。その結果，めまぐる
しく技術動向が変化する時代に活躍する技術者・研究者・学生の助けとなる書籍を，SICE ならではの視点からタイムリーに提供するというシリーズの方針を立てた。
この方針に基づき，従来のシリーズでのテーマや執筆者の選定から出版までのプロセスを見直し，これまでとは異なるプロセスでシリーズ企画を進めていくことにした。ユニークな取り組みとして，SICE がシリーズの執筆者の公募を行い，会誌出版委員会での選考を経て収録テーマを決定している点がある。
また，公募と並行して，会誌出版委員会によるテーマ選定や，学会誌「計測と制御」での特集から本シリーズの方針に合うテーマを選定するなどして，収録
テーマを決定している。テーマの選定に当たっては，SICE が今の時代に出版

ii

刊

行

の

こ

と

ば

する書籍としてふさわしいものかどうかを念頭に置きながら進めている。このようなシリーズの企画・編集プロセスを鑑みて，本シリーズの名称を「計測・制御セレクションシリーズ」とした。
本シリーズは，計測，制御，システム・情報，システムインテグレーション，
ライフエンジニアリングに関わる多種多様なテーマがタイムリーに収録されていくことをねらっている。本シリーズが変化の大きな時代の中で活躍する研究者・技術者・学生の役に立てば幸いである。最後に，このシリーズ企画を進めるに当たってご尽力いただいたコロナ社の各氏に感謝したい。
2021 年 5 月

コ

ロ
ナ

社

計測自動制御学会 会誌出版委員会 出版ワーキンググループ

ま

え

が

き

近年，人工知能（artiﬁcial intelligence; AI）はさまざまな分野で急激に普及し，その勢いは増す一方のように見える。医療分野もその例外ではない。2016
年には深層学習研究の大家であるジェフリー・ヒントンが「人工知能のほうが放射線科医よりも賢くなるので，放射線科医の無駄な教育はやめたほうがいい」と社発言したともいわれている。実際に，CT 画像や MRI 画像に基づく画像診断分野では AI 技術の活用が急速に進んでおり，米国食品医薬品局（FDA）や日本の医薬品医療機器総合機構（PMDA）の承認を得た医療機器プログラム（Softwareロナ

as a Medical Device; SaMD）がすでに登場している。画像診断分野では，これからも AI 技術に基づいた SaMD が次々と開発され，臨床現場への導入が進むと思われる。

しかし，画像診断は医療における一部の領域に過ぎない。心電図・脳波などの生体信号や血液検査のように，検査・診断に用いられているモダリティは，画コ

像以外にもたくさんある。それにもかかわらず，医療分野における AI の利活用で画像診断だけが突出しているのは，データの取得方法が高度に自動化されており，他のモダリティと比較して質の高い学習データの蓄積が容易だからである。一方で，医用画像以外のモダリティでは，大量のデータの収集が手間であることに加え，その解釈や判読が困難であることもしばしばある。現在の AI
技術のパラダイム，すなわちビッグデータ解析とは，大量のデータを用いた数理的なルールの学習にほかならず，データの収集や解釈の難しさはそのまま AI
開発の足枷となっている。
本書では，あえて「次世代医療 AI −−−生体信号を介した人と AI の融合」と銘打ち，医用画像以外のモダリティ，特に生体信号を用いた AI 技術に焦点を当て，来たるべき新たな医療 AI 開発の時代に備えるために必要な事柄を丁寧

iv

ま

え

が

き

に解説した。前述のとおり，画像以外のモダリティではデータの収集や解釈が難しい場合があるが，本書にはその隘路を乗り越えるためのヒントが散りばめられている。
本書は工学・情報学系および医学系の大学院生や研究者を対象として想定しているが，おそらく工学・情報学系の方は，生物学・医学について勉強したことがないと思われる。一方で，医学系の方は電気回路や機械学習などの工学的な方法については，名前は聞いたことがあっても，その中身まで理解されている方は少ないと思う。そこで，本書では，工学・情報学系，医学系の垣根を越えて医療 AI 開発に必要な知識を習得できるよう，生体の構造や機能などの基社

礎から生体センシング・信号処理・機械学習まで，幅広い内容をコンパクトにまとめた。また，実際の医療 AI の開発事例も豊富に紹介して，読者が医療 AIについてイメージを持ちやすいように工夫した。

ロ
ナ

さらに，類書にはない本書の特徴として，医療 AI に関わる法律や倫理，薬事についても解説を試みている。医療 AI 開発はさまざまな面で社会と深い関わりがあり，これらを無視して開発することはできない。医療に関わる分野では，悪意のない些細なミスであっても，それが法に触れたり，倫理に反したりする事柄であれば，いかに良い技術であってもけっして日の目を見ることはな

コ

くなってしまう。さらに，これらを乗り越えて高性能な医療 AI を開発しても，薬事という最大の壁，つまり FDA や PMDA などの規制当局の承認を得ることができなければ，医療 AI システムとして市場に流通させることはできない。
本書で医療 AI の開発にあたってあらかじめ知っておくべき法律や倫理，薬事の知識に触れることで，より現実的に医療 AI の開発を進めることができる。
本書の執筆は，青山学院大学 戸辺義人先生，横浜国立大学 白川真一先生，愛知県医療療育総合センター発達障害研究所 伊東保志先生のご助言により，完成にこぎつけることができた。また，出版にあたってコロナ社の皆様にはたいへんお世話になった。この場をお借りしてお礼申し上げる。

ま

え

が

き

v

なお，本書の執筆分担は以下のとおりである。
執筆分担
幸一

1 章，4.1 節，4.2.1 項，4.3 節，5.1 節，6.2 節

久保孝富

4.2.2〜4.2.3 項，5.5 節，6.3 節，7 章

山川

俊貴

3章

伊藤

健史

2.3〜2.4 節，5.4 節，5.6 節，7 章

中野高志

2.1〜2.2 節，6.1 節
5.2〜5.4 節

松尾

剛行

8.1 節

藤田

卓仙

8.2 節

桐山

瑶子

8.3 節

コ

2021 年 5 月

ロ
ナ

吉本潤一郎

社

藤原

著者一同

目

次

1. 序

論
1

1.2 本 書 の 構 成 .........................................................

6社

1.1 医 療 AI と は ？ .........................................................

2. 生体の構造・機能

82.1.1 神 経 細 胞 ....................................................

8

2.1.2 静止膜電位と活動電位 ............................................

9

経

ロ
ナ

系 .........................................................

2.1 神

2.1.3 シ ナ プ ス 伝 達 .................................................... 10
2.1.4 脳神経回路の構造 ................................................. 11

コ

2.1.5 脳 の 機 能 .................................................... 15
2.2 感 覚 器 系 ......................................................... 21
覚 .................................................... 21

2.2.1 視2.2.2 聴 覚 と 平 衡 覚 .................................................... 25
2.2.3 嗅 覚 と 味 覚 .................................................... 28
2.3 筋 骨 格 系 ......................................................... 29
格 .................................................... 29

2.3.1 骨2.3.2 骨格筋 .................................................... 31

2.3.3 筋 線 維 の 構 造 .................................................... 32
2.3.4 筋線維の収縮原理と神経シグナルによる制御 .................... 34

目

次

vii

2.3.5 筋収縮の生理学 .................................................... 36
2.4 循 環 器 系 ......................................................... 38
2.4.1 循環器系の構成 .................................................... 38
2.4.2 心臓の解剖学的構造 ............................................... 39
2.4.3 刺激伝導系と心筋の収縮 .......................................... 40
2.4.4 循環器系の役割 .................................................... 43
2.4.5 循 環 の 調 節 .................................................... 45

3.1 脳

活

社

3. 生 体 計 測
動 ......................................................... 47

3.1.1 電 気 的 活 動 .................................................... 47

3.2 心

電

3.3 筋

電

3.4 脈

ロ
ナ

3.1.2 脳 血 流 反 応 .................................................... 52
図 ......................................................... 54
図 ......................................................... 58
波 ......................................................... 58

3.4.1 光電式容積脈波記録 ............................................... 59

コ

3.4.2 心 弾 動 図 .................................................... 60

4. 生 体 信 号 処 理

4.1 信号処理の基礎 ......................................................... 62
4.1.1 フ ー リ エ 解 析 .................................................... 62
4.1.2 ウェーブレット解析 ............................................... 75
4.2 行 列 分 解 ......................................................... 85
4.2.1 主 成 分 分 析 .................................................... 85
4.2.2 独 立 成 分 分 析 .................................................... 95

目

viii

次

4.2.3 非負値行列因子分解 ............................................... 101
4.3 生体信号の特徴量 ....................................................... 104

5. 生体信号処理に用いられる AI・機械学習
5.1 異 常 検 知 ......................................................... 108
5.1.1 多変量統計的プロセス管理（MSPC） ........................... 109
5.1.2 自 己 符 号 化 器 .................................................... 112
5.2 クラスタリング ......................................................... 113

5.2.2 k平均社

5.2.1 階層的クラスタリング ............................................ 114
法 .................................................... 117

5.2.3 混合ガウス分布モデル ............................................ 119
類 ......................................................... 122

ロ
ナ

5.3 分

5.3.1 最近傍法と k 近傍法 ............................................... 123
5.3.2 ベイズの識別規則と線形判別分析法 .............................. 124
5.3.3 ロジスティック回帰 ............................................... 126
5.3.4 サポートベクタマシン ............................................ 127

コ

5.3.5 決定木とランダムフォレスト ..................................... 131
5.4 回

帰 ......................................................... 134

5.4.1 線 形 回 帰 .................................................... 135
5.4.2 サポートベクタ回帰 ............................................... 136
5.4.3 k 近傍法とカーネル回帰 .......................................... 138
5.4.4 ガウス過程回帰 .................................................... 139
5.5 因 果 推 論 ......................................................... 143
5.5.1 グレンジャー因果性 ............................................... 144
5.5.2

LiNGAM.................................................... 145

目

次

ix

5.6 深 層 学 習 ......................................................... 148
5.6.1 フィードフォワードニューラルネットワーク .................... 148
5.6.2 普 遍 性 定 理 .................................................... 149
5.6.3 誤 差 逆 伝 搬 法 .................................................... 150
5.6.4 畳み込みニューラルネットワーク：画像データの処理 .......... 153
5.6.5 再帰型ニューラルネットワーク：時系列データの処理 .......... 157
5.6.6 そ の 他 の 話 題 .................................................... 158

6.1 脳

活

社

6. 生体信号を用いた医療 AI 技術開発
動 ......................................................... 161

6.1.1 脳機能画像を用いた精神疾患の診断と層別化 .................... 161

ロナ

6.1.2 ブレイン−マシンインタフェース（BMI） ....................... 167
6.2 心 拍 変 動 ......................................................... 171
6.2.1 自 律 神 経 系 .................................................... 172
6.2.2 心 拍 変 動 解 析 .................................................... 172
6.2.3 時 間 領 域 指 標 .................................................... 174

コ

6.2.4 周波数領域指標 .................................................... 174
6.2.5 脈波の HRV 解析への利用 ........................................ 175
6.2.6 自律神経系の機能検査法 .......................................... 177
6.2.7 HRV によるてんかん発作予知 .................................... 178
6.2.8 臨床データへの適用結果 .......................................... 181
6.3 筋 電 位 信 号 ......................................................... 184
6.3.1 運動単位：筋線維群と α 運動ニューロン ........................ 185
6.3.2 筋電位信号とは .................................................... 185
6.3.3 表面筋電図の計測方法 ............................................ 186
6.3.4 筋電位信号の応用事例 ............................................ 189

x

目

次

7. 実社会への実装および今後の展望
7.1 社 会 実 装 例 ......................................................... 195
7.1.1 心電図または心音を用いる AI デバイス ......................... 196
7.1.2 胸部聴診音や呼吸音を用いる AI デバイス ....................... 197
7.1.3 その他のバイタルサインを用いるデバイス ...................... 199
7.1.4 画 像 診 断 .................................................... 200社

7.2 今 後 の 展 望 ......................................................... 201

8. 医療 AI の法律・倫理・薬事

ロナ

8.1 医療 AI 開発者にとっての法律の意義 .................................. 203
8.1.1 法的規制の大枠 .................................................... 204
8.1.2 事 例 検 討 .................................................... 212
8.2 医療 AI の法律と倫理 ................................................... 216
8.2.1 AI の 倫 理 .................................................... 216

コ

8.2.2 医療・医学研究の倫理 ............................................ 220
8.2.3 倫理にどのように対応すればよいのか ........................... 224
8.3 医 療 AI と 薬 事 ......................................................... 225
8.3.1 医療 AI の医療機器該当性について .............................. 226
8.3.2 薬事規制から見た医療 AI 開発 ................................... 230
8.3.3 AI 医療機器に治験は必要か不要か？ ............................ 232

引用・参考文献 ........................................................... 236
索

引 ........................................................... 254

第 1 章序

医 療 AI と は ？

社

1.1

論

本書を執筆している 2020 年現在，人工知能（artiﬁcial intelligence; AI）は，その話題をテレビや新聞などのメディアで聞かない日がないぐらい，われわれのロナ

生活の一部になりつつある。日常的に Apple の Siri や Amazon の Alexa などの音声アシスタント AI を使っている人も多いだろう。そのほかにも，スマートフォンのカメラアプリの顔認識や外国語の機械翻訳も AI 活用の一部である。わずか 10 年前に，ここまで AI が世界に普及すると予測できたであろうか。2012
年の，深層学習を用いた画像識別用の AI である AlexNet の登場が，すべてをコ

変えてしまったのである1)† 。昨今の AI ブームは，たった 1 つの技術が世界を変えうるという顕著な例である。そして，これからも AI の利活用はますます進むだろう。

AI を活用できる分野は広く，今後も加速度的に広がっていくものと期待されるが，本書では特に医療 AI に着目する。医療 AI とは，医療現場で活用される

AI のことである。実臨床においては，特定の疾患だけに注目しても，リスク評
価，診断・鑑別，治療法の選択，そして予後の予測など，医療者は多くの判断を求められる。判断の誤りは即座に医療過誤に繋がりかねず，その責任は重い。
さらに，同一の疾患であっても患者間の差異は大きく，意思決定のフローは複雑である。そこで，これまでに収集された大量の臨床データを AI で学習して，†肩付きの数字は巻末の引用・参考文献の番号を表す。

2

1. 序

論

患者個々人に最適な治療法を提示できれば，医療者・患者双方のメリットは計り知れないだろう。

AI の歴史がじつは古いことがよく知られているように，医療 AI の歴史も同様に古い。第一次ブームの終盤，1970 年代にはスタンフォード大学にて，Mycin（マイシン）と呼ばれる医療用 AI が開発されている2) 。Mycin は伝染性血液疾
患を診断し，適する抗生物質を推奨する機能があった。これは 500 程度のルー
ルを if-then 方式で書き込んだエキスパートシステムとして実現されており，ス
タンフォード大学の調査によると，65% の精度で診断が可能であった。この診断精度は感染症専門医でない医師よりは良い成績だが，専門医の診断結果より

社は悪かったとされる。

Mycin は臨床では使われなかった。性能面の問題というよりも，むしろ倫理や法律の面で，AI を医療に使って間違った診断を下した場合に，だれが責任をロ
ナ

とるのか不透明であるという問題が大きかったという。これは，現在の医療 AI
でも解決していない問題である。

また，Mycin の開発では，専門家の知識をどのように引き出してルールとして書き下すのかという困難な問題にも直面した。このような知識表現の問題はエキスパートシステム開発において共通の課題であり，当時はこの課題を十分コに解決できていなかった。この結果，その時代の AI ブームは終焉を迎え，AI冬の時代へと突入していった。それに伴って，しばらく医療 AI の研究開発も下火となった。

一方，現代の AI ブームを支えているのは深層学習を含む機械学習技術であり，その根底にはビッグデータがある。つまり，インターネットを通じて安価に大量のデータを収集できるようになり，それを高速に処理できるコンピュータが登場したことで，エキスパートシステムのようなルールベースの知識表現に頼らない，深層学習のような複雑な AI を構築することが可能となった。そして，再度 AI ブームが到来したことで，医療 AI も世間から改めて脚光を浴びるようになった。
それでは，機械学習を基盤とする現代の AI において，医療 AI はどのような1.1 医 療 AI と は ？

3領域で活用されているのだろうか。医療 AI の分類についても方法論や適用する疾患，診療科など，さまざまな切り口があると考えられるが，ここでは解析対象とするデータに基づいて，(1) コンピュータ断層撮影（computed tomography;

CT）や核磁気共鳴画像法（magnetic resonance imaging; MRI）をはじめとす
る医用画像に基づく画像診断，(2) 自然言語で記述されたカルテデータ，(3) 心電図（electrocardiogram; ECG）や脳波（electroencephalography; EEG）に代表される生体信号，の 3 つに分類する。
画像診断 最も AI 活用が進んでおり，技術的に成熟しているのは，画像診断分野である。例えば，AI が検査データを読むことで，人間の医療者よりも社

安価かつ正確に病名を診断し，または病変部を特定するなどの用途が期待されている。特に放射線科領域，つまり CT や MRI 画像を読影するプ
ロセスでは，医師や技師を AI が補助する流れが顕著である。これをコンロ
ナ

ピュータ支援診断（computer-aided diagnosis; CAD）と呼ぶ3) 。日本は人口当りの CT や MRI の台数が他国に比べて多いことが知られているが，医用画像を読影する放射線科医は不足しがちである。そこで，AI が読影を補助できれば，放射線科医の負担軽減に繋がる。

CT や MRI 以外に画像を使った診断では，ECG 信号を画像として扱う

コ

ことで無症候心疾患を検出する方法や4) ，眼底画像による糖尿病性網膜症の診断5) が知られる。ただし，現状ではほとんどの場合，直接 AI が読影した結果をそのまま診断結果とすることはできない。従来の CAD では，
医師はシステムの示す病変位置のマーカーなどを参照することなく読影し，その後，システムの結果を参考にして最終診断を行うというプロセスを踏むものが多い† 。これは，AI の性能，信頼性だけではなく，AI が誤診した際の責任の所在について，議論が尽くされていないことの表れでもある。
†

これを second reader 型 CAD と呼ぶ。なお，AI の結果を医師が読影の最初から参照
するタイプは concurrent reader 型，AI の結果のみで診断するものは ﬁrst reader 型と分類されている。

4

1. 序

論

カルテデータ 日々の診療において，カルテは必ず蓄積されるデータである。なんらかの検査を実施しなくとも問診時の所見は記入され，行われた処置，処方された薬などの情報がカルテには残る。これらを AI 開発に活用しない手はないが，容易ではない。以前は手書きが主流であったカルテも近年では電子化が進み解析が容易になったとはいえ，問診時の所見は自然言語で記入され，また病名や薬剤名の表記揺れも多いためである6) 。カル
テデータはこのように典型的な非構造化データであるが，自然言語処理技術の著しい性能向上に伴って，これを活用したカルテ解析 AI が登場している。例えば，小児患者の症状，病歴，検査結果などのカルテ情報から社

診断を行う AI システムも，すでに実用化されている7) 。また，Amazon
は Comprehend Medical と呼ばれるカルテ情報向けの自然言語処理シス
テム8) をクラウドサービスとして提供している。

ロナ

生体信号 ネットワークの発展により，病院内においてもさまざまなセンサやモニタから，患者の生体情報をリアルタイムに収集・解析できるようになった。これにより，患者病態のリアルタイムモニタリングに AI が活用されるようになっている。例えば，AI によって ECG や血圧などの生体信号をリアルタイムに解析することで，集中治療室（ICU）における患コ

者の病態変化を予測し事前の治療に繋げられれば，臨床的な意義は大きいだろう9) 。これはまさに AI による生体情報解析の活用の最たるものであり，EEG によるてんかん発作予知10) や，音声からの認知症の早期検
出11) ，心拍変動（heart rate variability; HRV）による睡眠時無呼吸症
候群スクリーニングなど，生体信号解析の活用の幅は広い。
画像診断もカルテデータ解析も，病変部をアノテーションした画像データセッ
トを構築したり，医学用語のコーパスを整備したりするなど特有の作業は必要だが，これらの AI の進歩は，直接的に画像解析技術や自然言語処理技術などの機械学習技術の進歩に負うところが大きい。適当なデータセットやコーパスなどがあれば，人体や対象とする疾患についての医学的な知識を特に活用しな1.1 医 療 AI と は ？

5くても，既存の機械学習アルゴリズムを適用するだけで，ある程度の性能の AIを開発できる場合がある。
生体信号に関しては，必ずしもデータに機械学習技術を適用すれば性能の良い AI が構築できるわけではない。生体信号の背後にはそれぞれ特有の生理学的メカニズムがあり，そのメカニズムを理解していないと，信号の解釈が困難である。また，生体信号を測定するための脳波計や心電図などの原理や特徴を把握しておかなければ，適切な測定ができなかったり，そもそも実験計画が立案できなかったりするという問題に直面する。これらのメカニズムや原理を理解しておかないと，正しく測定できているのか，アーチファクト（信号に混入

社する体動や電源などに由来するノイズ）が混入しているのかの判断もできないだろう。

なにより，単純に医師による読影や診断の機械への置き換えを狙う画像診断ロナ

AI と異なり，生体信号を活用する AI はさまざまな臨床の場面で活用されうる。
そのため，対象となる疾患の病態のみならず，臨床現場での診療フローを理解していないと，実用的な AI の開発は困難である。例えば，EEG に基づいててんかん発作を予知する AI を開発しようと考えた場合，てんかんの診断フローや脳波計がどのような装置であるかについての理解が十分でなければ，そもそコ

もどのような場面で患者が脳波計を着用するのかも想像できないだろう。
このように，生体信号を活用する AI の開発には，機械学習技術のみならず，
基礎医学から臨床にわたる幅広い医学的な知識が必要になる。その取り組みは
始まったばかりであり，次世代の医療 AI の中心となりうる大きなポテンシャ
ルを秘めている。生体信号を活用する AI は，医療・ヘルスケアのあり方を大きく変えていくだろう。

索

引

【か】

アクチン
34
アクティブ電極48
アーチファクト5, 54, 56,
60–62, 105, 165, 179
アナログ−ディジタルコンバータ
51
安静時脳活動162

回 帰122
階層的クラスタリング
114, 166
灰白質
12
ガウス過程回帰139, 189
化学的シナプス
10
カクテルパーティ効果
95
隠れマルコフモデル 192, 193
画像診断3, 153, 171, 200
活性化関数112, 149
活動電位
9, 23, 28, 41,
54, 168, 185
カーネル回帰138
過分極10, 22
関 節
30, 189
間接路
14
完全連結法
116
間 脳
11

ロ
ナ

【い】
イオンチャネル 9, 22, 28, 29
イオンチャネル共役型受容体
11イオンポンプ9, 20, 185
一般化線形モデル
164
医療 AI
1
因果推論
143

コ

【う】

ウィルソン中心電極
57
ウェーブレット解析
75, 106, 171
ウォード法
117
運 動
17
運動単位
185
運動ニューロン34, 185【え】エキスパートシステム

2【お】オイラーの公式

64

胸部誘導
55
行列分解
85
局所組織酸素飽和度53
筋原線維
33, 40近赤外分光分析52
筋線維32, 58, 185
筋電位信号58, 184
筋電音声認識
191
筋電義手
189
筋電図
58

社

【あ】

【き】
記 憶
16
機械学習
2, 61, 104, 108
擬似相関144
基準電極導出法
47
機能局在
15
機能結合
163
逆フーリエ変換66
強化学習
17
教師あり学習14, 122
教師なし学習13, 113
凝集型階層的クラスタリング
114

【く】
空間分解法
53
クラスタリング
113, 166
グリア細胞
8, 10, 15
グレンジャー因果性
144
訓練データ集合122【け】
計算論的神経科学
12
計装増幅器
51, 56血液脳関門
15
血中酸素レベル依存シグナル
20
決定木
131
言 語
18

【こ】
高周波律動
50
高速フーリエ変換68
光電式容積脈波記録 59, 175
恒等関数
149
後 脳
11
興奮収縮連関36

索
国際 10-20 法
47, 105
誤差逆伝搬法
150
骨 格
29
骨格筋
31, 40, 185
コラム構造23, 26
混合ガウス分布モデル 119
コンピュータ支援診断
3

引

【し】

【す】

ロ
ナ

【さ】

コ

シェロング試験177
時間周波数解析
75
時間分解法
52
識 別
105, 122
軸 索
8, 23, 27
シグモイド関数149
刺激伝導系
41, 54
自己符号化器112
事象関連電位
48, 105
システムリファレンス電極 47
姿勢保持32, 187
シナプス
10, 35
シナプス可塑性
16
重心連結法
116
終 脳
11
終 板
35, 185
樹状突起
8
主成分
86
主成分分析
72, 86, 99
受容体
11

【た】
大脳基底核
14
大脳皮質
12
体部位局在性
15
畳み込み
68
畳み込み定理69
畳み込みニューラルネット
ワーク
153, 171
脱分極
9, 22, 35, 41
多変量統計的プロセス管理
109, 179
単極誘導
54
短時間フーリエ変換 73, 106
単変量統計的プロセス管理
109
単連結法
116

社

再帰型ニューラルネット
ワーク
157
最近傍法
123
最小二乗法
135, 145
再分極
10, 36
最尤推定法127, 145
錯 視
24
サッケード
25
差動増幅
49
サポートベクタ回帰
136
サポートベクタマシン
129, 192

受容野
22, 154
循環器系
38
情 動
16
小 脳
13
自律神経系
18, 45, 171
心 筋
40
心筋細胞
40
神経筋接合部
35
神経細胞
8
神経支配帯
185
神経修飾物質17
神経伝達物質11, 35
人工知能
1
心 臓
39
深層学習
1, 148, 170, 191, 192
心弾動図60
シンチグラフィ177
心電図43, 54, 171, 196
心 拍
43
心拍変動
45, 55, 172

随意運動
31
髄 脳
11
睡眠ポリグラフ検査
105
スケーリング75
スペクトル
52, 66, 174

【せ】
静止膜電位
生体信号
脊 髄
線形回帰

9, 185
4
11, 34135, 139

【そ】
双極導出法
双極誘導
層別化
側性化
ソフトマックス関数

47
54
162
18
149

255

【ち】

中枢神経系
中 脳
直接路
直交ウェーブレット変換

11
11
14
72

【て】
テストデータ集合
てんかん
電気的シナプス
電力増幅器

122
178
11
51, 56

【と】
頭蓋内脳波
頭皮脳波
特徴量
独 立
独立成分分析
トランスレート49
47
61, 105
95, 97
95
75

【に】
二値分類
122
ニューラルネットワーク
113, 148, 168, 189, 193
ニューロフィードバック 170

索

256

引

【の】
脳
11
脳アトラス
163
脳 幹
11
脳 波 47, 62, 105, 168, 170
脳波計
50
ノンパラメトリック法 139【は】バイオマーカー
162, 166白 質
12パーセバルの定理
72, 93
パラメトリック法
139
パルスオキシメーター 53, 59
パルスオキシメトリー
59
判別関数
126

ホルター心電図【へ】

網 膜
モンタージュBCG
BMI
BOLD シグナル

【む】
無相関

60
167 ECG
20 ECoG
EEG

21
47

【ゆ】

誘発電位

48

【ら】

ランダムフォレスト

133

【れ】
連合野

15

【ろ】
ロジスティック回帰 126, 127◇
EKG
EM アルゴリズム【C】
50 CNN51
1
DC 結合

87, 97, 99

【も】

ロ
ナ

コ
【A】

【B】

ミオシン
34
みにくいアヒルの子定理 104

方向選択性
23
報酬系
17
ポピュレーションコーディング
169

◇

128

【み】

【ほ】

フィードフォワードニュー
ラルネットワーク
148

AC 結合
ADC
AI

【ま】

社

【ひ】

55, 196

マージン最大化原理

平均電位基準法
47
平均連結法
116
ベイズ識別規則125
ベイズの公式124
ヘブ則
16
ヘモグロビン 20, 44, 52, 176
ヘモダイナミクス
20, 52
変形ランベルト−ベール則 52

皮質脳波49, 168
ビッグデータ2
非負値行列因子分解101
標準化87, 165標準肢誘導
55標準モニター誘導55
表面筋電図58, 184【ふ】フィルタ 51, 56, 68, 83, 165
不確定性原理74
不関電極
47
ブートストラップ法
133
ブラインド信号源分離
95
フーリエ解析
63
フーリエ級数63
フーリエ係数63
フーリエ変換66
ブレイン−マシンインタ
フェース
167
分光学的窓
52
分 類
122

153

【D】
【E】

54
120

【F】

FDA
196
50 fMRI 20, 45, 52, 162, 169
fNIRS
53, 170【G】

3, 54, 171
49 Gタンパク質共役型受容体 11
47, 105 GLM
164

索
GMM

【H】
HF
HFnu
HRV

119 LFnu
175【R】
LiNGAM
145
LSTM
158 right leg drive
R-R 間隔
175
【M】
RRI
175
172 MSPC
109, 179

257

57
55, 172
55, 172

【S】

【I】
ICA

【K】
k 近傍法
k 平均法

【N】
95, 106 NASA 誘導
55
NIRS
52
NMF
101
124
【P】
117, 118
PCA
72, 86, 106
PPG
59, 175
174 PPI
59
175

sEMG
STFT
SVM

ロ
ナ
コ

58, 18473
129, 184

【U】
USPC

109

〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜〜

社

【L】
LF
LF/HF

引

【数字】

12 誘導心電図55

—— 編著者・著者略歴 ——藤原 幸一（ふじわらこういち）

久保 孝富（くぼたかとみ）

2002年 大阪大学医学部医学科卒業，医師免許取得，以後 2007 年まで医師として神経内科診療に従事2012年 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研
究科博士後期課程修了（情報生命科学専
攻），博士
（工学）
2012年 奈良先端科学技術大学院大学助教
2017年 奈良先端科学技術大学院大学特任准教授
現在に至る

山川 俊貴（やまかわ伊藤 健史（いとう

としたか）

たけし）

2017年 北海道大学医学部医学科卒業，医師免許取得
2019年 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研
究科博士前期課程修了（情報科学専攻），
修士（工学）
2019年 奈良先端科学技術大学院大学先端科学技術研究科博士後期課程（情報科学領域）2019年 日本学術振興会特別研究員（DC1）
現在に至る

ロ
ナ

2003年 熊本大学工学部電気システム工学科卒業
2005年 熊本大学大学院自然科学研究科博士前期
課程修了（電気システム専攻）
2008年 熊本大学大学院自然科学研究科博士後期課程修了（システム情報科学専攻），博士（工学）
2008年 静岡大学助教
2014年 熊本大学大学院助教
2019年 熊本大学大学院准教授
現在に至る

社

2004年 京都大学工学部工業化学科卒業
2006年 京都大学大学院工学研究科修士課程修了（化学工学専攻）2006年 トヨタ自動車株式会社勤務
2009年 京都大学大学院工学研究科博士後期課程修了（化学工学専攻），博士（工学）
2009年 日本学術振興会特別研究員（PD）
2010年 日本電信電話株式会社 NTT コミュニケーション科学基礎研究所勤務
2012年 京都大学大学院助教
2018年 JST さきがけ研究員（兼任）2018年 名古屋大学大学院准教授
現在に至る

吉本 潤一郎（よしもと じゅんいちろう）

2005年 大阪大学基礎工学部システム科学科卒業
2006年 沖縄科学技術研究基盤整備機構準研究員
2010年 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研
究科博士後期課程修了（情報生命科学専
攻），博士
（理学）
2010年 沖縄科学技術大学院大学研究員
2014年 沖縄科学技術大学院大学スタッフサイエ
ンティスト
2016年 広島大学助教
2017年 奈良先端科学技術大学院大学特任准教授
2020年 藤田医科大学准教授
現在に至る

1998年 関西大学総合情報学部総合情報学科卒業
2002年 奈良先端科学技術大学院大学情報科学研
究科博士後期課程修了（情報システム学
専攻）
，博士
（工学）
2002年 科学技術振興機構 CREST 博士研究員
2004年 科学技術振興機構沖縄新大学院大学先行研究事業研究員
2005年 沖縄科学技術研究基盤整備機構研究員（2010 年よりグループリーダーに昇格）
2011年 沖縄科学技術大学院大学神経計算ユニットグループリーダー
2015年 奈良先端科学技術大学院大学准教授
現在に至る
2018年 国際電気通信基礎技術研究所脳情報通信総合研究所客員主幹研究員

コ

中野 高志（なかの たかし）

松尾 剛行（まつお たかゆき）

藤田 卓仙（ふじた2006年 東京大学法学部卒業
2007年 最高裁判所司法研修所修了，弁護士登録（第一東京弁護士会）
2007年 桃尾・松尾・難波法律事務所パートナー
弁護士
現在に至る
2013年 ハーバード・ロー・スクール修了（LL.M.）
2014年 NY 州弁護士登録
2015年 北 京 大 学 法 学 院 法 学 修 士 課 程 修 了（LL.M.）
2018年 慶應義塾大学講師（非常勤，兼任）
2020年 北京大学法学院博士課程修了
（博士
（法学）
）

2006年 東京大学医学部医学科卒業
2011年 東京大学大学院法学政治学研究科修了（法曹養成専攻）
2011年 慶應義塾大学特任研究員
2012年 慶應義塾大学特任助教
2015年 名古屋大学寄附講座准教授
2017年 慶應義塾大学特任助教
2018年 慶應義塾大学特任講師
2021年 慶應義塾大学特任准教授
現在に至る
2018年 世界経済フォーラム第四次産業革命日本センターヘルスケア・データ政策プロ
ジェクト長
（兼任）

ようこ）

コ

ロ
ナ

2008年 京都大学医学部医学科卒業
2008年 国立国際医療センター病院初期臨床研
修医2010年 国立国際医療研究センター病院救急科レジデント
2013年 医薬品医療機器総合機構医療機器審査部
審査専門員（臨床医学担当）
2019年 株式会社 MICIN Regulatory Aﬀairs
Specialist
現在に至る

社

桐山 瑶子（きりやまたかのり）次世代医療 AI ——生体信号を介した人と AI の融合——

2021 年 7 月 5 日 初版第 1 刷発行者

公益社団法人
計 測 自 動 制 御 学 会
藤
原
幸
一
久
保
孝
富
山
川
俊
貴
伊
藤
健
史
中
野
高
志
吉
本
潤 一 郎
松
尾
剛
行
藤
田
卓
仙
桐
山
瑶
子
株式会社
コ ロ ナ 社
代 表 者
牛 来 真 也
三 美 印 刷 株 式 会 社
有限会社
愛千製本所

ロ
ナ

編

検印省略

社

Biosignals and Next Generation Medical AI—At the Frontier of Human-AI Integration—c 公益社団法人 計測自動制御学会 2021


編 著 者

コ

著

者

発 行 者
印 刷 所
製 本 所

112–0011 東京都文京区千石 4–46–10
発 行 所 株式会社 コ ロ ナ 社
CORONA PUBLISHING CO., LTD.
Tokyo Japan
振替 00140–8–14844・電話（03）3941–3131（代）
ホームページ https://www.coronasha.co.jp

ISBN 978–4–339–03381–6 C3353 Printed in Japan（新宅）G

本書のコピー，スキャン，デジタル化等の無断複製・転載は著作権法上での例外を除き禁じられています。
購入者以外の第三者による本書の電子データ化及び電子書籍化は，いかなる場合も認めていません。
落丁・乱丁はお取替えいたします。