第1章　生体信号処理とは

・Biomedical Signal Processingの概要

・生体信号の特徴

・医療AIの現状と将来展望

・生体信号解析における課題

第2章　代表的な生体信号

ECG（心電図）

・波形の意味

・不整脈検出

・心疾患診断支援

EEG（脳波）

・周波数帯域

・睡眠解析

・BCI

EMG（筋電図）

・筋活動推定

・リハビリテーション応用

PPG（脈波）

・心拍推定

・SpO₂推定

・ウェアラブル機器応用

呼吸信号

・睡眠時無呼吸

・呼吸状態モニタリング

第3章　生体信号処理の基礎技術

・フィルタリング

・雑音除去

・周波数解析

・ウェーブレット解析

・アーチファクト除去

・特徴量抽出

第4章　機械学習による生体信号解析

・SVM

・Random Forest

・XGBoost

・クラスタリング

・異常検知

第5章　Deep Learningによる生体信号解析

・CNN

・RNN

・LSTM

・Transformer

・Self-Supervised Learning

第6章　Foundation Modelと医療AI

・Foundation Modelとは

・ECG Foundation Model

・EEG Foundation Model

・Multimodal AI

・医療大規模モデル

第7章　Explainable AI（XAI）

・医療分野でのAI説明責任

・SHAP

・Grad-CAM

・Attention可視化

・信頼できる医療AI

第8章　最新研究動向と応用事例

医療診断支援

・不整脈診断

・脳疾患診断

・睡眠障害診断

ヘルスケア

・ウェアラブルデバイス

・在宅医療

・遠隔モニタリング

次世代技術

・EEG Speech Decoding

・Digital Twin Healthcare

・Personalized Medicine

質疑応答