top of page
エアロゾルジェット印刷のフレキシブル電極
2018年5月~2018年7月
学部生として初めてボランティア参加した夏に、皮膚に適合するフレキシブルな電気回路を、適合する表面にエアゾル・ジェットで印刷する方法を学びました。眼電計(EOG眼球運動)や脳波計(EEG脳活動)などの生体信号を収集するための電極の印刷と転写の工程を手伝いました。
![](https://static.wixstatic.com/media/0aad4d_5162032d0bf544c1a0c1734ff693ecd4~mv2.png/v1/fill/w_300,h_224,al_c,q_85,usm_0.66_1.00_0.01,enc_avif,quality_auto/0aad4d_5162032d0bf544c1a0c1734ff693ecd4~mv2.png)
電極設計の第1層
![](https://static.wixstatic.com/media/0aad4d_4dc3701f3c2f4aee9fe6f1a6413ee2b5~mv2.png/v1/fill/w_427,h_214,al_c,q_85,usm_0.66_1.00_0.01,enc_avif,quality_auto/0aad4d_4dc3701f3c2f4aee9fe6f1a6413ee2b5~mv2.png)
電極設計の第2導電層
EOG信号とEEG信号を用いたロボットアームの作動
2018年1月~2018年5月
ジョージア工科大学のVIP(Vertically Integrated Projects)コースの一環として、もう一人の生体工学の学生と共にEOG信号とEEG信号を収集し、信号の分類に使える特長があるかどうかを確認するために特徴抽出を実施しました。その後、その特徴を用いて機械学習アルゴリズムを学習させ、信号を分類しました。目については、目を(1)上に向ける、(2)下に向ける、(3)閉じる、という動作に着目しました。脳については、(1)楽しい思考、2)悲しい思考、の分類を試みました。最終的には、目の開閉とArduinoのロボットアームを上下に動かすことのみマッピングすることができました。
bottom of page