質感を構成する要素の一つである触感は，製品評価にも大きな影響を与えるため，触感の定量的な評価手法が必要です．しかし従来の触感評価技術は，実サンプルを用意してセンサで計測する必要があり，実サンプル製作コストがかかります．そこで我々は，コンピュータ上で触感をあらかじめ予測してテクスチャパターンを作ることを支援できる，Digital Haptics Design（触感デジタルデザイン）ツールを開発しています．

コンピュータ技術の進化により，筋・骨格の生理学的・機構的・力学的性質をコンピュータで 再現することが可能になりつつあります． これら身体モデリングの技術を応用して，人の運動や感覚の特性を物理的根拠の明確な指標でとらえて評価し，それを人をより賢くサポートするための補助技術や，より使いやすい製品設計につなげるための手法について研究しています．

歳をとっても日々の生活を楽しむためには，自分の身体を自分で思い通り動かしている感覚や，自分自身でさまざまなものを感じている感覚を保持しつづけることが重要です．道具や情報技術は，人の身体能力の壁や限界を乗り越え，未知の体験をもたらしてくれる可能性を秘めています．これを実現すべく，人の運動や感覚の機能・能力を拡張・向上する人間拡張アシストデバイスの開発を行っています．

工学や情報処理の技術を異分野に応用し，新たな発見や専門家をサポートする機器の開発を目指しています．特に医療，介護、ヘルスケア分野への応用に力を入れており，医療関係者との共同研究を行っています．

水槽の底に設置した126個の電極を用いて，ゼブラフィッシュ（Danio rerio）という体長約3 cmの魚の生体電気信号を計測しました．この生体電気信号から呼吸と運動情報を抽出し，ニューラルネットで識別することにより，恐怖／不安状態，快状態という魚の情動を推定することに成功しました．

疼痛刺激をヒトに提示したときの脳活動，末梢交感神経活動指標である末梢血管剛性，Visual Analogue Scale（VAS）による主観評価を計測し，これらの間の関係について解析しました．その結果，脳の疼痛関連領野の一部が末梢血管剛性と有意に相関する活動を示すことが明らかになりました．

交感神経活動に支配される血管力学特性の変化と疼痛を伴う皮膚電気刺激およびヒトが感じる主観的な疼痛強度の関係性を解析しています．そして，末梢血管剛性，皮膚電気刺激および主観的疼痛評価の間に一定の関係が成立することを実験により明らかにしました．

頸動脈の連続血圧波形を計測可能で，同時に計測者がセンサを介して被験者の脈波を触診可能な新しい血圧計を開発しています．具体的には，(1)高いSN比で連続血圧を計測可能であること，(2)計測者がセンサを介して脈波を触診可能であること，(3)小型で脱着が容易であることという特徴を備えた電磁誘導型非侵襲連続血圧計を提案しています．

オシロメトリック法を応用した血管内皮機能評価手法ezFMD (enclosed zone flow-mediated vasodilation) を提案しその力学的計測原理を解明するとともに，血管粘弾性特性を考慮した新しい血管内皮機能評価指標を提案しています．

末梢血管系の血圧と血管径の非線形特性を考慮した非線形血管力学モデルを導出することにより，血管力学特性を評価するための新しい対数線形化末梢血管粘弾性インデックスを提案しました．

本研究では，全神経接続が解明されているCaenorhabditis elegansの神経ネットワークモデルを提案し，実際の神経回路構造を用いた化学走性シミュレーションを行いました．提案モデルは，化学走性の情報処理メカニズム解明を目標とする実生物実験の指針の立案に資することが期待されます．

本研究では、小型魚類の呼吸波と呼ばれる生体電気信号に着目し，魚の行動や呼吸信号を同時にモニタリングすることで，水質汚濁を検出するためのバイオアッセイシステムを提案します．

本研究では，嗅覚系の内部状態である神経活動からニオイの感覚を予測するという手法を提案し，嗅覚系構造の一部を模倣したニューラルネットモデルを構築し，感覚予測を目指します．

本研究では，ノイズによって知覚可能な閾値を向上させる確率共鳴という現象を用いることで触知覚感度を向上させる効果を持たせた低侵襲手術用把持鉗子を開発しました．

本研究では，電気刺激の手法の一つである電気的筋肉刺激（Electrical Muscle Stimulation : EMS)を用いて物体の剛性を呈示するシステムの構築を行いました．更に開発したシステムを用いて視覚・触覚情報による剛性の変化に関する検証実験を行った結果，目標の剛性と知覚した剛性の間に正の相関が確認されました

本研究ではアクチュエータや電機駆動装置を使わない人の感覚運動機能を向上させるウェアラブルスーツSEnS (Sensorimotor Enhancing Suit) を開発しました．この研究の目的はスーツ使用者の上肢における随意筋活動度を減らすことで力の再現能力を向上させることにあります．

本研究室では，確率統計理論に基づく新しいニューラルネットワークを提案するとともに，ロボットや医療福祉機器の学習制御技術，医療データの学習的識別技術などの開発に応用しています．

本研究では，乳幼児の自発運動の一種であるgeneral movements (GMs)を動画像から定量的かつ客観的に評価可能なシステムを提案します．

5指を独立して駆動可能な筋電義手の開発を行っています．本義手では，俊敏な動作を行う機構と大きな力を発揮する機構をそれぞれ別の機構として設計し，それらを組み合わせることで，俊敏さと力強さを兼ね備えた動作を実現しています．

本研究では，筋電位信号の新たな確率モデルの提案を行います．本モデルでは筋電位信号の分散を逆ガンマ分布に従う確率変数として扱うことで，従来の筋電位信号モデルでは表現できなかった信号強度依存ノイズの推定を可能としました．