7月14日〜17日にデンマーク コペンハーゲンで開催された国際会議 47th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC 2025) にて，D1のNiu Xinyueさん，M2の矢沢樹君，M1の田﨑莉菜さんと陶山夏君が，下記の内容について口頭発表を行いました．
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Xinyue Niu and Akira Furui, “Towards Cross-Subject EMG Pattern Recognition via Dual-Branch Adversarial Feature Disentanglement”, Proceedings of the 47th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), Copenhagen, Denmark, Jul 14–17, 2025.
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Itsuki Yazawa, Seitaro Yoneda, and Akira Furui, “Recognition of Unseen Combined Motions via Convex Combination-based EMG Pattern Synthesis for Myoelectric Control”, Proceedings of the 47th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), Copenhagen, Denmark, Jul 14–17, 2025.
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Rina Tazaki, Tomoyuki Akiyama, and Akira Furui, “EEG-Based Inter-Patient Epileptic Seizure Detection Combining Domain Adversarial Training with CNN-BiLSTM Network”, Proceedings of the 47th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), Copenhagen, Denmark, Jul 14–17, 2025.
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Natsu Suyama, Akira Furui, Takio Kurita, and Kazuko Tajiri, “Multi-scale Feature Learning with CNN-RNN-Attention Framework for ECG-based Cancer Therapy-Related Cardiac Dysfunction Detection”, Proceedings of the 47th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), Copenhagen, Denmark, Jul 14–17, 2025.
EMBCはIEEEのEMBS (Engineering in Medicine and Biology Society) の年次大会であり，生体医工学に関する世界最大のフラッグシップ会議です．生体信号処理や医用画像処理，リハビリ工学，バイオロボティクス，バイオマテリアルなど，幅広いトピックに関する最新の研究成果について発表が行われます．
Niuさんは，筋電位（EMG）パターン認識における，クロスサブジェクト学習手法について発表しました．提案手法では，敵対的学習ともつれ解き表現学習とを組み合わせることで，個人ごとの筋電位パターンの違いを抑制しつつ，個人間の共通特徴を抽出することが可能であることを示しました．これにより，新規ユーザに対して教師なしでの適応が可能な筋電位パターン認識手法を実現しました．
矢沢君は，筋電位（EMG）パターンの合成に基づく新しい動作認識手法を提案しました．提案手法では，複数の動作を組み合わせた新たな筋電位パターンを生成し，それを用いて未知の動作を認識することが可能であることを示しました．実験により，データ合成が有効なニューラルネットワーク層の特定や，既存手法に対する提案手法の有効性を確認しました．
田﨑さんは，脳波（EEG）に基づく患者間てんかん発作検出手法について発表しました．提案手法では，ドメイン敵対的学習とCNN-BiLSTMネットワークを組み合わせることで，患者不変特徴を抽出しつつ，その時系列変化を効果的に学習することが可能です．これにより，患者ごとの脳波の個人差を抑制し，患者間発作検出精度を向上できることを確認しました．
陶山君は，心電図（ECG）に基づくがん治療関連心機能障害（CTRCD）の検出手法について発表しました．提案手法では，心電図のマルチスケールな時空間特徴を効率的に学習するためのCNN-RNNフレームワークをベースとしつつ，Temporal Attentionの導入により心電図波形上の重要な特徴を強調することが可能です．実際の臨床データを用いた実験により，提案手法の有効性を確認しました．
4人とも初めての国際会議でのポスター発表でしたが，それぞれの研究内容をしっかりと伝えることができており，質疑応答も含めて堂々とした発表でした． ポスターセッションは非常に盛況で，長時間の英語発表で大変だったかと思いますが，活発な議論ができたのではないかと思います． お疲れ様でした！
今回の会場は，デンマークのコペンハーゲンにあるBella Centerという大規模なコンベンションセンターでした． メトロの駅からも近く，アクセスも良好でした．学会の合間には，コペンハーゲンの美しい街並みを散策することもでき，とても充実した時間を過ごすことができました．
発表の様子（7/15・矢沢君）
発表の様子（7/15・田﨑さん）
発表の様子（7/16・Niuさん）
発表の様子（7/16・陶山君）
ポスターセッションの様子
学会ロゴにもなっているニューハウンの風景
ローゼンボー城