Kosuke FUKUMORI

福森 航輔

Journal Papers

  1. N. Yoshida, K. Fukumori, A. Kurita, J. Hirota, H. Sugano, Y. Ohtomo, T. Shimizu, T. Tanaka, “A possibility of machine learning as a learning tool to evaluate paroxysmal discharge in interictal EEG of childhood focal epilepsy”, Epilepsy & Seizure, vol. 16, no. 1, pp. 60–70, 2024

  2. Y. Miao, Y. Iimura, H. Sugano, K. Fukumori, T. Tanaka, “Seizure onset zone identification using phase-amplitude coupling and multiple machine learning approaches for interictal electrocorticogram”, Cognitive Neurodynamics, 2022 [Available here]

  3. K. Fukumori, N. Yoshida, H. Sugano, M. Nakajima, T. Tanaka, “Satelight: Self-attention-based model for epileptic spike detection from multi-electrode EEG”, Journal of Neural Engineering, vol. 19, no. 5, pp. 055007, 2022 [Available here]

  4. K. Fukumori, N. Yoshida, H. Sugano, M. Nakajima, T. Tanaka, “Epileptic Spike Detection Using Neural Networks with Linear-Phase Convolutions”, IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics, vol. 26, no. 3, pp. 1045–1056, 2022 [Available here]

  5. M. S. Akter, Md. R. Islam, Y. Iimura, H. Sugano, K. Fukumori, D. Wang, T. Tanaka, A. Cichocki, “Multiband entropy-based feature-extraction method for automatic identification of epileptic focus based on high-frequency components in interictal iEEG,” Scientific Reports, Nature Research, vol.10, pp.7044–7094, 2020 [Available here]

  6. T. Wada, K. Fukumori, T. Tanaka, S. Fiori, “Anisotropic Gaussian kernel adaptive filtering by Lie-group dictionary learning,” PLOS ONE, vol.15, pp.1–19, 2020 [Available here]

International Conferences

  1. S. Kobuki, K. Seaborn, S. Tokunaga, K. Fukumori, S. Hidaka, K. Tamura, K. Inoue, T. Kawahara, M. Otake-Matsuura, “Robotic Backchanneling in Online Conversation Facilitation: A Cross-Generational Study,” 32nd IEEE International Conference on Robot and Human Interactive Communication (RO-MAN 2023), Aug. 2023

  2. T. Tanaka, K. Matsubayashi, Y. Iimura, T. Mitsuhashi, H. Sugano, K. Fukumori, X. Zhao, “Identification of seizure onset zone from intracranial EEG using source selection-based domain adaptation,” 2023 Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC 2023), T1-PA, Jul. 2023

  3. K. Fukumori, N. Yoshida, H. Sugano, M. Nakajima, T. Tanaka, “Epileptic Spike Detection from Multi-Channel EEG Using Self-Attention-Based Model,” 2022 Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC 2022), ThEP.8, Jul. 2022 [Abstract]

  4. K. Fukumori, N. Yoshida, H. Sugano, M. Nakajima, T. Tanaka, “Epileptic Spike Detection by Recurrent Neural Networks with Self-Attention Mechanism”, 2022 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP 2022), pp. 1406–1410, May 2022 [Full paper]

  5. X. Zhao, S. Takata, K. Fukumori, T. Tanaka, “Infant Posture Assessment Based on Rotational Keypoint Detection,” 2021 IEEE Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC 2021), SS-IVM-2.2, Online, Dec. 2021 [Full paper]

  6. Y. Miao, Y. Iimura, H. Sugano, K. Fukumori, T. Shoji, T. Tanaka, “Seizure Onset Zone Identification Based on Phase-Amplitude Coupling of Interictal Electrocorticogram,” 2021 Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC 2021), pp.587–590, Online, Nov. 2021 [Full paper]

  7. T. Shoji, N. Yoshida, K. Fukumori, T. Sakai, Y. Tanaka, T. Tanaka, “SCALPNET: Detection of Spatiotemporal Abnormal Intervals in Epileptic EEG using Convolutional Neural Networks,” 2020 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP 2020), pp.1244–1248, Spain, May 2020 [Full paper]

  8. M. S. Akter, Md. R. Islam, K. Fukumori, Y. Iimura, H. Sugano, T. Tanaka, “Automatic Detection of Epileptic Focus in Ripple and Fast Ripple Bands of Interictal iEEG based on Multi-band Analysis,” 2020 International Conference on Artificial Intelligence in Information and Communication (ICAIIC 2020), pp.490–493, Japan, Feb. 2020 [Full paper]

  9. K. Fukumori, T. Tanaka, “A Simple Gaussian Kernel Classifier with Data-driven Hyperparameter Optimization,” The 5th Workshop on Electronics and Information Engineering (WEIE 2019), Japan, Dec. 2019

  10. T. Shoji, N. Yoshida, K. Fukumori, T. Sakai, Y. Tanaka, T. Tanaka, “Detecting Abnormal Period in Epileptic EEG Using Deep Neural Networks,” The 5th Workshop on Electronics and Information Engineering (WEIE 2019), Japan, Dec. 2019

  11. K. Fukumori, T. Tanaka, “A Simple Gaussian Kernel Classifier with Automated Hyperparameter Tuning,” 2019 IEEE Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC 2019), pp.1358–1363, China, Nov. 2019 [Full paper]

  12. K. Fukumori, N. Yoshida, T. Tanaka, “Frequency identification for epileptic spike detection by linear-phase constrained convolutional neural network,” 2019 Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC 2019), FrPOS-37.14, Germany, Jul. 2019 [Abstract]

  13. T. Shoji, N. Yoshida, K. Fukumori, T. Tanaka, “Detecting Abnormal Period in Epileptic EEG Using Deep Neural Networks,” 2019 Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC 2019), ThPOS-35.35, Germany, Jul. 2019 [Abstract]

  14. K. Fukumori, T. Nguyen, N. Yoshida, T. Tanaka, “Fully data-driven convolutional filters with deep learning models for epileptic spike detection,” 2019 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP 2019), pp.2772–2776, UK, May 2019 [Full paper]

  15. K. Fukumori, T. Tanaka “Fully data-driven optimization of Gaussian parameters for kernel classifier,” 2018 IEEE Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC 2018), pp.1858–1863, USA, Nov. 2018 [Full paper]

  16. S. Ito, K. Fukumori, T. Tanaka, H. Sugano, “Effective Frequency Bands and Features for Epileptic Focus Detection from Interictal Electrocorticogram,” 2018 Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC 2018), ThPoS-22.25, USA, Jul. 2018

  17. T. Wada, K. Fukumori, T. Tanaka “Dictionary learning for Gaussian kernel adaptive filtering with variable kernel center and width,” 2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP 2018), pp.2766–2770, Canada, Apr. 2018 [Full paper]

Domestic Conferences (in Japanese)

  1. 熊谷 和実, チャンポーンパックディー インオン, 三宅 徳久, トリパンピタク コンカノック, 福森 航輔, 高田 勝悟, 品川 和志, 田仲 祐登, 辻 幸樹, 梅田 聡, 田中 聡久, 大武 美保子, “ストレス課題におけるロボット声かけの心臓血管反応への影響の調査”, ROBOMECH2025, 発表予定, 2025年6月

  2. S. Kobuki, K. Seaborn, S. Tokunaga, K. Fukumori, S. Hidaka, K. Tamura, K. Inoue, T. Kawahara, M. Otake, “Robots Using Aizuchi in Online Group Conversation”, 第40回 日本ロボット学会学術講演会, 3D1-05, 東京, 2022年9月

  3. 熊谷 和実, 徳永 清輝, 三宅 徳久, 田村 和弘, 福森 航輔, 水内 郁夫, 大武 美保子, “ロボット声掛け音声の個人適合に向けた対話中の感情推定結果の利用手法の検討”, 第21回日本生活支援工学会大会, 1P2-D, オンライン, 2022年8月

  4. 福森 航輔, 吉田 登, 菅野 秀宣, 中島 円, 田中 聡久, “自己注意機構によるてんかん放電脳波の検出”, 電子情報通信学会技術研究報告, vol.121(91), pp.11-15, オンライン, 2021年7月 [Full paper]

  5. 福森 航輔, 吉田 登, 田中 聡久, “てんかん性脳波異常区間の検出におけるニューラルネットワークモデルの一検討”, 電子情報通信学会技術研究報告, vol.119(440), pp.319–323, 沖縄, 2020年3月 [Full paper]

  6. 森 滉介, 福森 航輔, 田中 聡久, 飯村 康司, 三橋 匠, 菅野 秀宣, “EpiNet：発作間欠期頭蓋内脳波からてんかん発作起始領域を推定する畳み込みニューラルネットワーク”, 電子情報通信学会技術研究報告, vol.119(440), pp.325–330, 沖縄, 2020年3月 [Full paper]

  7. 福森 航輔, 吉田 登, 田中 聡久, “てんかん診断における脳波判読技術の評価”, 第34回 信号処理シンポジウム, P-19, 鳥取, 2019年11月 [Short abstract]

  8. 庄司 拓句, 吉田 登, 福森 航輔, 田中 聡久, “てんかん性脳波異常区間のディープニューラルネットワークを用いた検出法”, 電子情報通信学会技術研究報告, vol.118(496), pp.217–222, 長崎, 2019年3月 [Full paper]

  9. ニャムラダナー ビャムバドルジ, 福森 航輔, 田中 聡久, 飯村 康司, 三橋 匠, 菅野 秀宣, “RNNを用いた発作間欠時脳波からのてんかん発作起始領域の推定”, 電子情報通信学会技術研究報告, vol.118(496), pp.229–231, 長崎, 2019年3月 [Full paper]

  10. 福森 航輔, 吉田 登, 田中 聡久, “ニューラルネットワークによるてんかん性スパイク検出と実効周波数帯域の同定”, 電子情報通信学会技術研究報告, vol.118(496), pp.233–235, 長崎, 2019年3月 [Full paper]

  11. 福森 航輔, 和田 智也, 田中 聡久, “カーネルロジスティック回帰におけるガウスカーネルパラメータの最適化”, 電子情報通信学会技術研究報告, vol.117(516), pp.185–190, 沖縄, 2018年3月 [Full paper]

  12. 宮田 尚起, 小林 弘幸, 山本 哲也, 相良 拓也, 山岸 弘幸, 福森 航輔, 高田 美栞, “都立産技高専電気電子工学コースにおける電磁気学アプリの作成と運用”, 電子情報通信学会大会, CS-1–9, 東京, 2018年3月

Web services / Applications

  1. Verve: Virtual Electromagnetic Real-time Visualizer for Education (電磁気学初学者のためのリアルタイムビジュアライザ) for iOS/macOS [Webpage]

External Funding

  1. JST AIPチャレンジプログラム, “多施設間共同研究の発展に向けた環境依存脳波成分の除去”, 2020年4月–2021年3月, 1,000,000円