研究テーマ
1. 高階テンソル分解，大規模神経回路の深層学習と識別理論
テンソル（Tensor）とはベクトルと行列を一般化した高次的なものであり，テンソル法はビックデータ処理問題を解決するための強力なツールであり，機械学習，データマイニング，信号処理，画像処理，計算神経科学などに広く応用されている。近年テンソルリング分解（tensor ring decomposition, TRD）と呼ばれる最新のテンソル分解モデルが，その高い表現能力および多重線形特性のために広くの注目を集めている。
TRDの理論と応用において，勾配ベースのテンソル補完アルゴリズムを開発したにより画像修復の問題を解決案を提示した。TR因子の核規範に基づく２つのランクロバストTRDアルゴリズムを提案し，テンソルとTR因子の間のランク関係の理論的証明した。TRマックスノルマ（TR-max-norm）に基づいた効率的なTRDアルゴリズムを提案し，大規模なテンソル補完の課題に安定した収束性と高い性能を示した。tensor random projectionと呼ばれる最新の技術に基づいた高速TRDアルゴリズムの提案により，計算コストを大幅に削減し，大規模テンソル雑音除去に適用できる。この研究テーマは主に博士課程の学生に向け設定し，理研AIPと共同研究している。
2. 脳死判定ための臨床診断システム実用化の開発
擬似脳死患者のEEGデータは2004年から計64名昏迷患者と脳死者の脳波を記録保存している。これらの特定患者に特定な前頭脳波計測法を開発した。高レベル雑音環境下のICUで実測した脳波に対し，弱脳活動成分と雑音の分解技術を開発した。脳死判定の基準にとして，脳波エネルギーと脳波複雑度の基準分類技術を開発した。脳波計+ノートPC構成したオンライン脳死臨床診断システムを開発した。今後の課題として医療従事者が操作しやい，製品化レベルのプラットフォーム再設計と完善をしている。また，テスト試験を進行を行う。
3. 脳とコンピュータのインタフェース(BCI)
機能障害者に機能を新たに持たらすため，体外に新たな「通信チャンネル」を創出することになる。BCIパラダイムの研究としては，従来の定常的視覚誘発電位(SSVEP)，P300(視覚刺激)と運動想起(MI)だけに留まらず，P100とP300結合型BCIパラダイムや音声画像同時刺激パラダイム，高周波数のSSVEP刺激などパラダイムを考案した。その上に，BCI車椅子システム，BCI携帯電話システム，BCIロボットアム補助システムなどのオンラインスステム装置を開発した。
今後の課題としては，実用化に向け，高精度と高速度システムの開発が必要である。そのため，脳波だけではなく，生体にあらゆる情報を利用し，システムの再設計する必要がある。また，個別の問題に対する特定な手法を作り出すことが必要である。
4. 精神心理健康システムと睡眠健康システムの開発
現代社会において，色々なプレッシャーにより，精神分裂症，鬱（抑郁）症，自閉症，ストレス総合症などが臨床的な病症と心理的な健康問題が多発されている。また，それにより，睡眠障害の問題も起こされている。これらの問題に対し，自主脳波計測検査や監視，治療勧告を一体化知能システムを開発すれば，精神心理と睡眠障害者への支援として大きな意義がある。
要素技術研究開発として，精神心理と睡眠健康それぞれの特徴脳波検出と解析する方法を調査する。次に，精神心理健康と睡眠健康を完善する脳波計+ノートPC構成したオンラインシステムを開発し，実験検討を行う。さらに，個人ユーザーを対象とするため，携帯電話を利用した脳波計測と観察できるシステムを開発試作する。