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主たる研究テーマ 【 表示 ／ 非表示 】

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• 生活支援ロボットに関する研究

論文 【 表示 ／ 非表示 】

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• 理学療法士養成課程における早期臨床実習の経験と学習の分析

  石田 隆志, 具志 翔太朗, 比嘉 広樹

  日本教育工学会論文誌 ( 日本教育工学会 )  50 ( 1 )   2026年02月 [ 査読有り ]

  掲載種別: 研究論文（学術雑誌）

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  Early clinical exposure (ECE) is a practice in which newly enrolled physicians and co-medical students without medical expertise are given opportunities to interact with real patients in the classroom, in the community, and hospital, and its educational effects in improving motivation and emotionality have been reported. However, ECE in hospital facilities, which is highly demanded by students, has not been sufficiently studied because it is difficult for training school educators to observe the content of the practical training and the student's reactions. In this study, we analyzed the context of learning and the experience of practical training from first-year physical therapy students' written reflections developed based on Kolb’s experiential learning theory. The analysis of simple regression revealed that assisting with meals, diaper changing, rehabilitation, and changing positions were useful experiences, and the results of text mining suggested that assisting with meals and baths were useful experiences that enabled learning in the affective domain.

• 重度障がい者を対象とした食事支援ロボットアーム －ペットボトルを用いた水分摂取課題の検証－

  具志翔太朗, 島袋 悠斗, 石田 隆志, 比嘉 広樹

  電気学会論文誌C ( 電気学会 )  145 ( 11 ) 961 - 972   2025年11月 [ 査読有り ]

  掲載種別: 研究論文（学術雑誌）

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  To assist people with severe disabilities to eat and drink at their own pace, we present a self-feeding robotic arm system with the functions of object detections using YOLOv5 model and user’s mouth detection using MediaPipe. The redundant robotic arm with 7-DOF (degree-of-freedom) was made to perform natural eating motion and avoid obstacles by considering the home care and nursing care environments in Japan. An open-source software, ROS (Robot Operating System), and a motion planning framework, MoveIt! simulator including the motion planning solver using inverse kinematics, were used to simulate the 7-DOF robotic arm. Moreover, a single-finger operated interface was applied as a controller for the robotic arm system. We demonstrated that using the proposed robotic arm system, the tasks to grasp and move the plastic bottle to the user’s mouth were conducted. From the simulation and experimental results, we found that the detections of the target object and the user’s mouth were conducted effectively. In addition, it was shown that the success rates of the tasks were more than 80% or equal when having no object in the calculated trajectory of the robotic arm. Future works include conducting some experiments of the tasks with people with disabilities.

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• Lung-AttNet: An Attention Mechanism-Based CNN Architecture for Lung Cancer Detection With Federated Learning

  CHAMAK SAHA, Somak SAHA, MD.ASADUR RAHMAN, MD. MAHMUDUL HAQUE MILU, HIROKI HIGA, MOHD ABDUR RASHID AND NASIM AHMED

  IEEE Access ( IEEE )  13   57369 - 57386   2025年04月 [ 査読有り ]

  掲載種別: 研究論文（学術雑誌）

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  Lung cancer is one of the fatal diseases whose early diagnosis is essential to mitigate the death rate. Computed Tomography (CT) scans are widely used for lung cancer diagnosis, but manual interpretation by health professionals can lead to inconsistent results. To address this, we propose Lung-AttNet, a novel lightweight convolutional neural network (CNN) model enhanced with an attention mechanism. Lung AttNet incorporates a convolutional block with a Lightweight Global Attention Module (LGAM) to effectively distinguish between lung cancer types. The convolutional block extracts both low- and high dimensional features, while LGAM captures feature dependencies across channel and spatial dimensions. The model is evaluated using the Kaggle CT scan dataset, which includes four classes: adenocarcinoma, large cell carcinoma, squamous cell carcinoma, and normal. Extensive experiments, including ablation studies, 5-fold cross-validation, and explainable AI (XAI) techniques such as Grad-CAM and LIME, demonstrate that Lung-AttNet achieves an average accuracy of 91.5%. Furthermore, to address medical data sensitivity and privacy concerns, the model is deployed in a Federated Learning (FL) framework, where the global model is trained using weights from local models rather than sharing raw data. In the FL environment, Lung-AttNet achieves an accuracy of 92% with 2 and 3 clients, underscoring its robustness and adaptability for real-world applications.

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• Development of a CNN-based decision support system for lung disease diagnosis using chest radiographs

  B. T. Magar, M. A. Rahman, P. K. Saha, M. Ahmad, M. A. Rashid, H. Higa

  AIP Advances   15 ( 3 )   2025年03月 [ 査読有り ]

  掲載種別: 研究論文（学術雑誌）

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  Chest radiographs, or chest X-rays (CXRs), are widely used as first-line diagnostic tools for detecting various chest diseases. However, accurately interpreting CXRs remains challenging, as human diagnostic performance is influenced by individual expertise and other factors, often resulting in delays, high costs, and potential misinterpretations. To address these limitations, automated computer-based detection systems offer the potential to enhance diagnostic accuracy, reduce costs, and enable timely disease identification. This study presents CXRNet, a novel, efficient convolutional neural network (CNN)-based framework designed for multi-class classification of common chest diseases, including cardiomegaly, COVID-19, pneumonia, tuberculosis, and normal. The proposed CXRNet is a 16-layer architecture trained on frontal CXR images collected from diverse sources to ensure robust generalization across datasets. The model incorporates advanced strategies to overcome the limitations of previous approaches. Extensive testing under three different data distribution conditions demonstrated the model’s superior performance, achieving an average accuracy of 95.7%, precision of 95.3%, recall of 95.3%, and an F1-score of 95.3% for multi-class classification. Furthermore, for binary classification tasks, CXRNet achieved over 98% average accuracy across all conditions, outperforming existing methods. These results highlight the potential of CXRNet as a reliable decision support system for efficient and accurate chest disease diagnosis, paving the way for real-time clinical applications.

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• Development of proning pose classification system for selfcare of COVID-19 patients

  Shahadath Hossen, Md Osman Ali, Mohd Abdur Rashid, Hiroki Higa

  Progress in Engineering Science ( Elsevier )    100064   2025年03月 [ 査読有り ]

  掲載種別: 研究論文（学術雑誌）

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  The COVID-19 situation is one of the most critical pandemics in human history. In COVID-19, severe breathing problems are caused in most cases due to lung damage that can be minimized by proning, a special type of exercise to increase the oxygen saturation level. The main purpose of this research is then to develop a proning pose classification system for self-care of COVID-19 patients. Since improper proning postures may lead to in juries and fatigue then the proning under the supervision of an expert is highly recommended which is very challenging to accommodate during isolation. To overcome this situation, K-Nearest Neighbors (KNN), Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), Convolutional Neural Network (CNN), and Deep Neural Network (DNN) based systems have been developed to recognize the human pose. Additionally, cosine similarity is also estimated to assess the preciseness of the desired pose. MediaPipe library is used to generate 33 key points of the body parts which were used to recognize the human body structure and orientation from real-time poses captured in a web camera or mobile camera. A patient can perform his proning exercise using our developed system with the help of an Android mobile or computer. The SVM-based system with a linear kernel has achieved the best performance, with accuracy (train: 100 %; test: 99.5 %; validation: 99.2 %), precision (99.5 %), recall (99.6 %), F1-score (99.5 %), and AUC (99.7 %). It has also demonstrated the lowest latency of 112 ms, compared to 124 ms for CNN and 122 ms for DNN, respectively. Consequently, this model is recommended as the optimal solution for COVID-19 patients, enabling accurate and safe proning exercises to enhance recovery.

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MISC（その他業績・査読無し論文等） 【 表示 ／ 非表示 】

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• ハンドモデルの高さ位置と操作パネルの配置に関する検討 ― ARと実世界における比較 ―

  新垣 晴朗，具志 翔太朗，比嘉 広樹，大内 元

  令和7年度 電気学会九州支部沖縄支所講演会   OKI-2025-12   2025年12月

   

• 視覚・触覚刺激を併用したBCIの基礎的検討

  尾崎佑紀，喜納政生，比嘉 広樹

  令和7年度 電気学会九州支部沖縄支所講演会   OKI-2025-11   2025年12月

   

• 運動関連脳電位を用いた運動想起の 多クラス判別に関する検討

  今村諭，喜納政生，比嘉 広樹

  令和7年度 電気学会九州支部沖縄支所講演会   OKI-2025-10   2025年12月

   

• 顔パーツインターフェースの操作性向上に関する検討

  喜舎場皓哉，喜納政生，具志 翔太朗，比嘉 広樹

  令和7年度 電気学会九州支部沖縄支所講演会   OKI-2025-09   2025年12月

   

• ワイヤレス筋電インターフェースの開発 ～ロボットアームシミュレータの操作～

  前上門 晴，具志 翔太朗，比嘉 広樹

  令和7年度 電気学会九州支部沖縄支所講演会   OKI-2025-08   2025年12月

   

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研究発表等の成果普及活動 【 表示 ／ 非表示 】

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• 食事支援シミュレータ

  島袋 雄一，具志 翔太朗，上原 英之，比嘉 広樹

  平成30年度 電気学会九州支部沖縄支所講演会論文  2018年12月  -  2018年12月   

• 光音響分光法を用いた非侵襲血糖値測定器の検討

  佐々木 幸，比嘉 広樹

  平成30年度 電気学会九州支部沖縄支所講演会論文  2018年12月  -  2018年12月   

• 音声入力による物体取得システムの製作

  畑 幸治，比嘉 広樹

  平成30年度 電気学会九州支部沖縄支所講演会論文  2018年12月  -  2018年12月   

• 脳波の特徴抽出に関する検討（第3報）

  又吉 淳二，比嘉 広樹

  平成30年度 電気学会九州支部沖縄支所講演会論文  2018年12月  -  2018年12月   

• サンシン演奏支援装置 ～弾弦部の試作～

  山城 慧音，上原 英之，比嘉 広樹

  平成30年度 電気学会九州支部沖縄支所講演会論文  2018年12月  -  2018年12月   

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特許等知的財産 【 表示 ／ 非表示 】

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• 医療トレーニング支援システム

  特願 特願2026-001529  (2026年01月07日)

  比嘉 広樹, 具志 翔太朗, 大内 元

論文査読・海外派遣等、研究諸活動 【 表示 ／ 非表示 】

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• sa

  在外研究員等 

  2016年03月

  -

  2016年09月

   

• インテリジェントビジョンシステムの研究～医用機器への応用～

  在外研究員等 

  2008年05月

  -

  2009年01月

   

学術関係受賞 【 表示 ／ 非表示 】

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• 社会貢献賞

  2011年06月22日   琉球大学工学部  

  受賞者: その他の受賞者

科研費獲得情報 【 表示 ／ 非表示 】

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• XR技術を応用したセルフトレーニングシステム構築と教育効果の検証

  基盤研究(C)

  課題番号: 24K13294

  研究期間: 2024年04月  -  2027年03月 

  代表者: 大内 元  研究分担者: 比嘉 広樹

  直接経費: 3,400,000（円）  間接経費: 1,020,000（円）  金額合計: 4,420,000（円）

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  本研究ではXR（クロスリアリティ）技術を用いたシミュレーショントレーニング環境を構築し、遠隔でのセルフトレーニング、チームトレーニングが可能なオンライン教育環境におけるその有効性を検証する。より効果的なオンライントレーニング環境の開発は、withコロナ時代にまた、沖縄県のような島嶼県における離島へき地教育には必要不可欠であり、より実効性のある効果的教育手法の開発という喫緊の課題に寄与することが期待できる。

• 半側空間無視症状検査システムの開発とそのリハビリテーションへの応用

  基盤研究(C)

  課題番号: 24K14382

  研究期間: 2024年04月  -  2027年03月 

  代表者: 比嘉 広樹 

  直接経費: 3,500,000（円）  間接経費: 1,050,000（円）  金額合計: 4,550,000（円）

  　概要を見る

  本研究の目的は、脳卒中の後遺症として知られる半側空間無視症状を有する患者の支援と効果的なリハビリテーションを検討することである。この目的を達成するために、次のことを実施する。 1. 患者の症状を定量的に評価して情報提供を行う検査システムを検討する。 2. 患者の上部体幹系(上肢、頭部、体幹を含む)における姿勢のリハビリテーションを行うための手法を検討する。

• ニューロリハビリテーションを目的とした上肢運動支援システムの開発

  基盤研究(C)

  課題番号: 19K11349

  研究期間: 2019年04月  -  2022年03月 

  代表者: 比嘉 広樹 

  直接経費: 3,400,000（円）  間接経費: 1,020,000（円）  金額合計: 4,420,000（円）

• 食事支援モバイルアーム用インタフェースの開発

  基盤研究(C)

  課題番号: 25350671

  研究期間: 2013年04月  -  2016年03月 

  代表者: 比嘉　広樹 

  直接経費: 4,000,000（円）  間接経費: 1,200,000（円）  金額合計: 5,200,000（円）

• 食事支援用モバイルアームに関する研究

  基盤研究(C)

  課題番号: 22500509

  研究期間: 2010年04月  -  2012年03月 

  代表者: 比嘉　広樹 

  直接経費: 3,400,000（円）  間接経費: 1,020,000（円）  金額合計: 4,420,000（円）

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その他研究費獲得情報 【 表示 ／ 非表示 】

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• 障害者用インテリジェント・コンピュータ・インターフェース

  研究費種類: 財団・社団法人等の民間助成金  参画方法: その他

  研究種別: 受託研究  事業名: -

  研究期間: 2009年07月  -  2010年03月 

  代表者: 比嘉　広樹  資金配分機関: 独立行政法人科学技術振興機構　分任契約担当者　イノベーション推進本部副本部長（産学連携事業担当）

  直接経費: 3,847,000（円）  間接経費: 1,153,000（円）  金額合計: 5,000,000（円）

• インテリジェントビジョンシステムの研究

  研究費種類: 公的研究費（省庁・独法・大学等）  参画方法: その他

  研究種別: その他  事業名: -

  研究期間: 2008年05月  -  2009年01月 

  代表者: 比嘉　広樹  資金配分機関: -

  金額合計: 3,000,000（円）

• 障害者用ヒューマン・コンピュータインターフェースの開発

  研究費種類: 財団・社団法人等の民間助成金  参画方法: その他

  研究種別: 受託研究  事業名: -

  研究期間: 2006年09月  -  2007年03月 

  資金配分機関: 科学技術振興機構

  金額合計: 2,000,000（円）

共同研究実施実績 【 表示 ／ 非表示 】

共同研究実施実績 【 表示 ／ 非表示 】

• 食事支援ロボットアームに関する研究

  研究期間: 2021年04月  -  2023年03月 

  資金配分機関: 立石科学技術振興財団

  金額合計: 1,000,000（円）

• 介護支援用ロボットアームの試作

  研究期間: 2002年  -  2004年 

  資金配分機関: 立石科学技術振興財団

  金額合計: 2,500,000（円）

SDGs 【 表示 ／ 非表示 】

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担当授業科目（学内） 【 表示 ／ 非表示 】

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学外の社会活動（高大・地域連携等） 【 表示 ／ 非表示 】

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• 出前講座「医工学って どういうことを学ぶの?」

  2025年12月

  　

  　

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  宮古高等学校にて、「医工学」に関する出前講座を行った。

  

• 専門講習会講師「生体信号処理におけるデータサイエンス・AIの応用事例」

  電子情報通信学会 

  2025年11月

  　

  　

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  電子情報通信学会九州支部主催の専門講習会にて「生体信号処理におけるデータサイエンス・AIの応用事例」に関する講演を行った。

  

• GSC応用講義

  2020年12月

  　

  　

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  グローバルサイエンスキャンパスプロジェクトにおいて応用講義を行った。

• 未来共創フェア出展

  2020年03月

  　

  　

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  未来共創フェアにて、ものづくり体験教室を開催し、受講者（小中学生）にロボット製作の指導を行った。

• 琉大カガク院受講生の研究指導

  2020年02月

  -

  継続中

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  琉大カガク院受講生（高校生）の研究指導を行っている（継続中）。 ・沖縄科学技術教育シンポジウムにて研究成果の発表を行わせた。 ・グローバルサイエンスキャンパス全国研究発表会にて研究成果の発表を英語で行わせた。

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メディア報道 【 表示 ／ 非表示 】

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• はえばる福祉まつり出展

  南風原町  南風原町文化センター  2018年11月

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  南風原町文化センターにて開催されたはえばる福祉まつりに研究室で開発した「サンシン演奏支援装置」を出展し、来場者に紹介、実演を行った。

• プチ・オープン・ラボ

  琉球大学工学部  2013年8月

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  地域の小学生を研究室に招待し、研究室で行っている研究活動を紹介し、実演を行った。また参加者に実験等の体験を行ってもらった。

• はえばる福祉まつり出展

  南風原町  南風原町文化センター  2012年11月

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  南風原町文化センターで開催されたはえばる福祉まつりに、研究室で開発した福祉機器を出展し、来場者に実演・説明を行った。

• 沖縄産学官イノベーションフォーラムでのパネル展示

  沖縄県工業技術センター  2009年11月

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  沖縄産学官イノベーションフォーラムにおいて研究紹介パネル展示を行った。

• 親子サイエンスツアー

  オリオンビール  2007年10月

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  オリオンビール名護工場で開催された親子サイエンスツアーに出展し、研究成果物の紹介とデモンストレーションを行った。

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学術貢献活動 【 表示 ／ 非表示 】

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• 沖縄の産業まつり出展

  （ 県立武道館アリーナ棟 ）

  2013年10月

  　

  　

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  沖縄の産業まつりにおいて、研究成果物の出展とデモンストレーションを行った。

• 沖縄病院文化祭における研究紹介

  （ 国立病院機構沖縄病院 ）

  2010年11月

  　

  　

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  国立病院機構沖縄病院において開催された文化祭において研究紹介を行い、研究成果物のデモンストレーションを行った。

• 沖縄産業まつり出展

  （ 県立武道館アリーナ棟 ）

  2007年10月

  　

  　

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  那覇市で開催された沖縄の産業まつりに出展し、研究成果物の実演・説明を行った。