Hiroshi Higashi

Publications

Google Scholar Citation

Books and Book Chapters

  1. 東広志, 中西正樹, 田中聡久, 脳波処理とブレイン・コンピュータ・インタフェース —計測・処理・実装・評価の基礎—, コロナ社, 2022.
  2. H. Higashi and T. Tanaka, “Chapter 4: EEG signal processing with signal structures,” Signal Processing and Machine Learning for Brain-Machine Interfaces (T. Tanaka and M. Arvaneh Eds.), The Institution of Engineering and Technology, London, 2018.

Preprints

  1. S. Kuremoto, J. Hara, H. Higashi, and Y. Tanaka, “Ternary visible light communication using event-based vision sensors,” arXiv, 2609.36905, 2026.
    DOI: 10.48550/arXiv.2609.36905
  2. H. Higashi, “Coordinate-conditioned detector-atom network for montage-agnostic EEG channel completion: Zero-shot transfer and a regime map,” arXiv, 2609.30582, 2026.
    DOI: 10.48550/arXiv.2609.30582
  3. R. Ikura, J. Hara, H. Higashi, and Y. Tanaka, “Dynamic sensor pairing for TDOA-based target tracking via mixed-integer second-order cone programming,” arXiv, 2609.27343, 2026.
    DOI: 10.48550/arXiv.2609.27343
  4. K. Yanagiya, J. Hara, H. Higashi, Y. Tanaka, and A. Ortega, “Lossy compression of weighted graph adjacency matrices by transform coding,” arXiv, 2607.14834, 2026.
    DOI: 10.48550/arXiv.2607.14834
  5. S. Harada, J. Hara, H. Higashi, and Y. Tanaka, “Joint alignment and denoising for event-based vision sensors using regret-based Pareto optimization,” arXiv, 2605.21096, 2026.
    DOI: 10.48550/arXiv.2605.21096
  6. H. Higashi, “Low-dimensional latent spaces identify the functional structure of individual behavioral phenotypes,” bioRxiv, 2026.03.29.715160, 2026.
    DOI: 10.64898/2026.03.29.715160
  7. R. Ikura, J. Hara, H. Higashi, and Y. Tanaka, “Dynamic sensor scheduling based on node partitioning of graphs,” arXiv, 2602.19561, 2026.
    DOI: 10.48550/arXiv.2602.19561
  8. H. Higashi, “A residual memory trace in an accumulator explains serial dependence,” bioRxiv, 2025.08.24.671986, 2025.
    DOI: 10.1101/2025.08.24.671986
  9. H. Yokota, H. Higashi, Y. Tanaka, and G. Cheung, “Efficient learning of balanced signed graphs via sparse linear programming,” arXiv, 2506.01826, 2025.
    DOI: 10.48550/arXiv.2506.01826
  10. T. Fukuhara, J. Hara, H. Higashi, and Y. Tanaka, “Time-varying graph signal estimation among multiple sub-networks,” arXiv, 2409.10915, 2024.
    DOI: 10.48550/arXiv.2409.10915

Journal Papers

  1. K. Hashiguchi, Y. Tanaka, and H. Higashi, “Serial dependence in the perception of proportion,” Journal of Vision, (in press).
    Preprint: 10.1101/2025.10.29.685242
  2. H. Kojima, H. Higashi, and Y. Tanaka, “Graph signal denoising using regularization by denoising and its parameter estimation,” APSIPA Transactions on Signal and Information Processing, vol. 15, no. 1, pp. 332-351, 2026.
    DOI: 10.1108/ATSIP-12-2025-0110
  3. H. Kojima, K. Takanami, J. Hara, Y. Bandoh, S. Takamura, H. Higashi, and Y. Tanaka, “Algorithm unrolling-based denoising of multimodal graph signals,” IEEE Transactions on Signal and Information Processing over Networks, vol. 12, pp. 544-555, 2026.
    DOI: 10.1109/TSIPN.2026.3683184
  4. R. Kaneko, T. Ueda, H. Higashi, and Y. Tanaka, “PHISWID: Physics-inspired underwater image data set synthesized from RGB-D images,” APSIPA Transactions on Signal and Information Processing, vol. 15, no. 1, pp. 1-25, 2026.
    DOI: 10.1108/ATSIP-02-2026-001
  5. H. Higashi, “Predicting human decision-making across task conditions via individuality transfer,” eLife, vol. 14, no. RP107163, 2026.
    DOI: 10.7554/eLife.107163
    Data and code
  6. Z. Song, H. Higashi, and S. Ishii, “Neural markers of anticipated task difficulty: An EEG study with auditory similarity judgments,” IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering, vol. 33, pp. 2076-2087, 2025.
    DOI: 10.1109/TNSRE.2025.3574709
  7. H. Higashi, “Single-channel electroencephalography decomposition by detector-atom network and its pre-trained model,” Journal of Neuroscience Methods, vol. 414, no. 110323, 2025.
    DOI: 10.1016/j.jneumeth.2024.110323
    Code
  8. S. Nomura, J. Hara, H. Higashi, and Y. Tanaka, “Dynamic sensor placement based on sampling theory for graph signals,” IEEE Open Journal of Signal Processing, vol. 5, pp. 1042-1051, 2024.
    DOI: 10.1109/OJSP.2024.3466133
  9. H. Higashi, “Dynamics of visual attention in exploration and exploitation for reward-guided adjustment tasks,” Consciousness and Cognition, vol. 123, p. 103724, 2024.
    DOI: 10.1016/j.concog.2024.103724
    Data and code
  10. H. Higashi, “Dimension-wise sequential update for learning a multidimensional environment in humans,” Journal of Cognitive Neuroscience, vol. 35, no. 5, pp. 841-855, 2023.
    DOI: 10.1162/jocn_a_01975
  11. K. Ito, H. Higashi, A. Hietanen, P. Fält, K. Hine, M. Hauta-Kasari, and S. Nakauchi, “The optimization of the light-source spectrum utilizing neural networks for detecting oral lesions,” Journal of Imaging, vol. 9, no. 1, p. 7, 2023.
    DOI: 10.3390/jimaging9010007 Open Access
  12. S. Nakauchi, T. Kondo, Y. Kinzuka, Y. Taniyama, H. Tamura, H. Higashi, K. Hine, T. Minami, J. M. M. Linhares, and S. M. C. Nascimento, “Universality and superiority in preference for chromatic composition of art paintings,” Scientific Reports, vol. 12, no. 4294, 2022.
    DOI: 10.1038/s41598-022-08365-z Open Access
  13. S. Nakakoga, H. Higashi, J. Muramatsu, S. Nakauchi, and T. Minami, “Asymmetrical characteristics of emotional responses to pictures and sounds: Evidence from pupillometry,” PLOS ONE, vol. 15, no. e0230775, 2020.
    DOI: 10.1371/journal.pone.0230775 Open Access
  14. T. Nishimoto, H. Higashi, H. Morioka, and S. Ishii, “An EEG-based personal identification method using unsupervised feature extraction and its robustness against intra-subject variability,” Journal of Neural Engineering, vol. 17, no. 026007, 2020.
    DOI: 10.1088/1741-2552/ab6d89 Open Access
  15. H. Higashi, M.V. Bui, A. Syahir, and S. Nakauchi, “Computational lighting for extracting optical features from RGB images,” Measurement, vol. 151, no. 107183, 2020.
    DOI: 10.1016/j.measurement.2019.107183
  16. H. Higashi, T. Minami, and S. Nakauchi, “Cooperative update of beliefs and state-transition functions in human reinforcement learning,” Scientific Reports, vol. 9, no. 17794, 2019.
    DOI: 10.1038/s41598-019-53600-9 Open Access
  17. T. Tamura, H. Higashi, and S. Nakauchi, “Dynamic visual cues for differentiating mirror and glass,” Scientific Reports, vol. 8, no. 8403, 2018.
    DOI: 10.1038/s41598-018-26720-x Open Access
  18. H. Higashi, T. Minami, and S. Nakauchi, “Variation in event-related potentials by state transitions,” Frontiers in Human Neuroscience, vol. 11, p. 75 (11 pages), 2017.
    DOI: 10.3389/fnhum.2017.00075 Open Access
  19. H. Higashi, T. M. Rutkowski, T. Tanaka, and Y. Tanaka, “Multilinear discriminant analysis with subspace constraints for single-trial classification of event-related potentials,” IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, vol. 10, no. 7, pp. 1295–1305, 2016.
    DOI: 10.1109/JSTSP.2016.2599297 Open Access
    Python code
  20. H. Higashi, G. M. ElMasry, and S. Nakauchi, “Sparse regression for selecting fluorescence wavelengths for accurate prediction of food properties,” Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, vol. 154, pp. 29–37, 2016.
    DOI: 10.1016/j.chemolab.2016.03.008
  21. N. Tomida, T. Tanaka, S. Ono, M. Yamagishi, and H. Higashi, “Active data selection for motor imagery EEG classification,” IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 62, no. 2, pp. 458–467, 2015.
    DOI: 10.1109/TBME.2014.2358536
  22. H. Higashi and T. Tanaka, “Common spatio-time-frequency patterns for motor-imagery based brain machine interfaces,” Computational Intelligence and Neuroscience, vol. 2013, Article ID 537218, 12 pages, 2013.
    DOI: 10.1155/2013/537218 Open Access
  23. Y. Kimura, T. Tanaka, H. Higashi, and N. Morikawa, “SSVEP-based brain-computer interfaces using FSK-modulated visual stimuli,” IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 60, no. 10, pp. 2831–2838, 2013.
    DOI: 10.1109/TBME.2013.2265260
  24. H. Higashi and T. Tanaka, “Simultaneous design of FIR filter banks and spatial patterns for EEG signal classification,” IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 60, no. 4, pp. 1100–1110, 2013.
    DOI: 10.1109/TBME.2012.2215960

Review Articles

  1. A. Bonci, S. Fiori, H. Higashi, T. Tanaka, and F. Verdini, “An introductory tutorial on brain–computer interfaces and their applications,” Electronics, vol. 10, no. 560, 2021.
    DOI: 10.3390/electronics10050560
  2. 田中聡久, 東広志, “非侵襲生体信号の処理と解析 –II– ブレイン・コンピュータ・インタフェース,” システム／制御／情報, vol. 62, no. 4, pp. 159-165, 2018.
    DOI: 10.11509/isciesci.62.4_159
  3. 東広志, 田中聡久, “信号構造を利用する脳波処理,” 計測と制御, vol. 55, no. 11, pp. 960–965, 2016.
    DOI: 10.11499/sicejl.55.960

International Conferences

  1. R. Kaneko, K. Yanagiya, J. Hara, H. Higashi, and Y. Tanaka, “Patch-wise sensor network localization via robust restoration of Euclidean distance matrices,” IEEE 24th Consumer Communications & Networking Conference (CCNC 2027), Las Vegas, USA, January 2027.
  2. T. Akabayashi, J. Hara, H. Higashi, and Y. Tanaka, “Clustering of time-varying graphs with a varying number of nodes,” 2026 Asia Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC 2026), Bangkok, Thailand, November 2026.
  3. T. Muroya, J. Hara, H. Higashi, and Y. Tanaka, “Color to gray and back with learned print-and-scan: Robust restoration from textured grayscale images,” 2026 Asia Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC 2026), Bangkok, Thailand, November 2026.
  4. R. Kaneko, J. Hara, H. Higashi, Y. Tanaka, “WREN: Low light image enhancement using Retinex theory-based double U-Net-like structures,” The 33rd IEEE International Conference in Image Processing (ICIP 2026), Tampere, Finland, September 2026.
  5. R. Ikura, J. Hara, H. Higashi, Y. Tanaka, “Node partitioning of graphs based on graph signal sampling theory and difference-of-convex optimization,” The 34th European Signal Processing Conference (EUSIPCO 2026), Brugge, Belgium, August 2026.
  6. K. Utsumi, J. Hara, Y. Tanaka, H. Higashi, “Progressive reconfiguration of perceptual decision-making by learned expectations,” 48th European Conference on Visual Perception (ECVP 2026), Bournemouth, England, August 2026.
  7. M. Yoshino, H. Yokota, J. Hara, Y. Tanaka, H. Higashi, “Auditory attention decoding without spatial information: A diotic EEG study,” The 48th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC 2026), Toronto, Canada, July 2026.
  8. T. Ohno, J. Hara, Y. Tanaka, H. Higashi, “Scanpath prediction based on areas of interest,” IEEE 44th International Conference on Consumer Electronics (ICCE 2026), Dubai, UAE, February 2026.
  9. Y. Murayama, J. Hara, Y. Tanaka, H. Higashi, “Point cloud classification using rotation-compensated panoramic images,” IEEE 44th International Conference on Consumer Electronics (ICCE 2026), Dubai, UAE, February 2026.
  10. K. Yanagiya, J. Hara, H. Higashi, Y. Tanaka, “Time-varying edge removal scheduling for network-based epidemic control,” Proceedings of the ISCIE International Symposium on Stochastic Systems Theory and its Applications, pp. 96-101, Osaka, Japan, November 2025.
    DOI: 10.5687/sss.2026.96
  11. T. Fukuhara, J. Hara, H. Higashi, Y. Tanaka, “Period estimation for time-varying graph signals and its application to graph wiener filter,” 2025 Asia Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC), Singapore, Singapore, October 2025.
  12. H. Yokota, H. Higashi and Y. Tanaka, “Unrolled multimodal signal restoration with signed twofold graph learning,” 2025 Asia Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC), pp. 1291-1296, Singapore, Singapore, 2025.
    DOI: 10.1109/APSIPAASC65261.2025.11249351
  13. R. Kaneko, J. Hara, H. Higashi, Y. Tanaka, “Unrolled denoising of attributes on graphs with local-and-global smoothness assumption,” The 33rd European Signal Processing Conference (EUSIPCO), pp. 2432-2436, Palermo, Italy, September 2025.
  14. T. Fukuhara, J. Hara, H. Higashi, Y. Tanaka, “Joint graph estimation and signal restoration for robust federated learning,” 35th IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing (IEEE MLSP 2025), Istanbul, Turkey, September 2025.
  15. K. Hashiguchi, Y. Tanaka, H. Higashi, “Evidence from serial dependence of direct inhibition of distractor in visual search,” European Conference on Visual Perception (ECVP), Mainz, Germany, August 2025.
  16. Z. Song, H. Higashi, and S. Ishii, “Decoding confidence in future event: EEG markers of prospective confidence in perceptual and memory tasks,” The 47th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC 2025), Copenhagen, Denmark, July 2025.
  17. H. Yokota, H. Higashi, Y. Tanaka and G. Cheung, “Efficient learning of balanced signed graphs via iterative linear programming,” 2025 Graph Signal Processing Workshop (GSP Workshop), Montreal, Canada, May 2025.
  18. T. Fukuhara, J. Hara, H. Higashi, Y. Tanaka, “Period estimation for time-varying graph signals based on cyclic graph wide sense stationarity,” 2025 Graph Signal Processing Workshop (GSP Workshop), Montreal, Canada, May 2025.
  19. R. Kaneko, J. Hara, H. Higashi, Y. Tanaka, “Unrolled denoising of attributes on graphs with local-and-global smoothness assumption,” 2025 Graph Signal Processing Workshop (GSP Workshop), Montreal, Canada, May 2025.
  20. H. Yokota, H. Higashi, Y. Tanaka and G. Cheung, “Efficient learning of balanced signed graphs via iterative linear programming,” ICASSP 2025 – 2025 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), pp. 1-5, Hyderabad, India, 2025.
    DOI: 10.1109/ICASSP49660.2025.10889822
  21. T. Fukuhara, J. Hara, H. Higashi, and Y. Tanaka, “Time-varying signal estimation between two networks,” 2024 Asia Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC 2024), Macau, China, Dec. 2024.
  22. S. Nomura, J. Hara, H. Higashi, and Y. Tanaka, “Dynamic sensor placement on graphs based on graph signal sampling theory,” 2024 Asia Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC 2024), Macau, China, Dec. 2024.
  23. S. Harada, J. Hara, H. Higashi, and Y. Tanaka, “Denoising for neuromorphic cameras based on graph spectral features,” The IEEE 26th International Workshop on Multimedia Signal Processing, West Lafayette, USA, Oct. 2024.
  24. R. Kaneko, H. Kojima, K. Yanagiya, J. Hara, H. Higashi, and Y. Tanaka, “Multiscale graph construction using non-local cluster features,” IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP), London, UK, Sep. 2024.
  25. R. Kaneko, H. Higashi, and Y. Tanaka, “Physics-inspired synthesized marine snow image dataset,” 2024 European Conference on Computer Vision (ECCV) Workshops, Milan, Italy, Sep. 2024.
  26. H. Kojima, H. Higashi, and Y. Tanaka, “Interpretable graph signal denoising using regularization by denoising,” The 32nd European Signal Processing Conference (EUSIPCO), pp. 2322–2326, Lyon, France, Aug. 2024.
  27. J. Hara, S. Ono, H. Higashi, and Y. Tanaka, “Sensor placement problem on networks for sensors with multiple specifications,” The 32nd European Signal Processing Conference (EUSIPCO), pp. 2327–2331, Lyon, France, Aug. 2024.
  28. S. Kotani, H. Higashi, and Y. Tanaka, “Single-channel P300 decomposition using detector-kernel networks,” The 39th International Technical Conference on Circuits/Systems, Computers, and Communications (ITC-CSCC 2024), Okinawa, Japan, July 2024.
  29. Z. Song, H. Higashi, and S. Ishii, “EEG markers for anticipated difficulty of future visual task,” The 46th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC 2024), pp. 1-4, Orlando, USA, July 2024.
    DOI: 10.1109/EMBC53108.2024.10781596
  30. R. Kaneko, J. Hara, K. Yanagiya, H. Higashi, and Y. Tanaka, “Multiscale graph signal clustering,” Graph Signal Processing Workshop 2024, Delft, The Netherlands, June 2024.
  31. R. Kumagai, H. Kojima, H. Higashi, and Y. Tanaka, “GSP-Traffic: Graph signal processing dataset based on traffic simulation,” Graph Signal Processing Workshop 2024, Delft, The Netherlands, June 2024.
  32. K. Yanagiya, H. Higashi, and Y. Tanaka, “Edge sampling based on graph sampling theory for graph sparsification,” ASPIRE Workshop, Hiroshima, Japan, Mar. 2024.
  33. H. Yokota, H. Higashi, Y. Tanaka, and G. Cheung, “Comparative study of signed graph learning for random graphs,” ASPIRE Workshop, Hiroshima, Japan, Mar. 2024.
  34. T. Fukuhara, J. Hara, H. Higashi, and Y. Tanaka, “Graph filter transfer for estimating time-varying networks by using kalman filter,” ASPIRE Workshop, Hiroshima, Japan, Mar. 2024.
  35. A. Tamaru, J. Hara, H. Higashi, Y. Tanaka, and A. Ortega, “Optimizing k in kNN graphs with graph learning perspective,” 2024 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), pp. 9441–9445, Seoul, Republic of Korea, Apr. 2024.
    DOI: 10.1109/ICASSP48485.2024.10446984
  36. K. Yanagiya, J. Hara, H. Higashi, Y. Tanaka, and A. Ortega, “Lossy compression of adjacency matrices by graph filter banks,” 2024 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), pp. 9386–9390, Seoul, Republic of Korea, Apr. 2024.
    DOI: 10.1109/ICASSP48485.2024.10448045
  37. S. D. Reddy, T. K. Reddy, and H. Higashi, “Chromatic alpha complex generation for EEG signal classification,” 2024 National Conference on Communications (NCC), pp. 1–5, Chennai, India, Feb. 2024.
    DOI: 10.1109/NCC60321.2024.10485963
  38. R. Kaneko, Y. Sato, T. Ueda, H. Higashi, and Y. Tanaka, “Marine snow removal benchmarking dataset,” 2023 Asia Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC 2023), pp. 764–771, Taipei, Taiwan, Nov. 2023.
  39. Z. Song, H. Higashi, and S. Ishii, “EEG study on anticipation of difficulty for upcoming auditory task,” 2023 Asia Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC 2023), pp. 546–553, Taipei, Taiwan, Nov. 2023.
  40. H. Higashi, “Supervised single-channel EEG decomposition using detector-kernel networks for noise reduction,” 2023 Asia Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC 2023), pp. 516–521, Taipei, Taiwan, Nov. 2023.
  41. Z. Zhou, H. Higashi, and S. Ishii, “Data generation for missing frequencies in SSVEP-based brain computer interfaces,” The 19th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence, Shanghai, China, Nov. 2022.
  42. Z. Liang, H. Higashi, S. Oba, and S. Ishii, “Brain dynamics encoding from visual input during free viewing of natural videos,” International Joint Conference on Neural Networks 2019, Budapest, Hungary, p. N-19366, July 2019.
  43. S. Nakakoga, H. Kajita, H. Higashi, S. Nakauchi, and T. Minami, “Pupillary changes reflect visual spatial attention modulated by emotional sounds,” European Conference on Visual Perception 2018, Trieste, Italy, Aug. 2018.
  44. Y. Nihei, H. Higashi, T. Minami, and S. Nakauchi, “Rapid categorization of face-like objects in a fast-periodic visual stimulation,” European Conference on Visual Perception 2018, Trieste, Italy, Aug. 2018.
  45. S. Nakauchi, T. Kondo, H. Higashi, J. M. M. Linhares, and S. M. C. Nascimento, “Color statistics underlying preference judgement for art paintings,” The 18th Annual Meeting of the Vision Sciences, Florida, USA, May 2018.
  46. T. Kondo, N. Okada, K. Maruchi, Y. Misaki, H. Higashi, J. AR Monteiro, C. Montagner, J. MM Linhares, S. MC Nascimento, S. Nakauchi, “Chromatic composition and preferences of paintings — Comparative study for Japanese and Portuguese observers and paintings,” The 24th symposium of the International Colour Vision Society, Berlin, Germany, Aug. 2017.
  47. H. Tamura, H. Higashi, and S. Nakauchi, “Multiple cues for visual perception of mirror and glass materials,” The 17th Annual Meeting of the Vision Sciences, Florida, USA, May 2017.
  48. S. Nakauchi, K. Shiromi, H. Higashi, M. Shehata, and S. Shimojo, “Luminance-contrast reversal disambiguates illumination interpretation in #TheDress,” The 17th Annual Meeting of the Vision Sciences, Florida, USA, May 2017.
  49. H. Higashi, T. M. Rutkowski, T. Tanaka, and Y. Tanaka, “Smoothing of xDAWN spatial filters for robust extraction of event-related potentials,” in Proceedings of The 2016 Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC 2016), pp. 1–5, Jeju, Korea, Dec. 2016.
    DOI: 10.1109/APSIPA.2016.7820750
  50. T. Kondo, J. L. Nieves, E. M. Valero, H. Higashi, and S. Nakauchi, “Functional illumination supporting the visual detection of plaques,” in Proceedings of IS&T 24th Color Imaging Conference (CIC 24), pp. 219–224, San Diego, USA, Nov. 2016.
    DOI: 10.2352/ISSN.2169-2629.2017.32.219
  51. H. Tamura, H. Higashi, and S. Nakauchi, “Kinetic cue perceptual discrimination between mirror and glass,” European Conference on Visual Perception, Barcelona, Spain, Aug. 2016.
  52. K. Ito, H. Higashi, and S. Nakauchi, “A visualization method for hand cleanness using fluorescent spectrum,” in Proceedings of The 2016 International Conference on Advanced Informatics: Concepts, Theory and Applications, pp. 1–5, Penang, Malaysia, Aug. 2016.
    DOI: 10.1109/ICAICTA.2016.7803096
  53. T. Kondo, H. Higashi, and S. Nakauchi, “Optimization of illuminant spectrum for visual detection of foreign substances in jams,” in Proceedings of The 2016 International Conference on Advanced Informatics: Concepts, Theory and Applications, pp. 1–4, Penang, Malaysia, Aug. 2016.
    DOI: 10.1109/ICAICTA.2016.7803123
  54. S. Ryu, H. Higashi, T. Tanaka, S. Nakauchi, and T. Minami, “Spatial smoothing of canonical correlation analysis for steady state evoked potential based brain computer interfaces,” in Proceedings of 38th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC 2016), pp. 1516–1519, Florida, USA, Aug. 2016.
    DOI: 10.1109/EMBC.2016.7590998
  55. Y. Suzuki, T. Shinkai, H. Higashi, T. Minami and S. Nakauchi, “Mismatch between perception and neural response in glare illusion,” The 16th Annual Meeting of the Vision Sciences, Florida, USA, May 2016.
  56. H. Tamura, M. Tsukuda, H. Higashi, and S. Nakauchi, “Perceptual segregation between mirror and glass material under natural and unnatural illumination,” The 16th Annual Meeting of the Vision Sciences, Florida, USA, May 2016.
  57. H. Higashi, T. M. Rutkowski, T. Tanaka, and Y. Tanaka, “Subspace-constrained multilinear discriminant analysis for ERP-based brain computer interface classification,” in Proceedings of The 2015 Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC 2015), pp. 934–940, Hong Kong, China, Dec. 2015.
    DOI: 10.1109/APSIPA.2015.7415409
  58. K. Ito, Yuki Ota, H. Higashi, and S. Nakauchi, “Spectral-difference enhancing illuminant for improving visual detection of blood vessels,” in Proceedings of The 2015 International Conference on Advanced Informatics: Concepts, Theory and Applications, Chonburi, Thailand, Aug. 2015.
    DOI: 10.1109/ICAICTA.2015.7335377
  59. Y. Ota, H. Higashi, and S. Nakauchi “Objective assessment and qualification of pearl quality by spectral-spatial features,” in Proceedings of The 2015 International Conference on Advanced Informatics: Concepts, Theory and Applications, Chonburi, Thailand, Aug. 2015.
    DOI: 10.1109/ICAICTA.2015.7335372
  60. H. Higashi, T. Minami, S. Nakauchi “Classification of electroencephalogram under different process of stimulus occurrences in an oddball paradigm,” in Proceedings of International Conference of Global Network for Innovative Technology 2014, Penang, Malaysia, Dec. 2014.
  61. H. Higashi, T. Tanaka, and Y. Tanaka “Smoothing of spatial filter by graph Fourier transform for EEG signals,” in Proceedings of The 2014 Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC 2014), pp. 1–8, Siem Reap, Cambodia, Dec. 2014.
    DOI: 10.1109/APSIPA.2014.7041710
  62. H. Higashi and T. Tanaka, “Band selection by distance of spatial patterns for brain machine interfacing,” in Proceedings of The 2014 International Conference on Advanced Informatics: Concepts, Theory and Applications, pp. 63–68, Bandung, Indonesia, Aug. 2014.
    DOI: ICAICTA.2014.7005916
  63. H. Higashi and T. Tanaka, “Band selection by criterion of common spatial patterns for motor imagery based brain machine interfaces,” in Proceedings of The 2013 Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC 2013), pp. 1–7, Kaohsiung, Taiwan, Oct. 2013.
    DOI: 10.1109/APSIPA.2013.6694273
  64. H. Higashi and T. Tanaka, “Regularization using similarities of signals observed in nearby sensors for feature extraction of brain signals,” in Proceedings of 35th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC 2013), pp. 7420–7423, Osaka, Japan, Jul. 2013.
    DOI: 10.1109/EMBC.2013.6611273
  65. N. Tomida, H. Higashi, T. Tanaka, “A joint tensor diagonalization approach to active data selection for EEG classification,” in Proceedings of 2013 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP 2013), pp. 983–987, Vancouver, Canada, May. 2013.
    DOI: 10.1109/ICASSP.2013.6637796
  66. S. Yoshimoto, Y. Washizawa, T. Tanaka, H. Higashi, J. Tamura, “Toward multi-command auditory brain computer interfacing using speech stimuli,” in Proceedings of APSIPA Annula Summit and Conference 2012 (APSIPA ASC 2012), pp. 1–4, Hollywood, USA, Dec. 2012.
  67. H. Higashi and T. Tanaka, “Time sparsification of EEG signals in motor-imagery based brain computer interfaces,” in Proceedings of 34th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC 2012), pp. 4271–4274, San Diego, USA, Aug. 2012.
    DOI: 10.1109/EMBC.2012.6346910
  68. C. Zhang, Y. Kimura, H. Higashi, and T. Tanaka, “A simple platform of brain-controlled mobile robot and its implementation by SSVEP,” in Proceedings of 2012 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2012), pp. 1–7, Brisbane, Australia, Jun. 2012.
    DOI: 10.1109/IJCNN.2012.6252579
  69. H. Higashi, A. Cichocki, and T. Tanaka, “Regularization using geometric information between sensors capturing features from brain signals,” in Proceedings of 2012 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP 2012), pp. 721–724, Kyoto, Japan, Mar. 2012.
    DOI: 10.1109/ICASSP.2012.6287985
  70. L. Zhang, C. Zhang, H. Higashi, J. Cao, and T. Tanaka, “Common spatial pattern using multivariate EMD for EEG classification,” in Proceedings of The 2011 Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC 2011), Wed-PM. SS4 (5 pages), Xi’an, China, Oct. 2011.
  71. H. Higashi and T. Tanaka, “Optimal design of a bank of spatio-temporal filters for EEG signal classification,” in Proceedings of 33rd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC 2011), pp. 6100–6103, Boston, USA, Sept. 2011.
    DOI: 10.1109/IEMBS.2011.6091507
  72. H. Higashi, T. M. Rutkowski, Y. Washizawa, A. Cichocki, and T. Tanaka, “EEG auditory steady state responses classification for the novel BCI,” in Proceedings of 33rd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC 2011), pp. 4576–4579, Boston, USA, Sept. 2011.
    DOI: 10.1109/IEMBS.2011.6091133
  73. H. Higashi and T. Tanaka, “Classification by weighting for spatio-frequency components of EEG signal during motor imagery,” in Proceedings of 2011 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP 2011), pp. 585–588, Prague, Czech Republic, May 2011.
    DOI: 10.1109/ICASSP.2011.5946471
  74. Y. Washizawa, H. Higashi, T. M. Rutkowski, T. Tanaka, and A. Cichocki, “Tensor based simultaneous feature extraction and sample weighting for EEG classification,” Lecture Notes in Computer Science, vol. 6444, pp. 26–33, 17th International Conference on Neural Information Processing (ICONIP 2010), Sydney, Australia, Nov. 2010.
    DOI: 10.1007/978-3-642-17534-3_4
  75. H. Higashi, T. Tanaka, and Y. Mitsukura, “Rhythmic component extraction considering phase alignment and the application to motor imagery-based brain computer interfacing,” in Proceedings of 2010 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2010), pp. 3508–3513, Barcelona, Spain, Jul. 2010.
    DOI: 10.1109/IJCNN.2010.5596476
  76. T. Tanaka, H. Higashi, and Y. Saito, “Rhythmic component extraction for EEG signals with reduced computational complexity,” in Proceedings of 2009 IEEE International Symposium on Biomedical Engineering (ISBME 2009), no. 1054, Bangkok, Thailand, Dec. 2009.
  77. H. Higashi, T. M .Rutkowski, Y. Washizawa, T. Tanaka, and A. Cichocki, “Imagery movement paradigm user adaption improvement with quasi-movement phenomenon,” Advances in Cognitive Neurodynamics (II), pp. 683–688, The 2nd International Conference on Cognitive Neurodynamics (ICCN 2009), Hangzshou, China, Nov. 2009.
  78. H. Higashi, T. Tanaka, and A. Funase, “Classification of single trial EEG during imagined hand movement by rhythmic component extraction,” in Proceedings of 31st Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC 2009), pp. 2482–2485, Minneapolis, USA, Sept. 2009.
    DOI: 10.1109/IEMBS.2009.5334806
  79. Y. Saito, T. Tanaka, and H. Higashi, “Adaptive rhythmic component extraction with regularization for EEG data analysis,” in Proceedings of 2009 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP 2009), pp. 353–356, 2009.
    DOI: 10.1109/ICASSP.2009.4959593

国内会議

  1. 倉田空, 柳谷健太, 原惇也, 東広志, 田中雄一, “時変有向グラフを利用したKalmanNetによる配水ネットワーク内の水圧推定,” 電子情報通信学会信号処理研究会, 信学技報, vol. 126, no. 157, SIP2026-41, pp. 27-32, 2026年8月.
  2. 呉本宗太郎, 原惇也, 東広志, 田中雄一, “イベントベースビジョンセンサと液晶ディスプレイを用いた3値可視光通信,” 電子情報通信学会信号処理研究会, 信学技報, vol. 126, no. 157, SIP2026-38, pp. 19-24, 2026年8月.
  3. 永縄大樹, 原惇也, 東広志, 田中雄一, “イベントベースビジョンセンサを用いた短時間観測に基づく個人識別,” 電子情報通信学会信号処理研究会, 信学技報, vol. 126, no. 157, SIP2026-37, pp. 13-18, 2026年8月.
  4. 杉原敬悟, 原惇也, 田中雄一, 東広志, “不完全情報共有資源ゲームにおける再帰型ニューラルネットワークを用いた行動予測,” 電子情報通信学会信号処理研究会, 信学技報, vol. 126, no. 157, SIP2026-36, pp. 7-12, 2026年8月.
  5. 金子玲菜, 原惇也, 東広志, 田中雄一, “被覆最大化によるUAV基地局の配置,” 電子情報通信学会信号処理研究会, 信学技報, SIP2026-35, pp. 1-6, 2026年8月.
  6. 金子玲菜, 原惇也, 東広志, 田中雄一, “反復的間隔最大化によるUAV基地局の配置,” 電子情報通信学会信号処理研究会, 信学技報, CS2026-24, pp. 51-56, 2026年7月.
  7. 金子玲菜, 柳⾕健太, 原惇也, 東広志, 田中雄一, “LAPUTA：ユークリッド距離行列の修復を用いた分散型センサ位置推定,” 電子情報通信学会信号処理研究会, 信学技報, RCS2026-72, pp. 261-266, 2026年6月.
  8. 小野翔大, 森川まり花, 金子和真, 原惇也, 東広志, 谷重紀, 田中雄一, “ネットワーク内信号処理のためのプログラマブルスイッチ上でのFIRフィルタバンクの実現,” 電子情報通信学会信号処理研究会, 信学技報, vol. 126, no. 83, SIP2026-2, pp. 7-12, 2026年6月.
  9. 伊倉涼介, 原惇也, 東広志, 田中雄一, “標的追跡のための信号到達時間差を用いた動的センサペアリング,” 電子情報通信学会信号処理研究会, 信学技報, vol. 126, no. 83, SIP2026-1, pp. 1-6, 2026年6月.
  10. 金子玲菜, 原惇也, 東広志, 田中雄一, “局所的かつ大域的な平滑性仮定に基づくグラフ信号のノイズ除去,” 電子情報通信学会総合大会, 福岡, 2026年3月.
  11. 金子玲菜, 原惇也, 東広志, 田中雄一, “PHISWIDv2:より現実的な物理モデルに基づく合成水中画像データセット,” 電子情報通信学会信号処理研究会, 信学技報, vol. 125, no. 370, SIP2025-135, pp. 253-258, 沖縄, 2026年3月.
  12. 吉野将裕, 横田陽樹, 原惇也, 田中雄一, 東広志, “脳波に基づく両耳同音環境での聴覚的注意デコーディング,” 電子情報通信学会信号処理研究会, 信学技報, vol. 125, no. 370, SIP2025-136, pp. 259-265, 2026年3月.
  13. 森園涼斗, 渡邊さつき, 原惇也, 東広志, 田中雄一, “映像解析によるヒト頭部回旋運動のサブムーブメント抽出,” 電子情報通信学会信号処理研究会, 沖縄, 2026年3月.
  14. 金子玲菜, 原惇也, 東広志, 田中雄一, “低照度画像復元のためのRetinex理論に基づいた深層学習,” 電子情報通信学会信号処理研究会, 信学技報, vol. 125, no. 333, SIP2025-65, pp. 91-96, 沖縄, 2026年1月.
  15. 柳⾕健太, 原惇也, 東広志, ⽥中雄⼀, “Time-Varying Edge Removal Scheduling for Network-based Epidemic Control,” 第40回信号処理シンポジウム, 茨城, 2025年11月.
  16. 横田陽樹, 東広志, 田中雄一, “深層展開を用いたマルチモーダル信号復元のためのTwofoldグラフ学習,” 第40回信号処理シンポジウム, 茨城, 2025年11月.
  17. 内海健介, 横田陽樹, 東広志, 田中雄一, “敵対的操作が人の意思決定に与える影響のモデル化,” 日本認知科学会第42回大会, 東京, 2025年9月.
  18. 大野永遠, 田中雄一, 東広志, “顕著性マップから抽出した関心領域に基づく視線遷移予測,” 第24回情報科学技術フォーラム（FIT2025）, 北海道, 2025年9月.
  19. 熊谷塁, 小島颯, 原惇也, 東広志, 田中雄一, “GSP Japan-Traffic Dataset: 実測道路交通量に基づく時系列グラフ信号データセット,” 電子情報通信学会信号処理研究会, 信学技報, vol. 125, no. 160, SIP2025-48, pp. 90-95, 2025年8月.
  20. 小島颯, 中谷光佑, 原惇也, 東広志, 田中雄一, “深層展開の頑健性向上のための学習パラメータ調整,” 電子情報通信学会信号処理研究会, 信学技報, vol. 125, no. 160, SIP2025-47, pp. 84-89, 2025年8月.
  21. 伊倉涼介, 原惇也, 東広志, 田中雄一, “グラフ信号のためのサンプリング定理に基づくグラフ頂点分割,” 電子情報通信学会信号処理研究会, 信学技報, vol. 125, no. 135, SeMI2025-20, pp. 19-24, 2025年7月.
  22. 福原伝博, 原惇也, 東広志, 田中雄一, “時変グラフ信号の周期的グラフ広義定常性仮定を利用した周期推定,” 電子情報通信学会信号処理研究会, 信学技報, vol. 125, no. 56, pp. 133-138, 2025年6月.
  23. 村山洋治, 原惇也, 東広志, 田中雄一, “パノラマ投影と回転補正を利用した点群の分類,” 電子情報通信学会信号処理研究会, 信学技報, vol. 125, no. 54, pp. 99-104, 2025年6月.
  24. 林奏汰, 東広志, 田中雄一, “共分散行列の個人間距離に基づく教師なしEEG電極選択,” 電子情報通信学会信号処理研究会, 2025年3月.
  25. 赤林知哉, 小島颯, 原惇也, 東広志, 田中雄一, “ノード数が変化する時変グラフに対するクラスタリング,” 電子情報通信学会信号処理研究会, 信学技報, vol. 124, no. 390, SIP2024-171, pp. 357-362, 沖縄, 2025年3月.
  26. 小島颯, 東広志, 田中雄一, “Regularization by Denoising を用いたグラフ信号のノイズ除去とその信号処理的解釈,” 第39回信号処理シンポジウム, 北海道, 2024年12月.
  27. 金子玲菜, 原惇也, 柳谷健太, 小島颯, 東広志, 田中雄一, “頂点特徴量を利用した非局所的マルチスケールグラフの構築,” 第39回信号処理シンポジウム, 北海道, 2024年12月.
  28. 橋口楓, 東広志, 田中雄一, “刺激の呈示位置のランダムな変化が系列依存性に与える影響,” 日本視覚学会 2024 年夏季大会, 東京, 2024年9月.
  29. 原田晋平, 原惇也, 東広志, 田中雄一, “グラフ周波数特徴を用いたイベントカメラのノイズ除去,” 電子情報通信学会画像工学研究会, 信学技報, vol. 124, no. 176, IE2024-18, pp. 1-6, 広島, 2024年9月.
  30. 金子玲菜, 原惇也, 柳谷健太, 小島颯, 東広志, 田中雄一, “非局所的特徴を用いたマルチスケールグラフの構築,” 電子情報通信学会映像情報メディア学会年次大会, 札幌, 2024年8月.
  31. 熊谷塁, 小島颯, 東広志, 田中雄一, “GSP-Traffic Dataset：グラフ上データ解析のための交通流シミュレーションに基づくデータセット,” 電子情報通信学会信号処理研究会, 信学技報, vol. 124, no. 58, SIP2024-2, pp. 7-12, 新潟, 2024年6月.
  32. 室矢岳大, 東広志, 田中雄一, “印刷及びスキャンされたグレースケール画像からの深層学習を利用した埋め込み色情報復元,” 電子情報通信学会画像工学研究会, 信学技報, vol. 124, no. 60, IE2024-14, pp. 72-77, 新潟, 2024年6月.
  33. 高波圭吾, 小島颯, 原惇也, 東広志, 坂東幸浩, 高村誠之, 田中雄一, “深層展開を利用した多モーダルグラフ信号のグラフ学習を伴うノイズ除去,” 電子情報通信学会画像工学研究会, 信学技報, vol. 123, no. 432, IE2023-123, pp. 301-306, 沖縄, 2024年3月.
  34. 金子玲菜, 東広志, 田中雄一, “物理モデルに基づく水中画像生成,” 電子情報通信学会画像工学研究会, 信学技報, vol. 123, no. 432, IE2023-142, pp.396-401, 沖縄, 2024年3月.
  35. 福原伝博, 原惇也, 東広志, 田中雄一, “グラフ転移学習と最適輸送に基づく時変ネットワークのための非同期カルマンフィルタ,” 電子情報通信学会信号処理研究会, 信学技報, vol. 123, no. 402, SIP2023-125, pp. 103-108, 沖縄, 2024年2月.
  36. 野村紗希, 原惇也, 東広志, 田中雄一, “サンプリング定理とオンライン辞書学習に基づくグラフ上の動的なセンサ配置選択,” 電子情報通信学会信号処理研究会, 信学技報, vol. 123, no. 402, SIP2023-124, pp. 97-102, 沖縄, 2024年2月.
  37. 田丸明日香, 原惇也 (equal contribution), 東広志, 田中雄一, Antonio Ortega, “グラフ学習の観点を利用したk近傍グラフにおけるkの最適化,” 第38回信号処理シンポジウム, 京都, 2023年11月.
  38. 横田陽樹, 東広志, 田中雄一, Gene Cheung, “バランスの取れた符号付きグラフの学習,” 第38回信号処理シンポジウム, 京都, 2023年11月.
  39. 小島颯, 東広志, 田中雄一, “Graph-RED: Regularization by Denoising を用いたグラフ信号のノイズ除去,” 第38回信号処理シンポジウム, 京都, 2023年11月.
  40. 金子玲菜, 佐藤祐哉, 上田拓実, 東広志, 田中雄一, “マリンスノー除去のためのデータセット,” 第38回信号処理シンポジウム, 京都, 2023年11月.
  41. 柳谷健太, 原惇也, 東広志, 田中雄一, “グラフフィルタバンクを用いた隣接行列の非可逆圧縮,” 電子情報通信学会信号処理研究会, 信学技報, vol. 123, no. 152, SIP2023-57, pp. 49-54, 吹田, 2023年8月.
  42. 東広志, Bui Minh Vu, Aziz Ahmad Syahir, 中内茂樹, “RGB画像を用いた光学的特徴抽出のための照明最適化,” 照明学会第52回全国大会, p. 3-O-01, 福岡, 2019年9月.
  43. 東広志, Bui Minh Vu, Aziz Ahmad Syahir, 中内茂樹, “RGB画像からの光学的特徴抽出のための最適照明の教師あり学習,” 電子情報通信学会第33回信号処理シンポジウム, pp. 81–86, 東京, 2018年11月.
  44. 近藤泰成, 東広志, Sergio M.C. Nascimento, 中内茂樹, “絵画の色彩選好におけるポルトガル人と日本人の類似性と相違点,” 第5回多元質感知領域班会議, p. 46, 東京, 2018年3月
  45. 近藤泰成, 東広志, Sergio M.C. Nascimento, 中内茂樹, “絵画の色彩選好におけるユニバーサリティーと色彩統計量,” 質感のつどい第3回公開フォーラム, p. 28, 大阪, 2017年11月
  46. 中内茂樹, 白見海, 東広志, Mohammad Shehata, 下條信輔, “輝度反転による#TheDressの照明解釈の曖昧性の消失,” 質感のつどい第3回公開フォーラム, p. 32, 大阪, 2017年11月
  47. 中古賀理, 東広志, 村松潤哉, 中内茂樹, 南哲人, “瞳孔計測を用いたヒトの情動状態の評価,” ヒューマンインフォメーション研究会, pp. 93–96, 京都, 2017年10月
  48. 龍進吾, 東広志, 村松潤哉, 中内茂樹, 南哲人, “情動誘発画像を用いたEEG・NIRS信号の分類,” ヒューマンインフォメーション研究会, pp. 39–42, 京都, 2017年10月
  49. 中島健太, 南哲人, 東広志, 中内茂樹, “周辺視野における刺激周波数とSSVEP応答の関係,” ヒューマンインフォメーション研究会, pp. 35–38, 京都, 2017年10月
  50. 中内茂樹, 近藤泰成, 東広志, Sergio M.C. Nascimento, , “絵画に対する選好に見られるポルトガル人と日本人の類似性と相違点,” 日本認知科学会第34回大会 金沢, 2017年9月
  51. 近藤泰成, 三崎幸典, 東広志, Sergio M.C. Nascimento, 中内茂樹, “絵画の色彩選好に対する文化依存性とユニバーサリティー,” 日本視覚学会2017夏季大会, 島根, 2017年9月
  52. 近藤泰成, 東広志, Sergio M.C. Nascimento, 中内茂樹, “絵画の色彩選好におけるポルトガル人と日本人の類似性と相違点,” 第4回多元質感知領域班会議, 宮城, 2017年6月
  53. 田村秀樹, 東広志, 中内茂樹, “運動情報に潜む鏡面反射・透過情報,” 第3回多元質感知領域班会議, 東京, 2017年3月
  54. 伊藤和哉, 東広志, 中内茂樹, “蛍光特性に基づく手の汚染分布可視化,” 日本色彩学会視覚情報基礎研究会第30回研究発表会, 千葉, 2017年2月.
  55. 田村秀樹, 東広志, 中内茂樹, “鏡・ガラス材質を識別するための複数の視覚手がかり,” 日本視覚学会2017冬季大会, 東京, 2017年1月.
  56. 近藤泰成, J. L. Nieves, E. M. Valero, 東広志, 中内茂樹, “プラーク検出を補助する機能性光源,” 日本色彩学会視覚情報基礎研究会第29回研究発表会, pp. 21–24, 東京, 2016年12月.
  57. 田村秀樹, 東広志, 中内茂樹, “回転運動物体に対する鏡・ガラス材質の知覚,” 質感のつどい第2回公開フォーラム, 千葉, 2016年11月.
  58. 東広志, “チャンネル間の連結度を利用した脳波アーチファクト除去,” 電子情報通信学会第31回信号処理シンポジウム, pp. 103–104, 2016年11月.
  59. 龍進吾, 東広志, 中内茂樹, 南哲人, “電極配置情報を利用した正準相関分析による定常状態視覚誘発電位の識別,” 第39回日本神経科学大会, 神奈川, 2016年7月.
  60. 田村秀樹, 東広志, 中内茂樹, “鏡・ガラス材質識別に関わる動的情報,” 第2回多元質感知領域班会議, シーガイアコンベンションセンター, 宮崎, 2016年6月
  61. 田村秀樹, 佃将樹, 東広志, 中内茂樹, “鏡・ガラス材質識別に関わる視覚的手がかりと照明場依存性,” 第1回多元質感知領域班会議, 広島国際会議場・広島市立大学, 広島, 2016年1月
  62. 東広志, Tomasz M. Rutkowski, 田中聡久, 田中雄一, “部分空間制約を用いた多次元線形判別法による単一試行事象関連電位の識別,” 電子情報通信学会第30回信号処理シンポジウム, pp. 396–397, 福島, 2015年11月.
  63. 東広志, 田中聡久, 田中雄一, “グラフスペクトルを用いた制約付き脳波処理,” 第54回生体医工学会, 名古屋, 2015年5月.
  64. 東広志, 南哲人, 中内茂樹, “事象関連電位を用いた刺激の条件付き発生確率推定,” 電子情報通信学会第29回信号処理シンポジウム, 京都, 2014年11月.
  65. 東広志, 田中聡久, “運動想像脳波識別のための空間パターンの類似性による帯域選択,” 電子情報通信学会第28回信号処理シンポジウム, pp. 485–486, 下関, 2013年11月.
  66. 田中聡久, 冨田尚規, 東広志, “脳波クラス分類のための疎性による能動的データ選択法,” 信学技報, vol. 113, no. 191, SIP2013-84, pp. 97–102, 東京, 2013年8月.
  67. 冨田尚規, 東広志, 田中聡久, “テンソル同時対角化によるサンプルの重み付けを用いた脳波識別,” 信学技報, vol. 112, no. 423, SIP2012-107, pp. 153–158, 広島, 2013年1月.
  68. 東広志, 田中聡久, “脳波識別のためのフィルタバンク・空間重み・時間窓の最適設計,” 電子情報通信学会第27回信号処理シンポジウム, pp. 235–240, 沖縄, 2012年11月.
  69. 東広志, 田中聡久, “運動想起中の脳波識別における時間窓のスパース化,” 信学技報, vol. 112, no. 115, SIP2012-34, pp. 7–12, 京都, 2012年7月.
  70. 田村潤, 鷲沢嘉一, 東広志, 森川直樹, 田中聡久, “音声刺激による聴覚ブレイン・コンピュータ・インターフェイスの可能性,” 信学技報, vol. 111, no. 466, SIP2011-177, pp. 281–286, 新潟, 2012年3月.
  71. 木村陽介, 東広志, 田中聡久, “FSK変調した視覚刺激によるBCI,” 信学技報, vol. 111, no. 315, NC2011-80, pp. 47–52, 宮城, 2011年11月.
  72. 張誠, 木村陽介, 東広志, 田中聡久, “An SSVEP-Based BCI to Control a Mobile Robot via the Internet,” 信学技報, vol. 111, no. 315, NC2011-79, pp. 41–46, 2011年11月.
  73. 張誠, 木村陽介, 東広志, 田中聡久, “Control of a Mobile Robot via Wi-Fi with an SSVEP-Based BCI,” 電子情報通信学会第26回信号処理シンポジウム, pp. 602–607, 北海道, 2011年11月.
  74. 東広志, Andrzej Cichocki, 田中聡久, “脳波電極間の距離情報を用いた正則化,” 電子情報通信学会第26回信号処理シンポジウム, pp. 497–502, 北海道, 2011年11月.
  75. 東広志, 田中聡久, “脳波識別のための時空間フィルタバンクの最適設計,” 信学技報, vol. 111, no. 102, SIP2011-44, pp. 85–90, 沖縄, 2011年6月.
  76. 木村陽介, 東広志, 田中聡久, “定常的視覚誘発電位を用いたディジタル通信,” 2011年 電子情報通信学会総合大会 基礎・境界講演論文集, A-4-27, pp. 105, 2011年3月.
  77. 東広志, 田中聡久, “運動想像時脳波識別のためのFIRフィルタ設計法,” 2011年 電子情報通信学会総合大会 基礎・境界講演論文集, A-4-34, p. 112, 2011年3月.
  78. 東広志, 鷲沢嘉一, T. Rutkowski, 田中聡久, A. Cichocki, “定常的聴覚誘発電位を用いた脳コンピュータインターフェイス,” 信学技報, vol. 110, No. 368, SIP2010-106, pp. 221–226, 鹿児島, 2011年1月.
  79. 東広志, 田中聡久, “運動想像時脳波の空間-周波数成分の重み付けによる識別,” 電子情報通信学会第25回信号処理シンポジウム, pp. 121–126, 奈良, 2010年11月.
  80. 東広志, 田中聡久, “脳コンピュータインターフェイスのための位相を用いた律動成分抽出法,” 電子情報通信学会第24回信号処理シンポジウム, pp. 402–407, 鹿児島, 2009年11月.
  81. 木村陽介, 東広志, 田中聡久， “BCIのための律動成分抽出を用いた定常的視覚誘発電位の観測法,” 信学技報, NC2009-54, pp. 23–28, 宮城, 2009年11月.
  82. 田中聡久, 斎藤祐樹, 東広志, “律動成分分析の適応高速アルゴリズムに関する一検討,” 信学技報, SIP2009-27, pp. 49–53, 北海道, 2009年6月.
  83. 斎藤祐樹, 田中聡久, 東広志, “適応律動成分抽出法と脳波解析への応用,” 電子情報通信学会第23回信号処理シンポジウム, pp. 58–63, 宮城, 2008年11月.

Thesis