[28] Tensor Network Decompositions and Their Applications in Machine Learning, Invited talk at SNL2025, 2025年10月[27] テンソルネットワーク分解の基礎と機械学習への応用，RIMS共同研究「数値解析が切り開く新たな情報社会」，2025年10月[26] Plug-and-Play of Least Squares based Tensor Decomposition Algorithms for Tensor Learning, Workshop on Tensor Representation for Machine Learning, 2025年8月
[25] 行列・テンソル分解の基礎とPythonによる実装 -非負制約・欠損値補完への応用まで-，Nospareセミナー，2025年7月
[24] テンソルネットワークモデルを用いた信号処理と機械学習，名古屋工業大学先端医用物理・情報工学研究センター技術講演会，2025年4月
[23] 非負行列分解の基礎と医用画像処理への応用，大阪大学情報科学研究科ランチセミナー，2024年8月[22] テンソルネットワーク分解の基礎と機械学習への応用，ロボット工学セミナー「数理に基づく学習とその応用」，2024年7月[21] 非負行列分解とダイナミックPETイメージング，JAMIT若手医用画像工学シンポジウム（SAMIT2023），2023年10月[20] 遅延埋め込み空間におけるテンソル分解と多様体学習，電子情報通信学会総合大会，2023年3月[19] テンソル分解のアルゴリズムとその応用，離散的手法による場と時空のダイナミクス2022，2022年8月 [link][18] テンソル分解の基礎と応用，チュートリアル講演，MIRU2022，2022年7月 [slide][17] 数理モデルによる画像修復，ACT-I先端研究フォーラム，2022年3月[16] Advanced Topics of Prior-based Image Restoration: Tensors and Neural Networks, Tutorial at APSIPA ASC 2021, 2021年12月[15] Tensor Representations in Signal Processing and Machine Learning, Tutorial at APSIPA ASC 2020, 2020年12月 [slide][14] 信号処理と機械学習による画像復元，第5回統計・機械学習若手シンポジウム ，2020年12月[13] Non-negative Matrix Factorization in Application to Dynamic PET Image Reconstruction, RIKEN-AIP Open Seminar Series, 2020年11月[12] 画像復元のための高階埋め込み多様体モデルの研究 , MI研究会／FIT2020，招待講演，2020年9月[11] Dynamic PET Image Reconstruction Using Nonnegative Matrix Factorization Incorporated With Deep Image Prior, MIRU招待講演，2020年8月[10] 高階埋め込みテンソルモデリングの研究, ACT-I先端研究フォーラム, 2020年5月[9] Multiway Delay Embedding Transform for Tensors and its Applications, RIKEN-AIP Public Seminar, 2019年10月[8] 自己相似な情報モデリング，名古屋工業大学若手イノベータ養成センターシンポジウム，2019年6月 [slide][7] 分散処理による行列およびテンソル分解の高速最適化とその応用，堀科学芸術振興財団研究助成発表会，2019年5月[6] Priorに基づく画像/テンソルの復元，多元計算解剖学若手研究者議論会，2018年9月 [slide][5] Missing Slice Recovery for Tensors Using a Low-rank Model in Embedded Space, RIKEN-BSI-Cichocki Laboratory Alumni Japan Workshop, 2018年3月[4] テンソル多重線形ランクの推定法について，多元計算解剖学テンソル勉強会，2017年6月 [slide][3] 低ランク性および平滑性を用いたテンソル補完，MICT/MI研究会，2016年9月[slide][2] 低ランク×テンソル，名古屋工業大学有志勉強会，2016年6月[1] テンソル分解の基礎と画像・信号処理への応用，東京農工大学田中聡久研究室，2014年3月 [slide][2] 細胞の種別構成比に基づく定量基準による濾胞性リンパ腫の説明可能な悪性度評価
古賀諒一，横田達也，三好寛明，橋本典明，竹内一郎，本谷秀堅Medical Imaging Technology, 43巻 4号, pp. 110-115, 2025
[1] GPUスパコンを用いたPETの四次元再構成
大島 聡史，湯淺 義尚，松村 海飛，横田 達也，本谷 秀堅，坂田 宗之，木村 裕一，片桐 孝洋，永井 亨，塙 敏博，星野 哲也Medical Imaging Technology, 41 巻 4-5 号, p. 150-156, 2023[111] テンソルネットワーク機械学習に向けた⾃動処理基盤と最適化アルゴリズムの開発
⼭本雅貴，本⾕秀堅，横⽥達也
信号処理シンポジウム，2025年11月
[110] テンソルリング分解とCP分解を融合させた新しい分解モデルの検討
古川千裕，本谷秀堅，横田達也信号処理シンポジウム，2025年11月
[109] WEEP: A Differentiable Nonconvex Sparse Regularizer via Weakly-Convex Envelope 古橋敬信，本⾕秀堅，Qibin Zhao，横⽥達也
信号処理シンポジウム，2025年11月
[108] WEEP: 弱凸包絡に基づく微分可能-非凸スパース正則化
古橋敬信，本谷秀堅，横田達也
情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2025），2025年11月[107] 撮像機器の変化に伴う医用画像診断システムの性能変化の要因解析澤村拓人，牧豊大，横田達也，古賀諒一，本谷秀堅日本医用画像工学会大会 2025年08月 - 2025年08月[106] 医用画像モデリングのための解剖構造に基づく人体内部の 3 次元位置表現後藤佑介，古賀諒一，横田達也，清水昭伸，花岡昇平，本谷秀堅日本医用画像工学会大会 2025年08月 - 2025年08月[105] 病理医の診断過程の模倣に向けたディリクレ分布推定による悪性リンパ腫サブタイプ識別土本泰之，小野木次郎，大島孝一，横田達也，三好寛明，橋本典明，竹内一郎，本谷秀堅日本医用画像工学会大会 2025年08月 - 2025年08月[104] 拡散モデルを用いて生成された悪性リンパ腫の反事実病理画像に対する病理学的妥当性の検証古賀諒一，横田達也，三好寛明，橋本典明，竹内一郎，本谷秀堅日本医用画像工学会大会 2025年08月 - 2025年08月[103] 単一双曲空間上の自己教師学習による悪性リンパ腫病理画像の階層表現の獲得大原一将，田口慶，横田達也，三好寛明，橋本典明，竹内一郎，本谷秀堅日本医用画像工学会大会 2025年08月 - 2025年08月[102] TMS における灰白質表面メッシュ上の実時間誘導電場推定牧豊大，横田達也，平田晃正，本谷秀堅日本医用画像工学会大会 2025年08月 - 2025年08月
[101] 単一双曲空間上の自己教師学習による包含関係を保持した階層表現の獲得大原一将, 田口慶, 横田達也, 三好寛明, 橋本典明, 竹内一郎, 本谷秀堅MIRU, 2025年8月[100] 分割統治法による加速MRI画像再構成の拡散モデルを用いた高精度化福冨舜介, 横田達也, 本谷秀堅MIRU, 2025年8月[99] ノイズ遷移行列とサンプル選択の組み合わせを用いた弱教師あり学習に基づく悪性リンパ腫細胞核の種類識別器構築古賀諒一, 横田達也, 三好寛明, 橋本典明, 竹内一郎, 本谷秀堅MIRU, 2025年8月[98] GNNを用いたTMSのための灰白質メッシュ上における誘導電場の推定牧豊大, 横田達也, 平田晃正, 本谷秀堅MIRU, 2025年8月
[97] マルチドメイン学習のための共有・固有LoRAの分離学習法
髙間勇作，丁寧，横田達也，玉木徹
画像センシングシンポジウム(SSII)，2025年5月
[96] 放射光ピンクビームを用いたZn 負極/電解液界面における溶解析出挙動の解析川村健太朗，渡邊大晃，木村耕治，高林康裕，横田達也，藤波想，林好一
学術変革領域研究(A)超秩序構造科学第9回成果報告会，2025年3月
[95] TMSのための深層学習を用いた灰白質メッシュ上の誘導電場の回帰牧 豊大，横田達也，平田晃正，本谷秀堅MI研究会，2025年3月
[94] 悪性リンパ腫におけるがん化に伴う細胞組織の変化の観察に向けた反事実病理画像の生成
古賀諒一，横田達也，大島孝一，三好寛明，橋本典明，竹内一郎，本谷秀堅
MI研究会，2025年3月
[93] 拡散モデルを用いるMRI画像の高精度復元福冨舜介，横田達也，本谷秀堅MI研究会，2025年3月[92] 病理画像によるがん診断支援のための不確実性の定量評価も可能な識別器の構築小野木次郎，土本泰之，横田達也，大島孝一，三好寛明，橋本典明，竹内一郎，本谷秀堅MI研究会，2025年3月[91] 微小角入射X線回折を用いたZn負極/電解液界面における溶解析出挙動のその場解析
渡邊大晃，江田登和，高林康裕，木村耕治，横田達也，佐藤尚，藤波想，林好一電池討論会，2024年11月[90] リプシッツネットワークの学習におけるリプシッツ定数の影響について山下淳也，本谷秀堅，横田達也情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2024），2024年11月
[89] グラフ表現を用いたテンソルネットワーク分解のためのアルゴリズム山本雅貴，本谷秀堅，横田達也
情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2024），2024年11月
[88] ラベル遷移行列と JoCoR によるサンプル選択を併用する悪性リンパ腫細胞核の種類識別器構築のための弱教師あり学習古賀諒一，小出新悟，横田達也，大島孝一，三好寛明，橋本典明，竹内一郎，本谷秀堅JAMIT若手医用画像工学シンポジウム（SAMIT2024），2024年9月[87] WSI の階層表現モデルを用いた乳腺がん分類器の性能改善のための粗いアノテーションに基づく注意誘導古賀諒一，横田達也，有廣光司，本谷秀堅JAMIT若手医用画像工学シンポジウム（SAMIT2024），2024年9月[86] 悪性リンパ腫における細胞組織の経時変化の観察に向けた拡散モデルによる反事実病理画像の生成古賀諒一，横田達也，大島孝一，三好寛明，橋本典明，竹内一郎，本谷秀堅JAMIT若手医用画像工学シンポジウム（SAMIT2024），2024年9月（SAMIT優秀賞）[85] PnP-ADMM を用いた PET 画像再構成早川響太，本谷秀堅，横田達也JAMIT若手医用画像工学シンポジウム（SAMIT2024），2024年9月（SAMIT奨励賞）[84] 拡散モデルを用いる MRI 画像の高精度復元福冨舜介，横田達也，本谷秀堅JAMIT若手医用画像工学シンポジウム（SAMIT2024），2024年9月（SAMIT優秀賞）[83] 深層学習を用いた TMS コイルと頭部 MRI 画像からの灰白質上の誘導電場の回帰の検討牧豊大，横田達也，平田晃正，本谷秀堅JAMIT若手医用画像工学シンポジウム（SAMIT2024），2024年9月（SAMIT奨励賞）[82] ブロードキャスト積：テンソル形状を揃えた要素積演算
松井勇佑，横田達也MIRU, 2024年8月（MIRUオーディエンス賞）[81] Adaptive Block Sparse Regularization under Arbitrary Linear Transform
古橋敬信，本谷秀堅，横田達也MIRU, 2024年8月（MIRU学生奨励賞）[80] Polya-Gamma拡張に基づくテンソルネットワークロジスティック回帰のためのEMアルゴリズム
山内直也，本谷秀堅，横田達也MIRU, 2024年8月[79] 事後確率サンプリングとProgressive Mask Refinementによる分布のシフトに頑健な異常検知小野木次郎，横田達也，本谷秀堅MIRU, 2024年8月[78] 事後確率からのサンプリングによる加速MRI画像の高精度復元福冨舜介，Basile Maille，横田達也，本谷秀堅MIRU, 2024年8月[77] 拡散モデルを用いる異なるモダリティ画像の事後確率分布からのサンプリング伊藤聖，横田達也，本谷秀堅MIRU, 2024年8月[76] TMS コイルによる脳内誘導電場の回帰精度改善に向けた頭部 MRI の自己教師あり学習牧豊大，横田達也，平田晃正，本谷秀堅日本医用画像工学会大会，2024年8月[75] 細胞核を起点とした病理顕微鏡画像の表現学習田口慶，横田達也，大島孝一，三好寛明，永石美晴，橋本典明，竹内一郎，本谷秀堅日本医用画像工学会大会，2024年8月[74] 悪性リンパ腫における細胞核の種類識別器構築のためのラベル遷移を考慮した弱教師学習古賀諒一，小出新悟，横田達也，大島孝一，三好寛明，永石美晴，橋本典明，竹内一郎，本谷秀堅日本医用画像工学会大会，2024年8月（奨励賞）[73] 細胞核画像の形とテクスチャへの特徴分離と生成モデルの構築村上和真，田口慶，横田達也，大島孝一，三好寛明，永石美晴，橋本典明，竹内一郎，本谷秀堅日本医用画像工学会大会，2024年8月[72] リンパ節のHE染色画像中の細胞核の集合を入力とする濾胞セグメンテーションとサブタイプ識別森部瑞希，横田達也，大島孝一，三好寛明，永石美晴，橋本典明，竹内一郎，本谷秀堅MI研究会，2024年3月
[71] 不偏リスク推定量に基づくDeep Image Priorの早期終了を用いたPET画像再構成の過適合抑止松村海飛，本谷秀堅，坂田宗之，木村裕一，横田達也MI研究会，2024年3月[70] 強いノイズを含む教師信号による細胞核の種別識別器の学習へのラベルの不確実情報の利用
小出新悟，クグレ マウリシオ，横田達也，大島孝一，三好寛明，永石美晴，橋本典明，竹内一郎，本谷秀堅MI研究会，2024年3月[69] TMSのための頭部MRI画像からのTransformerを用いた誘導電場の回帰牧豊大，横田達也，平田晃正，本谷秀堅MI研究会，2024年3月[68] 拡散モデルを用いた悪性リンパ腫の反事実病理画像の生成古賀諒一，横田達也，大島孝一，三好寛明，永石美晴，橋本典明，竹内一郎，本谷秀堅MI研究会，2024年3月[67] MIRU 2023 ダイバーシティに関わるアンケート調査報告
王瑩，手島知昭，橋本敦史，早志英朗，柳川由紀子，山口光太，横田達也，内海ゆづ子CVIM研究会，2024年3月[66] Zn負極/電解液界面における微小角入射X線回折測定を用いたin-situ評価
吉川崇大，渡邊大晃，山本美樹，高林康裕，木村耕治，横田達也，藤波想，林好一
電池討論会，2023年11月
[65] テンソルリング分解におけるランク決定のための評価基準の検討について園部寛幸，本谷秀堅，横田達也信号処理シンポジウム，2023年11月[64] テンソル分解に基づく線形逆問題のためのADMM-MMアルゴリズム向井学，本谷秀堅，横田達也信号処理シンポジウム，2023年11月[63] ランダム化SVDにおける自動ランク決定法およびテンソル分解への応用渡邉大樹，本谷秀堅，横田達也信号処理シンポジウム，2023年11月[62] 因果推論に基づく悪性リンパ腫の定量評価基準構築に向けた拡散モデルによる反事実画像の生成古賀諒一，クグレマウリシオ，横田 達也，大島 孝一，三好 寛明，永石 美晴，橋本 典明，竹内 一郎，本谷 秀堅情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2023），2023年10月[61] 平滑畳み込みテンソル分解によるテンソル補完高山拓夢，横田達也
情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2023），2023年10月
[60] 任意の線形変換に基づく特徴空間での適応的ブロックスパース正則化古橋敬信，本谷秀堅，横田達也
情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2023），2023年10月
[59] 悪性リンパ腫病理画像の定量評価基準構築に向けた 反事実画像生成のための条件付き拡散モデルの検討
古賀諒一，クグレマウリシオ，横田 達也，大島 孝一，三好 寛明，永石 美晴，橋本 典明，竹内 一郎，本谷 秀堅
JAMIT若手医用画像工学シンポジウム（SAMIT2023），2023年10月
[58] 曖昧ラベルからの補ラベル学習を用いた悪性リンパ腫病理画像における細胞核分類器の構築と濾胞性リンパ腫の悪性度定量化の試み古賀諒一，クグレマウリシオ，横田 達也，大島 孝一，三好 寛明，永石 美晴，橋本 典明，竹内 一郎，本谷 秀堅
JAMIT若手医用画像工学シンポジウム（SAMIT2023），2023年10月[57] 濾胞性リンパ腫の悪性度の定量化に向けた補ラベル学習を用いた細胞核分類器の構築 古賀諒一，クグレマウリシオ，横田 達也，大島 孝一，三好 寛明，永石 美晴，橋本 典明，竹内 一郎，本谷 秀堅MI研究会，2023年9月[56] 確率密度推定に基づく胸部CT画像に対する異常領域の検出飛世裕貴，クグレ マウリシオ，横田達也，橋本正弘，大竹義人，明石敏昭，清水昭伸，本谷秀堅MI研究会，2023年3月[55] 悪性リンパ腫の定量評価基準構築に向けた反事実画像の生成古賀諒一，クグレ マウリシオ，横田達也，大島孝一，三好寛明，永石美晴，橋本典明，竹内一郎，本谷秀堅MI研究会，2023年3月[54] 病理顕微鏡画像のアノテーションラベルの高精度化安間大貴，クグレ マウリシオ，横田達也，有廣光司，本谷秀堅MI研究会，2023年3月[53] 回転同変なニューラルネットワークの医用画像処理応用
荻野良太，本谷秀堅，横田達也，クグレ マウリシオMI研究会，2023年3月[52] MMアルゴリズムを用いた4次元PET画像再構成の高速化
湯淺義尚，松村海飛，横田達也，大島聡史，本谷秀堅，片桐孝洋，永井亨
情報処理学会全国大会，2023年3月[51] ランダム化アルゴリズムを用いたテンソル分解の高速化渡邉大樹，本谷秀堅，横田達也信号処理シンポジウム，2022年12月[50] ダイナミックPET画像再構成における非負行列分解の安定な最適化松村海飛，本谷秀堅，坂田宗之，木村裕一，横田達也信号処理シンポジウム，2022年12月[49] MGP縮退事前分布を用いたテンソル補完及びランク決定法高山拓夢，Qibin Zhao，本谷秀堅，横田達也情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2022），2022年11月[48] Graph Neural Network による悪性リンパ腫のサブタイプ識別と識別根拠となる細胞核の可視化田中 寛武，橋本 典明，横田 達也，クグレマウリシオ，大島 孝一，三好 寛明，永石 美晴， 竹内 一郎，本谷 秀堅日本医用画像工学会大会，2022年7月[47] Contrastive Learning に基づく次元削減による胸部 CT 画像に対する異常検知 飛世 裕貴，クグレマウリシオ，横田 達也，橋本 正弘，大竹 義人，明石 敏昭，清水 昭伸， 本谷 秀堅日本医用画像工学会大会，2022年7月[46] 悪性リンパ腫細胞核画像の低次元表現獲得と特徴の集合に基づくサブタイプ識別器の構築
小出 新悟，橋本 典明，横田 達也，クグレマウリシオ，大島 孝一，三好 寛明，永石 美晴， 竹内 一郎，本谷 秀堅日本医用画像工学会大会，2022年7月[45] Contrastive Learningに基づく次元削減によるCovid-19の胸部CT画像に対する異常検知 飛世裕貴，クグレ マウリシオ，横田達也，橋本正弘，大竹義人，明石敏昭，清水昭伸，本谷秀堅 MI研究会，2022年1月[44] FAST ALGORITHM FOR LOW-RANK TENSOR COMPLETION IN DELAY EMBEDDED SPACER. Yamamoto, T. Yokota, A. Imakura, H. HontaniAPSIPA ASC (extended abstract), 2021年12月[43] Neural Tangent KernelによるDeep Image Priorの解析藤田和真，本谷秀堅，横田達也信号処理シンポジウム，2021年11月[42] 3次元再構成した膵癌腫瘍の病理顕微鏡画像中の新生血管構造記述石牧祐香，横田達也，クグレ マウリシオ，本谷秀堅MI研究会，2021年11月[41] MR 画像からの 3 次元導電率分布の回帰による TMS のための誘導電場の回帰精度の改善牧豊大，横田達也，平田晃正，本谷秀堅日本医用画像工学会大会，2021年10月[40] 免疫染色データを利用するHE免疫染色データを利用するHE染色画像に基づく悪性リンパ腫のサブタイプ識別器構築廣野勇起，橋本典明，マウリシオ クグレ，横田達也，永石美晴，三好寛明，大島孝一，竹内一郎，本谷秀堅MI研究会，2021年7月[39] 深層学習と基礎方程式を用いたTMSのための誘導電場の回帰牧豊大，宇川義一，村上丈伸，横田達也，平田晃正，本谷秀堅MI研究会，2021年5月[38] 高階埋め込み空間における低ランクテンソル補完の高速アルゴリズム山本龍宣，横田達也，今倉暁，本谷秀堅PRMU研究会，2020年12月[37] 膵癌腫瘍のMRI画像と顕微鏡病理画像を統合するマルチスケールモデルの構築下村 智茂，マウリシオ クグレ，横田 達也，岩本 知佳，大内田 研宙，橋爪 誠，本谷 秀堅MIRU，2020年8月[36] 医用画像処理におけるLDDMMのマルチGPU高速化杉浦 拓未, 大島 聡史, 片桐 孝洋, 横田 達也, 本谷 秀堅, 永井 亨 情報処理学会全国大会，2020年12月3月[35] 病理画像の染色変換に本質的な特徴の抽出と可視化の試み古賀諒一，橋本典明，横田達也，中黒匡人，高野 桂，中村栄男，竹内一郎，本谷秀堅MI研究会，2020年1月[34] Deep Image Prior とサイノグラム正規化によるX線CT画像中の金属アーチファクトの高精度除去佐竹寛弥，横田達也，大竹義人，佐藤嘉信，本谷秀堅MI研究会，2020年1月[33] 病理顕微鏡画像の複数免疫染色間の相互変換と特徴空間の共有足立秀雄，クグレ マウリシオ，岩本千佳，大内田研宙，橋爪 誠，横田達也，本谷秀堅MI研究会，2020年1月[32] 免疫染色の組み合わせの表現のための非負行列分解による基底ベクトルの獲得黄 果葡，橋本典明，横田達也，中黒匡人，高野 桂，中村栄男，竹内一郎，本谷秀堅MI研究会，2020年1月[31] 3次元医用画像データの再構成処理の並列化 中島 大地, 大島 聡史, 五嶋 優詞, 横田 達也, 片桐 孝洋, 本谷 秀堅, 永井 亨, 岩本 千佳, 大内田 研宙, 橋爪 誠ハイパフォーマンスコンピューティング研究会, 2019年12月[30] Deep Image Priorを利用した非負行列分解に基づくダイナミックPET画像再構成下村智茂，河合和也，坂田宗之，木村裕一，横田達也，本谷秀堅MI研究会，2019年9月[29] TMS 検査のための脳 MRI 画像からの誘導電流強度の回帰とその推定誤差分散推定牧豊大，酒井隆志，Ilkka Laakso，宇川義一，村上丈伸，横田達也，平田晃正，本谷秀堅日本医用画像工学会大会，2019年7月[28] 膵癌腫瘍病理顕微鏡画像の染色変換足立秀雄，マウリシオクグレ，横田達也，岩本千佳，大内田研宙，橋爪誠，本谷秀堅日本医用画像工学会大会，2019年7月[27] 所見テキスト解析を用いる H&E 染色病理画像からの免疫染色群推定黄果葡，橋本典明，横田達也，中黒匡人，高野桂，中村栄男，竹内一郎，本谷秀堅日本医用画像工学会大会，2019年7月[26] MR 画像と病理画像の統合による膵癌腫瘍の多重解像度モデルの構築下村智茂，マウリシオクグレ，横田達也，岩本千佳，大内田研宙，橋爪誠，本谷秀堅日本医用画像工学会大会，2019年7月[25] ドメイン敵対的学習を用いる病理画像からの悪性リンパ腫候補領域の抽出と病型識別古賀諒一，橋本典明，横田達也，中黒匡人，高野桂，中村栄男，竹内一郎，本谷秀堅日本医用画像工学会大会，2019年7月[24] MR画像と病理画像の統合による膵癌腫瘍の多重解像度モデルの構築下村智茂，クグレマウリシオ，横田達也，岩本千佳，大内田研宙，橋爪誠，本谷秀堅MI研究会，2019年5月[23] シミュレーションデータを利用するTMSコイルによる脳内誘導電解の実時間推定器の構築本谷秀堅，牧豊大，横田達也，ラークソイルッカ，平田晃正EST研究会，2019年5月[22] 免疫染色情報を用いた悪性リンパ腫のサブタイプ分類に関する一検討橋本典明，黄 果葡，福島大祐，横田達也，中黒匡人，高野 桂，中村栄男，竹内一郎，本谷秀堅MI研究会，2019年1月[21] 膵癌腫瘍の経時変化計測のための部分剛体微分同相写像田村友輝，横田達也，マウリシオクグレ Valentin Triquet，清智也，岩本千佳，大内田研宙，橋爪誠，本谷秀堅日本医用画像工学会大会，2018年7月[20] 膵癌腫瘍のマルチモーダル３次元モデルの構築と３次元ミクロ解剖構造解析五嶋優詞，横田達也，マウリシオクグレ，岩本千佳， 大内田研宙， 橋爪誠，本谷秀堅日本医用画像工学会大会，2018年7月[19] 3次元臓器形状の大変形微分同相写像と非線形多様体上の統計形状モデル橋口 拓也，物部 峻太郎，本谷 秀堅，横田達也MI研究会，2018年5月[18] LAPGANを利用する膵臓腫瘍の顕微鏡病理画像の多重解像度モデルの生成下村智茂，横田達也， 岩本千佳， 大内田研宙， 橋爪誠， 本谷秀堅MI研究会， 2018年3月[17] 深層学習を用いた上腕部超音波画像からの上腕動脈領域の自動抽出佐野景介，横田達也， マウリシオクグレ， 鈴木英範， 益田博之， 本谷秀堅MI研究会，2018年3月[16] 膵臓癌のマルチスケール経時変化モデル構築の試み本谷秀堅，横田達也，橋爪誠，大内田研宙，岩本千佳日本臨床分子形態学会総会，2017年8月[15] MR超画像のための大域事前情報に基づく正則化凸射影法河村 直輝，横田達也，本谷 秀堅日本医用画像工学会大会，2017年7月[14] q-正規分布における最尤推定法について本谷秀堅，河村直輝，横田達也，松添博MI研究会，2017年7月[13] Graphical LASSOで共分散行列を疎にしたときに得られる統計形状モデルについて本谷秀堅，伊藤寛，横田達也MI研究会，2017年7月[12] 空間の低ランク性と平滑性を考慮したフーリエ係数最適化によるMR超解像河村直輝，横田達也，本谷秀堅MI研究会，2017年1月[11] アミロイドβ経時変化モデル構築のためのSparse NMFを用いたPET画像解析永田達也，本谷秀堅，横田達也，木村裕一，伊藤康一，加藤隆司，岩田香織，中村昭範MI研究会，2017年1月[10] 低ランク非負行列分解を用いたダイナミックPET同時再構成の初期検討山田純也，本谷秀堅，横田達也，坂田宗之，木村裕一MI研究会，2016年11月[9] 時間相関イメージセンサで計測した静止画からのTV-正則化による高精度動画再構成脇田章裕，川出康平，横田達也，本谷秀堅，安藤繁CVIM研究会，2016年9月[8] TV最小化と周波数適合によるMR画像の高解像度化河村直輝，横田達也，本谷秀堅MI研究会，2016年7月[7] Multilinear rank selection for denoising and dimensionality reduction of multiway dataN. Lee，T. Yokota，A. Cichocki.The Korean Statistical Society Spring Conference，May 20-21，2016.[6] 多カーネルを用いた二次制約MAPによるパラメータレスの識別器の実現鷲沢嘉一，横田達也，山下幸彦信号処理シンポジウム，2013年11月[5] 運動想起型BCIのための被験者間共通空間パターンフィルタ横田達也，山下幸彦，アンジェイチホツキ情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2013），2013年11月[4] 正規分布に基づくFisher判別分析の補正項横田達也，若原徹，坂野鋭，山下幸彦PRMU研究会，2013年3月[3] マルチモーダル刺激の感情判断に関する脳活動ダイナミクス日吉(谷口)和子，川崎真弘， 横田達也，福山秀直，VIALATTE Francois，CICHOCKI Andrzej日本認知心理学会大会，2012年[2] 2クラス識別のためのMAP推定に基づく二次制約評価基準横田達也，山下幸彦情報論的学習理論ワークショップ（IBIS2010），2010年11月[1] ワンショット表面形状測定における局所モデル適合法の誤差解析横田達也， 杉山将， 小川英光， 北川克一， 鈴木一嘉精密工学会春季大会， 2009年3月