概要
画像認識をコア技術として，監視カメラ，工場DX，医療/ヘルスケアへの応用を中心として研究を実施しています．
企業，医療系大学・学部，医療機関との共同研究を積極的に推進しています．
教員のテーマ
医用画像認識全般
学生のテーマ
2024年度（D2: 1名，M2: 3名，M1: 2名，B4: 8名）
博士
画像認識によるトウモロコシの病気の自動分類
修士
胸部X線画像の異常検出および詳細分類
単眼カメラからの領域分割と距離計測の同時推定
物体検出における学習データ削減手法
デプスカメラを用いた子供の発達段階における投げるスポーツ基本動作の自動分類
可視光と赤外光画像の統合による物体検出性能の向上
学部
外観検査における最適な学習データ選択手法の検討
画像認識基盤モデルを活用した物体検出による工場部品検査
デプスカメラと骨格推定を用いた反復横跳びの自動測定
動画分析によるスポーツの自動採点
大規模言語モデルとRAGを組み合わせた胸部X線画像のレポート生成
マスクあり骨盤画像を用いたマスクなし肩甲骨画像からの骨部抽出
画像レジストレーションモデルを使用したマンモグラムの位置合わせ
行動品質評価に基づく手術映像解析による医師の習熟度評価
2023年度（D1: 1名，M1: 3名，B4: 8名）
博士
画像認識によるトウモロコシの病気の自動分類
修士
胸部X線画像の異常検出および詳細分類
単眼カメラからの領域分割と距離計測の同時推定
物体検出における学習データ削減手法
学部
画像生成AIを用いたマンモグラム画風変換
ラベルありCT画像を活用したラベルなしMRI画像からの骨部抽出
時間畳み込みニューラルネットワークを用いた手術映像からのフェーズ判定
可視光と赤外光画像の統合による物体検出性能の向上
外観検査における学習データセット削減の検討
部品検査におけるドメイン適応を利用した物体検出
デプスカメラを用いた立ち幅跳びの自動測定
デプスカメラを用いた子供の発達段階における投げる動作の自動分類