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Graduate School of Engineering, Kyushu Institute of Technology
Our research
Our research
Interdisciplinary Research in Biophysics, Data Science, and Illusory science
Deep-Learning and Illusory Mechanisms
Deep-Learning and Illusory Mechanisms
The Hermann grid illusion (right figure) is one of the famous visual illusions, yet its mechanism remains unsolved. Based on the hypothesis that orientation selectivity in the primary visual cortex is essential for this phenomena, we constructed a DNN model reproducing the illusion and demonstrated that the Hermann grid illusion originates in the brain [M. Inoue et al. 2025].
We aim to understand the mechanism that causes the discrepancy between input and output (information processing results), and to link this to Trustworthy AI technology.
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Hermann 格子錯視（右図）は古くから知られた現象ですが、その発生メカニズムは未解決のままでした。我々は、初期視覚野における方位選択性が重要だとする仮説に基づき、錯視をみる深層ニューラルネットワークモデルを構築し、Hermann 格子錯視は脳で発生する点を解明しました [M. Inoue et al. 2025]。
このような、入力と出力（情報処理結果）に乖離が生じるメカニズムを理解することで、入出力の対応関係の実現を超えた「入力情報を理解するAIシステム」の開発を目指しています．
Large-scale analysis of gene expression dynamics
Large-scale analysis of gene expression dynamics
The development of measurement technology has made it possible to quantify gene expression patterns at a single cell level, resulting in detailed understanding of gene regulatory relationships. On the other hand, large-scale analysis of "temporal" expression patterns is difficult due to a massive amount of data. We aim to analyze and understand the regulatory dynamics of genes.
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遺伝子発現情報を単一細胞レベルで定量化できるようになったことで、遺伝子間の制御関係が詳細に解明されてきました．その一方、発現制御の "時間的な変化" に関しては、データ量の膨大さゆえ、大規模な解析は困難となっています．私たちは、制御情報の "流れ" に注目し、個体レベルでの遺伝子発現制御メカニズムの理解に取り組んでいます．
Members 2026
Members 2026
INOUE Masayo, Associate Professor
ITO Yukinari, Department of Engineering, Control Engineering Course M2
MORI Yuziro, Department of Mechanical and Control Engineering B4
TASHIRO Taichi, Department of Mechanical and Control Engineering B4
Alumni
Alumni
Graduates' Thesis Titles
Graduates' Thesis Titles
2025
Reproduction and comparative analysis of the Sparkling Lattice illusion using Gabor filters
Analysis of Harman grid illusion in Convolutional Neural Networks
Study on the effect of different lighting conditions on color classification of DNNs: comparative analysis using the “The Dress” image
2024
Classification for vase-life prediction of cut flowers using Deep Learning
Accuracy verification of different data classification methods using machine learning
2023
A study on deep learning and the glittering lattice illusion
Analysis of the Dungeon illusion using a Convolutional Neural Network
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2025年度
Gabor filterを用いたきらめき格子錯視の再現と比較分析
畳み込みニューラルネットワークにおけるハーマン格子錯視画像の認識傾向の分析
照明条件の違いが深層学習モデルの色分類特性に及ぼす影響の研究 〜The dress画像を用いた比較解析〜
2024年度
深層学習による切り花の寿命予測クラス分類の研究
機械学習を用いたデータのクラス分類手法別の精度検証
2023年度
深層学習ときらめき格子錯視に関する研究
Convolutional Neural Network による Dungeon 錯視の分析
Contact
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If you are interested in our research, please contact us!
E mail : inoue.masayo580 [at] mail.kyutech.jp
Kyutech TOBATA Campus. 1-1 Sensui-cho, Tobata, Kitakyushu, 804-8550, JAPAN
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学生受け入れについて：大学院工学府 知能制御工学コースの協力講座となります．当研究室を志望する場合は、事前にご連絡ください．
〒804-8550 福岡県北九州市戸畑区仙水町1-1 九州工業大学戸畑キャンパス 総合教育棟 213室（井上），教育研究３号棟 211室（学生室）
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