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Ryo Murakami, Hideki Yoshikawa, Kenji Nagata, Hiroshi Shinotsuka, Hiromi Tanaka, Takeshi Iizuka & Hayaru Shouno (2022) Automatic estimation of unknown chemical components in a mixed material by XPS analysis using a genetic algorithm, Science and Technology of Advanced Materials: Methods, 2(1), 91-105, DOI: https://www.doi.org/10.1080/27660400.2022.2061878

Satoshi Suzuki, Shoichiro Takeda, Naoki Makishima, Atsushi Ando, Ryo Masumura and Hayaru Shouno, Knowledge Transferred Fine-tuning: Convolutional Neural Network is Born Again with Anti-Aliasing even in Data-limited Situations, in IEEE Access, 2022, DOI: https://www.doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3186101 

Ryo Murakami, Hiroshi Shinotsuka, Kenji Nagata, Hideki Yoshikawa, Hayaru Shouno, Calculation of Spectral Similarity Independent of Measurement Equipment, in Proc. PDPTA 2022, Jul. 25, (2022), Las Vegas, USA.

Taiyo Mieno, Hayaru Shouno, A Lossless Audio Codec Based on Hierarchical Residual Prediction,  in Proc. APSIPA ASC, 2022, Nov. 7, 10 (2022), Chiang Mai, Thailand.

Hikaru Higuchi, Satoshi Suzuki, HayarShouno, H. Adversarial Training with Knowledge Distillation Considering Intermediate Representations in CNNs. In: Tanveer, M., Agarwal, S., Ozawa, S., Ekbal, A., Jatowt, A. (eds) Neural Information Processing. ICONIP 2022. Communications in Computer and Information Science, vol 1791. Springer, Singapore. https://doi.org/10.1007/978-981-99-1639-9_57 (2023)

村上諒，原田善之，薗林豊，陰地宏，牧野久雄，田中博美，田口秀之，坂本堯則，森田温可，若森昭彦，木部奈緒子，西田真輔，篠塚寛志，永田賢二，庄野逸，吉川英樹, MnO粉体試料のXPSスペクトルのラウンドロビンテストにおける共通ピーク構造に基づく定量評価, 第58回表面分析研究会, Jun. (2022)

長坂 祥子, 庄野 逸, Portilla-Simoncelli statistics を用いたResNetのテクスチャ解析, [2O09a1-03], Neuro 2022, Jul. (2022)

鈴木 聡志, 武田 翔一郎, 澤田 雅人, 増村 亮, 庄野 逸, 少数データを用いたAnti-Aliased Convolutional Neural Network構築のための知識蒸留学習[3P-278], Neuro2022, Jul. (2022)

村上諒, 松下能孝, 永田賢二,庄野逸, 吉川英樹, 基底選択を伴うベイズ推定アルゴリズム開発とX線回折データへの応用, 第25回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2022), 1-013, Nov.(2022)

町田 惇, 永田 賢二, 村上 諒, 篠塚 寛志, 庄野 逸, 吉川 英樹, 岡田真人, XPSシミュレータを用いたベイズ的スペクトル解析, 第25回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2022), 1-021, Nov.(2022)

遠藤 瑛泰, 澤田 浩太, 古谷 佳之, 永田 賢二, 吉川 英樹, 庄野 逸, 金属組織画像におけるテクスチャ特徴量を利用したマテリアルズインフォマティクス, 第25回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2022), 1-026, Nov.(2022)

内海 理史, 村上 諒, 水牧 仁一朗, 赤井 一郎, 辻 駿哉, 庄野 逸, Portilla-Simonceli Statisticsを用いた磁区パターン画像の解析, 第25回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2022), 1-056, Nov.(2022)

樋口 陽光, 寺元 陶冶, 鈴木 聡志,庄野 逸, VGG モデルの視覚野的解釈における解析, 情報処理学会数理モデル化と問題解決研究会, MPS142-6, BIO73-6, pp.1-6, Mar.(2023)

峰尾 太陽, 庄野 逸, ロスレス音声符号化のためのSVRによるFIRシステム同定, 情報処理学会数理モデル化と問題解決研究会, MPS142-7, BIO73-7, pp.1-6, Mar.(2023)

町田 惇, 永田 賢二, 村上 諒, 篠塚 寛志, 庄野 逸, 吉川 英樹, 岡田 真人, 構造を対象としたXPSシミュレータによるベイズスペクトル推論, 日本物理学会 2023年春季大会, 25aL-2-8, Mar.(2023)

Hamid R Arabnia, Leonidas Deligiannidis, Hayaru Shouno, Fernando G Tinetti, Quoc-Nam Tran，Advances in Computer Vision and Computational Biology，Springer International Publishing，(2021)

Akihiro Endo, Kota Sawada, Kenji Nagata, Hideki Yoshikawa, and Hayaru Shouno, Prediction of Metal Temperature by Microstructural Features in Creep Exposed Austenitic Stainless Steel with Sparse Modeling, Science and Technology of Advanced Materials: Methods 1 (1): 225–33. (2021) (査読有) https://doi.org/10.1080/27660400.2021.1997556

Ryo Murakami, Hayaru Shouno, Kenji Nagata, Hiroshi Shinotsuka, and Hideki Yoshikawa, Determination of Common Peak Structure from Multiple X-Ray Photo-Electron Spectroscopy Data Sets. Science and Technology of Advanced Materials: Methods 1 (1): 182–91. (2021)(査読有) https://doi.org/10.1080/27660400.2021.1957304

Atsushi Machida, Kenji Nagata, Ryo Murakami, Hiroshi Shinotsuka, Hayaru Shouno, Hideki Yoshikawa, and Masato Okada, Bayesian Estimation for XPS Spectral Analysis at Multiple Core Levels. Science and Technology of Advanced Materials: Methods 1 (1): 123–33. (2021) (査読有) https://doi.org/10.1080/27660400.2021.1943172

Deep Feature Compression Using Spatio-Temporal Arrangement toward Collaborative Intelligent World，Satoshi Suzuki, Shoichiro Takeda, Motohiro Takagi, Ryuichi Tanida, Hideaki Kimata, and Hayaru Shouno. IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 32(6): 3934-3946,  (2021) (査読有) https://doi.org/10.1109/TCSVT.2021.3107716

遠藤瑛泰， 澤田浩太， 永田賢二， 吉川英樹， 庄野 逸，スパースモデリングを用いた析出物画像からのメタル温度推定，神経回路学会誌，29(1), pp.1-15, Mar.(2022)（査読無）

庄野 逸，ディープラーニングにおけるビルディングブロックの発展と展望 (小特集 システム数理の現状と展望)，電子情報通信学会誌，105(2), pp.136-142, Feb.(2022)(査読無)

Hikaru Higuchi, Satoshi Suzuki, Hayaru Shouno, Measuring Shift-invariance of Convolutional Neural Network with a Probability-incorporated Metric, in Proc. ICONIP’21, 1516, pp.719-728, (Dec.2021)

Satoshi Suzuki, Shoichiro Takeda, Ryuichi Tanida, Hideaki Kimata, Hayaru Shouno, Knowledge Transferred Fine-Tuning for Anti-Aliased Convolutional Neural Network in Data-Limited Situation, in Proc. ICIP’21, pp.864-858 (Sep.2021)

Taiyo Mineo, Hayaru Shouno, "Improving Convergence Rate of Sign Algorithm using Natural Gradient Method," 2021 29th European Signal Processing Conference (EUSIPCO), 2021, pp. 51-55, doi: 10.23919/EUSIPCO54536.2021.9616060 (Aug.2021).

Taiyo Mineo, Hayaru Shouno, NARU: Natural-gradient Auto Regressive Unlossy Audio Compressor, in Proc. PDPTA'21, Nature-Springer, to appear (Jul. 2021)

Masaharu Kurosawa, Hayaru Shouno，Face Impression Classification in Cosmetic Counseling Using Deep Convolutional Neural Network, in Proc. PDPTA'21, Nature-Springer, to appear, (Jul.2021)

辻 駿哉、村上 諒、⽔牧 仁⼀郎、⾚井 ⼀郎、庄野 逸，視覚認知に基づく画像統計量を⽤いた磁区パターン解析，8B403S, 第35回日本放射光学会年会 放射光科学合同シンポジウム(Jan.2022)

Ryo Murakami, Masaichiro Mizumaki, Ichiro Akai, Hayaru Shouno, Magnetic Domain Texture Pattern Analysis Using Wavelet-Based Joint Texture Statistics, D4-O3-05, Materials Research Meeting, (Dec.2021)

Ryo Murakami, Kenji Nagata, Hideki Yoshikawa, Hiroshi Shinotsuka, Hayaru Shouno, Automatic Estimation of XPS Reference Spectra for TiO2 Semiconductor Free from Equipment-derived Arbitrariness, D5-PR13-08, Materials Research Meeting, (Dec.2021)

Akihiro Endo, Kota Sawada, Kenji Nagata, Hideki Yoshikawa, Hayaru Shouno, Prediction of metal temperature in creep-exposed austenitic stainless steel from optical micrographs with sparse regression method, A2-O5-03, Materials Research Meeting, (Dec.2021)

滝澤月斗，庄野 逸，水牧仁一朗，鈴木基寛, 圧縮センシングを用いたXMCD-CT再構成, 電子情報通信学会 ニューロコンピューティング研究会, NC2021-58, p62-67, (Mar.2022)

峰尾太陽，庄野 逸, 階層的な残差予測に基づくロスレス音声コーデック, 電子情報通信学会SIP研究会, SIP2021-79, pp239-244, (Jan.2022)

[IEEE Young Researcher Award受賞] 樋口陽光，鈴木聡志，庄野 逸, CNNの中間特徴表現を考慮した知識蒸留による敵対的学習, 電子情報通信学会 ニューロコンピューティング研究会, NC-2021-44, pp.59-64(Jan, 2022)

Ryo Murakami, Masaichiro Mizumaki, Yusuke Hamano, Ichiro Akai, Hayaru Shouno, Texture Analysis of Magnetic Domain Images Using Statistics Based on Human Visual Perception，Journal of the Physical Society of Japan，90，44705，(2021)(査読有) https://doi.org/10.7566/JPSJ.90.044705

Hiroshi Shinotsuka, Kenji Nagata, Hideki Yoshikawa, Yohichi Mototake, Hayaru Shouno, Masato Okada Development of spectral decomposition based on Bayesian information criterion with estimation of confidence interval，    Science and Technology of Advanced Materials，21(1), pp. 402-419(2020) (査読有)

 Ryo Murakami, Hiromi Tanaka, Hiroshi Shinotsuka, Kenji Nagata, Hayaru Shouno, Hideki Yoshikawa, Development of multiple core-level XPS spectra decomposition method based on the Bayesian information criterion, Journal of Electron Spectroscopy and Related Phenomena,245, 147003(2020) （査読有） https://doi.org/10.1016/j.elspec.2020.147003

Takahiro Kawashima,  Hayaru Shouno, Hideitsu Hino，Bayesian Dynamic Mode Decomposition with Variational Matrix Factorization，In Proc. 35th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-21)， Vancouver, Canada， 35(9) pp.8083-8091  (Feb. 2021)

Yusuke Hamano, Hayaru Shouno, Analysis of Texture Representation in Convolution Neural Network Using Wavelet Based Joint Statistics, Lecture Notes in Computer Science, Proc. of ICONIP’20, Bangkok, Thai,12532(1), pp. 126-136(Nov. 2020)

Sho Ichigozaki, Takahiro Kawashima, Hayaru Shouno,  Bayesian Sparse Covariance Structure Analysis for Correlated Count Data, In Proc. PDPTA'20, Nature-Springer, 781-791, https://doi.org/10.1007/978-3-030-69984-0_57, Las Vegas, NV,  USA (Jul. 2020)

Genta Kobayashi, Hayaru Shouno, Interpretation of ResNet by Visualization of Preferred Stimulus in Receptive Fields, In Proc. PDPTA'20, Nature-Springer, 769-779, https://doi.org/10.1007/978-3-030-69984-0_56, Las Vegas, NV., USA (Jul.2020)

樋口 陽光，鈴木 聡志，庄野 逸, 視覚野構造に基づいたシフト不変な深層学習モデルの確立, 第30回日本神経回路学会全国大会, P1-12              2020, Dec(2020), 日本神経回路学会

篠塚 寛志, 永田 賢二, 吉川 英樹, 本武 陽一, 庄野 逸, 岡田 真人, 情報量規準を用いた信頼区間推定付きのXPSスペクトルの自動解析, 2020年日本表面真空学会学術講演会, 2Da03, Nov.(2020), 日本表面真空学会

村上 諒, 庄野 逸, 永田 賢二, 篠塚 寛志, 吉川 英樹, 参照スペクトルを使った多元素XPSスペクトルの解析手法の開発, 2020年日本表面真空学会学術講演会, 2Da04S, Nov.(2020), 日本表面真空学会

小林源太，庄野 逸, 受容野の最適刺激を用いた畳込みニューラルネットワークの可視化手法, 電子情報通信学会 ニューロコンピューティング研究会, NC2020-47, pp.25-30, Mar.(2021)

浜野佑介，庄野 逸, Portilla-Simoncelli Statisticsを用いたDCNNのテクスチャ特徴解析, 電子情報通信学会 ニューロコンピューティング研究会, NC2020-48, pp.31-36, Mar.(2021)

峰尾 太陽，庄野 逸, 自然勾配法によるSignアルゴリズムの収束性能改善, 電子情報通信学会 信号処理研究会, SIP2020-34,pp. 19-24, Aug. (2020)

永田 賢二, 角谷 正友, 篠塚 寛志, 田沼 繁夫, 登坂 弘明, 原田 善之, 松波 成行, 吉川 英樹, 庄野 逸, 村上諒, BIC自動ピークフィッティング技術を用いたXPSデータセットのハイスループット解析手法, 2020年度 実用表面分析講演会, p11, Nov(2020), 表面分析研究会

遠藤 瑛泰 , 永田 賢二 , 木戸 尚治 , 庄野 逸，Bolassoを用いたびまん性肺疾患画像の特徴選択，情報処理学会論文誌数理モデル化と応用（TOM）,12(3),68-77 (2019)

奥村 直裕，庄野 逸，TV正則化と辞書学習を用いたOS-EM法におけるPET画像再構成，日本医用画像工学会誌，37(5), 217-229 (2019)（査読有）https://doi.org/10.11409/mit.37.217

川島 貴大 , 庄野 逸，ベイズ的変数選択に基づく分光スペクトル分解，情報処理学会論文誌数理モデル化と応用（TOM）,12(2),34-43 (2019)（査読有）

Hideo Terada, Hayaru Shouno, B-DCGAN: Evaluation of Binarized DCGAN for FPGA, In Proc. International Conference on Neural Information Processing (ICONIP2019), Lecture Notes in Computer Science 11953, pp.55-64, (2019) 

Takahiro Kawashima, Hayaru Shouno, Fast Bayesian Restoration of Poisson Corrupted Images with INLA, Int’l Conference on Parallel Distributed Processing Techniques and Applications(PDPTA) 2019, Vol.1 pp.109-114,(2019)

[招待講演]庄野 逸，AI の理解と応用，センシング技術応用研究会 第 209 回研究例会，Nov.(2019)

[招待講演]庄野 逸，医用画像におけるAI応用，第2回獨協神経生理学セミナー，Jul.(2019) https://plaza.umin.ac.jp/dokkyo-physiol2/#event-information

[招待講演]庄野逸，AIの基礎と展望，第117回日本医学物理学会学術大会教育講演資料，医学物理 Vol.39, Sup.2, pp.23-29, Apr. (2019)

浜野 佑介，庄野 逸，Portilla-Simoncelli staisticsを用いたDCNNのテクスチャ表現解析，第22回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2019)，2-028，Nov.(2019)

一期﨑 翔，川島 貴大，庄野 逸，グラフィカルモデルを用いた犯罪発生リスクエリアのスパース性を考慮した相関関係の可視化，第22回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2019)，2-018，Nov.(2019)

小林 源太，庄野 逸，識別と再構成を行う マルチタスク ベクトル量子化 VAE，第22回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2019)，Nov.(2019), 2-004

遠藤 瑛泰，永田 賢二，木戸 尚治，庄野 逸，Analysis of Diffuse Lung Disease X-ray CT Images based on Feature Selection using Bolasso 第29回 日本神経回路学会全国大会講演論文集，P2-50, Sep.(2019)

医用画像ディープラーニング入門，Chapter 1, オーム社, Apr. (2019)

一期﨑 翔，川島 貴大，庄野 逸，スパース推定を用いた潜在的な犯罪の高リスクエリアの推定と犯罪発生メカニズムの考察，電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会，NC2019-71，pp.69-74, Jan.(2020)

[IEEE YRA受賞] 上坂 佳史，庄野 逸，スパースコーディングを用いた惑星表面画像のための圧縮手法の提案，電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会，NC2019-65，pp.33-38，Jan.(2020)

Patrick Tchicali, Hayaru Shouno, Implementation of an FPGA-based energy-efficient MCMC method for 2D Lenz-Ising model, 電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会，NC2019-45, pp.55-60, Dec.(2019)

[IEEE YRA受賞] 遠藤 瑛泰，永田 賢二，木戸 尚治，庄野 逸，Bolasso特徴選択手法を用いたびまん性肺疾患陰影の分析，電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会，NC2019-24, pp.23-27, Oct.(2019)

遠藤 瑛泰 , 永田 賢二 , 木戸 尚治 , 庄野 逸，Bolassoを用いたびまん性肺疾患画像の特徴選択，情報処理学会 数理モデル化と問題解決研究会MPS-123(35),pp.1-6 Jun.(2019)

[JNNS 最優秀研究賞受賞] 寺元 陶冶，庄野 逸，VGGモデルの視覚野的解釈における解析の検討，電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会，NC2018-88, pp.239-244, Mar.(2019)

Feature Representation Analysis of Deep Convolutional Neural Network using Two-stage Feature Transfer―An Application for Diffuse Lung Disease Classification, Aiga Suzuki, Hidenori Sakanashi, Shoji Kido, Hayaru Shouno, 情報処理学会論文誌数理モデル化と応用（TOM）, Vol.11, No. 3, pp.74 – 83 (2018) （査読有）

Antonio Arista-Jalife, Alejandra Sanchez Oritz, Mariko Nakano, Henrik Tunnermann, Hector Perez-Meana, Hayaru Shouno, Deep Learning Employed in the Recognition of the Vector that Spreads Dengue, Chikungunya and Zika Viruses, SoMeT 2018, pp.108-120, (2018)

Alejandra Sanchez, Mariko Nakano, Henrik Tunnermann, Toya Teramoto, Hayaru Shouno, Mosquito Larva Classification based on a Convolution Neural Network, Int’l Conference on Parallel Distributed Processing Techniques and Applications (PDPTA) 2018, Vol.1, pp.320-325, Jul. (2018)

[招待講演]庄野逸，情報科学屋さんからみたディープラーニング像，第46回日本磁気共鳴医学会大会，Sep. (2018)

[招待講演]庄野逸，コンボリューションニューラルネットワークの基礎と画像信号処理への応用，第62回システム制御情報学会研究発表会講演会，pp.37-40, May (2018)

[招待講演]庄野逸，ディープラーニングを用いた画像処理，2018年度情報処理学会 北陸支部総会 特別講演，May (2018)

小林 源太，庄野 逸，識別と再構成を行うマルチタスク Deep Convolutional Neural Network の検討，第21回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2018)，D2-33，Nov.(2018)

寺本 陶冶，庄野 逸，VGGモデルの視覚野的解釈における解析の検討，第21回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2018)，D2-42，Nov.(2018)

川島 貴大，庄野 逸，ベイズ的変数選択法に基づく分光スペクトル分解，第21回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2018)，D2-44，Nov.(2018)

新田 大悟，庄野 逸，テクスチャ画像識別に対するフーリエ変換を用いたデータ拡張の検討，第21回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2018)，D2-82，Nov.(2018)

寺元 陶冶，庄野 逸，VGGモデルの視覚野的解釈における解析の検討，電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会，NC2018-88, pp.239-244, Mar.(2019)

奥村 直裕，庄野 逸，辞書学習を用いたPET画像再構成，電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会，NC2018-85, pp221-226, Mar.(2019)

眞下 美紅，庄野 逸，MicroCT画像のための超解像とノイズ除去の検討，電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会，NC2018-86, pp.227-232, Mar.(2019)

新田 大悟，庄野 逸，テクスチャ画像識別問題に対するフーリエ変換を用いたデータ拡張の検討，電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会，NC2018-87, pp.233-238, Mar.(2019)

[IEEE YRA 受賞]寺元 陶冶，庄野 逸，SVCCAを用いた異なるデータセットで訓練されたDCNNの類似性測定，電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会，NC2018-40, pp.11-16, Jan.(2019)

[MPS研究会ベストプレゼンテーション賞受賞]川島 貴大, 庄野 逸，ベイズ的変数選択に基づく分光スペクトル分解，情報処理学会数理モデル化と問題解決研究会,MPS-121-5, pp. 1-6, Dec. (2018)

遠藤 瑛泰 , 永田 賢二 , 庄野 逸，特徴選択における状態探索手法の比較検討，情報処理学会数理モデル化と問題解決研究会MPS-121-19, pp. 1-6，Dec. (2018) 

[MPS研究会ベストプレゼンテーション賞受賞]問題への適切性を考慮した畳み込みニューラルネットワークの初期値決定手法，鈴木 藍雅，庄野 逸，坂無 英徳，情報処理学会数理モデル化と問題解決研究会 MPS120-20, pp.1-6, Sep.(2018)

[招待講演]庄野逸，ディープラーニングを用いた医用画像識別の実現，千葉県非破壊検査研究会Jul.(2018)

[招待講演]庄野逸，ディープラーニングを用いた画像テクスチャ解析 データ駆動科学への橋渡しを目指して，第3回 AIXセミナー Jun.(2018)

[MPS研究会ベストプレゼンテーション賞受賞]びまん性肺疾患診断における階層的特徴選択アプローチ，遠藤 瑛泰，永田 賢二，木戸 尚治，庄野 逸，情報処理学会数理モデル化と問題解決研究会 MPS118-33, pp.1-6, Jun.(2018)

Hiroaki Sasaki, Michael U. Gutmann, Hayaru Shouno, Aapo Hyvärinen, Simultaneous Estimation of Nongaussian Components and Their Correlation Structure, Neural Computation, Vol.29, No.11, 1-38 (2017) https://doi.org/10.1162/neco_a_01006

Satoshi Suzuki, Hayaru Shouno, Support Vector Machine Histogram: New Analysis and Architecture Design Method of Deep Convolutional Neural Network, Neural Processing Letters, 47:767-782 (2018) https://doi.org/10.1007/s11063-017-9652-0

AI白書2017～人工知能がもたらす技術の革新と社会の変貌～，独立行政法人情報処理推進機構 AI白書編集委員会 (編集)，1.2.3節 脳における視覚系のモデル，角川アスキー総合研究所, (2017)

本武陽一，庄野逸，田村弘，岡田真人，脳情報科学が拓くAIとICT：2．脳情報科学と人工知能 -ネオコグニトロンからDeep Learningへ-，情報処理，59(1), pp.42-47, (2017) (査読無)

庄野 逸，ディープラーニングの基礎とその関連技術，日本医用画像工学会誌，35(4), pp.180-186, (2017) (査読無)

庄野 逸，ディープラーニングの概要と医療分野への応用，月刊インナービジョン，32(7), pp.7-9, (2017)（査読無）

庄野逸，鈴木藍雅，鈴木聡志，木戸尚治，2 段階転移学習を用いたディープコンボリューションネットの医用画像認識，神経回路学会誌，24(1), pp.3-12, Jan.(2017)

Aiga Suzuki, Hayaru Shouno, Generative Model of Textures using Hierarchical Probabilistic Principal Components,  Proc. International Conference on Parallel Distributed Processing Techniques and Applications (PDPTA) 2017, Vol.1, pp.333-338, Jul. (2017)

Satoshi Ono, Makoto Koiwai, Hayaru Shouno, Shoji Kido, Comparison of Feature Selection Method for Diffuse Lung Disease,  Proc. International Conference on Parallel Distributed Processing Techniques and Applications (PDPTA) 2017, Vol.1, pp.327-332, Jul. (2017)

Satoshi Suzuki, Hayaru Shouno “A study on Visual Interpretation of Network in Network”, In Proc. International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), pp. 903-910, 2017  https://doi.org/10.1109/IJCNN.2017.7965948

 [招待講演]庄野逸，ディープラーニングと画像処理への応用，電気通信大学100週年記念行事スマートテクノロジーフォーラム2017，Sep(2017)

 [招待講演]庄野逸， Medical Texture Image Classification using Deep Convolution Neural Network with Transfer Style learning，第27回日本神経回路学会シンポジウム「スパースモデリングの深化と高次元データ駆動科学の創成」, Sep.(2017)

 [招待講演]庄野逸， Texture classification on Medical CT image using Deep Learning，第55回日本生物物理学会シンポジウム「データ駆動科学が拓く新しい生命計測データ解析」, Sep.(2017)

 [招待講演] 庄野逸,医用画像識別におけるスパース特徴選択手法について，電子情報通信学会ソサエティ大会「人工知能の数理モデル」，Sep.(2017)

 [チュートリアル講演]庄野逸，ディープラーニングを用いた医用画像工学応用，第42回光学シンポジウムチュートリアル「機械学習と光」，Jun.(2017)

 [招待講演]庄野逸，医療診断支援技術に向けてのAI とディープラーニング：現状と将来，第73回日本放射線技術学会総会学術大会，Apr.(2017)

[IEEE YRA 受賞]鈴木藍雅，庄野 逸，階層型確率的主成分分析モデルによるテクスチャの生成，電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会，pp.115-120, Mar.(2017)

[山下記念賞受賞][MPS研究会ベストプレゼンテーション賞受賞]2段階転移学習を用いた深層畳み込みニューラルネットによるびまん性肺疾患の識別と特徴表現の解析, 鈴木 藍雅，坂無 英徳，木戸 尚治，庄野 逸，情報処理学会数理モデル化と問題解決研究会 MPS117-13, pp.1-6, Mar(2018)

Satoshi Suzuki, Hayaru Shouno, An Architecture Design Method of Deep Convolutional Neural Network. Lecture Notes in Computer Science vol. 9949, Proc. of ICONIP 2016, pp. 538-546, ISBN 978-3-319-46671-2, Oct. (2016)

Kazuyuki Hara, Daisuke Saitoh, Takumi Kondou, Satoshi Suzuki, Hayaru Shouno, Group Dropout Inspired by Ensemble Learning. Lecture Notes in Computer Science vol. 9948, Proc. of ICONIP 2016, pp.66-73, ISBN 978-3-319-46674-3, Oct. (2016)

Kazuyuki Hara, Daisuke Saitoh, Hayaru Shouno, Analysis of Dropout Learning Regarded as Ensemble Learning, Lecture Notes in Computer Science vol.9887, Proc. of ICANN 2016, pp.72-79, ISBN 978-3-319-44780-3, Sep.(2016)

Satoshi Suzuki, Nodoka Iida, Hayaru Shouno, Shoji Kido, Architecture Design of Deep Convolutional Neural Network for Diffuse Lung Disease Using Representation Separation Information, In Proceedings of the International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications 2016(PDPTA’16), Vol.1, pp.387-393, Jul. (2016)

Makoto Koiwai, Nodoka Iida, Hayaru Shouno, Shoji Kido, Feature Selection for Diffuse Lung Disease using Exchange Markov Chain Monte-Carlo Method, In Proceedings of the International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications 2016(PDPTA’16), Vol.1, pp.381-386, Jul. (2016)

庄野逸，スパースモデリングの歴史と基本技術，電子情報通信学会誌，2016年5月号特集, 99(5), pp.376-380, May(2016)

[招待講演] 庄野 逸，ニューラルネットワークの基本と歴史，日本神経回路学会 時限研究会 ニューラルネットの温故知新，

[招待講演] 庄野 逸， ディープラーニングの医用画像への応用，日本画像医療システム工業会 医用画像システム部会，http://www.jira-net.or.jp/commission/system/index.html, Aug. (2016)

[招待講演] 庄野 逸 Deep Neural Network の基礎，第35回日本医用工学会大会 チュートリアル講演，http://jamit2016.jamit.jp/tutorial.html，Jul.(2016)

 [特別講演] 庄野 逸，ディープラーニングの医用画像への応用-人工知能時代へ向けて-,医用画像情報学会(MII) 平成28年度年次(第175回)大会, May (2016), http://mii-sci.sakura.ne.jp/wps/2016/05/15/

[招待講演] 庄野 逸，Deep Learning の理解と展望，電子情報通信学会 東海支部 第27回専門講習会，Mar.(2016)，http://www.ieice.org/tokai/general/specialty-lecture/

近藤 佑，鈴木 聡志，斎藤 大輔，原 一之，庄野 逸，ドロップアウトの正則効果に関する研究 第71回 日本物理学会春季大会，Mar.(2016)

鈴木 聡志，庄野 逸，Network In Networkの視覚システムとしての妥当性について ～ 方位選択性マップに関する観点から ～，電子情報通信学会 情報論的学習理論研究会, IBISML2016-23, PRMU2016-68, pp.113-120, Sep.(2016)

[招待講演] 庄野 逸，ディープラーニングの画像診断応用に向けて，電子情報通信学会信号処理研究会，SIP2016-76, pp.23-24, Sep. (2016)

[チュートリアル講演]庄野 逸，ディープラーニングの基礎，第19回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2016) チュートリアル講演, Nov.(2016)

Li Yibing, Fu Qiang, Ye Fang, Hayaru Shouno, Dark channel prior based blurred image restoration method using total variation and morphology, Journal of Systems Engineering and Electronics, 査読有り，4, pp.177-184, 2015 DOI: https://www.doi.org/10.1109/JSEE.2015.00042

(Invited talk) Hayaru Shouno Novel texture classification with Deep Convolution Neural Network-Evaluation with Lung CT Images-, Intl. Symp. on Object Vision in Human, and Machine, Nov.5-6, (2015)

(Invited talk) Hayaru Shouno, Satoshi Suzuki, Shoji Kido, Diffuse Lung Disease Pattern Recognition with Deep Convolutional Neural Network, Asia pacific conf. on vision (APCV) 2015, Jul. 10-12 (2015)

Hayaru Shouno, Satoshi Suzuki, Shoji Kido A Transfer Learning Method with Deep Convolutional Neural Network for Diffuse Lung Disease Classification, Lecture Notes in Computer Science Vol.9489, pp.199-207, doi: https://www.doi.org/10.1007/978-3-319-26532-2_22, ICONIP 2015, Nov. (2015)

Kazuyuki Hara, Daisuke Saito, Hayaru Shouno, Analysis of function of rectified linear unit used in deep learning, 2015 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), Killarney, 2015, pp. 1-8.doi: https://www.doi.org/10.1109/IJCNN.2015.7280578, URL: http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=7280578&isnumber=7280295 

Kunihiko Fukushima, Hayaru Shouno, Deep Convolutional Network Neocognitron: Improved Interpolating-Vector, 2015 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), Killarney, 2015, pp. 1-8. doi: https://www.doi.org/10.1109/IJCNN.2015.7280514, URL: http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=7280514&isnumber=7280295

Hayaru Shouno, Shoji Kido, Semi-supervised based learning for Idiopathic Interstitial Pneumonia on High Resolution CT images, In Proceedings of the International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications 2015(PDPTA’15), Vol.1, pp.270-275, 2015.07.27-30, Las Vegas, USA, Jul.(2015)

Nodoka Iida, Hayaru Shouno, Muneyuki Sakata, Yuichi Kimura: Quantitative Evaluation of Reconstructed Image with Filtered Back Projection Bayes Method, In Proceedings of the International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications 2015(PDPTA’15), Vol.1, pp.324-329, 2015.07.27-30, Las Vegas, USA. Jul.(2015)

斎藤 大輔，原 一之，庄野 逸，コンボリューションネットワークを用いたオンライン学習の収束性 第70回 日本物理学会春季大会, Mar.(2015)

草野 慶裕，庄野 逸，Deep Convolution Netを用いたCT画像超解像の試み，電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会,NC2015-81, pp.65-70, Mar. (2016)

小岩井 誠，磯谷 真希，庄野 逸，木戸 尚治，MCMC法を用いたびまん性肺疾患画像の特徴量選択電子情報通信学会医用画像研究会，MI2015-52, pp19-24, Sep. (2015)

庄野逸, 特集/統計的画像処理の技術動向-序文-,(特集巻頭言), Med. Imag. Tech., 32(3), pp153-154, Aug. (2014)

A. Li, H. Shouno, Dictionary-Based Image Denoising by Fused-Lasso Atom Selection, Mathematical Problems in Engineering, Vol. 2014 (2014), Article ID 368602, 10 pages, Aug. (2014), http://dx.doi.org/10.1155/2014/368602

庄野逸, 佐々木 博昭, スパースモデリングとトポグラフィックICA, 映像情報メディア学会誌 2014年12月号特集号「画像と音声処理のスパースモデリングとデータ駆動科学の創成」,68(12), pp.888-891, Dec.(2014) 

H. Shouno, Bayesian Restoration for Poisson Corrupted Image using a Latent Variational Method with Gaussian MRF, 情報処理学会誌: 数理モデル化と応用, Vol.8 (1), pp.62-71, Mar.(2015)

H.Shouno: Acceleration of Poisson Corrupted Image Restoration with Loopy Belief Propagation: In Proceedings of the International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications 2014 (PDPTA’14), Vol.1 pp.165-170, 2014.07.21-24, Las Vegas, USA. Jul. (2014)

H. Sasaki, M. U. Gutmann, H. Shouno, A. Hyvärinen：Estimating Dependency Structures for non-Gaussian Components with Linear and Energy Correlations. Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), 2014, Reykjavík, Iceland, Apr.(2014)

杉田 寛樹, 佐々木博明, 庄野逸, K-SVD と空間プーリングを用いたパターン認識器 第17回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2014), Nov.(2014)

中西（大野）義典, 永田賢二, 庄野逸, 岡田真人マルコフ確率場のハイパーパラメータ分布推定 人工知能学会全国大会,2G1-1, May (2014)

吉武直樹, 庄野逸, 階層型HOGにおける高次特徴抽出量のPCA解析, MPS100-12 情報処理学会数理モデル化と問題解決研究科, Sep.(2014)

杉田寛樹, 佐々木博昭, 庄野逸, K-SVDを特徴抽出機構に用いたパターン認識, 電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会, NC2014-7, pp.101-106, Jul.(2014)

[IEEE Young Researcher Award] 鈴木聡志，庄野逸，木戸尚治，Deep Convolutional Neural Networkを用いたびまん性肺疾患画像の解析，NC2014-114, 電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会，pp.259-264, Mar.(2015)

Y.Ohno, K.Nagata, H.Shouno, M.Okada, Distribution estimation of hyperparameters in Markov random field models, J.Phys.A: Math. Theor. 47, 045001, Jan.(2014).

H.Shouno, M.Okada. Poisson observed image restoration using a latent variational approximation with Gaussian MRF, In Proc. of PDPTA2013, Jul.(2013)

H. Sasaki, M.U. Gutmann, H.Shouno, A.Hyvärinen, Correlated Topographic Analysis: Estimating an Ordering of Correlated Components. Machine Learning, 92:285-317, Apr.(2013)

山崎 窓未, 庄野 逸, 岡田 真人. 4次元 MRF を利用した事前分布による Bayes 断層画像再構成法, 信学論, Vol.96-D,No.4, pp791-802, Apr.(2013)

H. Sasaki, M.U. Gutmann, H. Shouno, A. Hyvärinen, Estimating Dependency Structures for non-Gaussian Components, NIPS 2013 Deep Learning workshop. Paper ID 38, Lake Tahoe, NV. USA. Dec. (2013)

H. Shouno, M. Okada. Poisson observed image restoration using a latent variational approximation with Gaussian MRF: In Proceedings of the International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications 2013 (PDPTA’13), Vol.1 pp.201-208, 2013.07.22-25, Las Vegas, USA. Jul. (2013)

Y. Ohno, K. Nagata, T.Kuwatani, H.Shouno, M.Okada  Deterministic Algorithm for Nonlinear Markov Random Field Model, JPSJ, 81, 064006, 2012.

Y. Arakaki, H. Shouno, K. Takahashi, T. Morie, A hieararchical extension of the HOG model implemented in the convolutional-net for human detection, 情報処理学会論文誌数理モデル化と応用（TOM, 5(3), 54-62 (2012-09-28) 

和田大義, 庄野逸, 木戸尚治, 半教師付学習を用いたびまん性肺疾患画像の認識, MI2012-29, 電子情報通信学会 MI 研究会, Jul.(2012)

H. Sasaki, M. Gutmann, H. Shouno, A.Hyvärinen, 相関トポグラフィック分析と自然画像への応用, 神経回路学会全国大会（奨励賞受賞）, Sep.(2012)

早川友梨，庄野逸，木戸尚治，Transductive Support Vector Machineを用いたびまん性肺疾患画像の認識, MI2012-53, 電子情報通信学会 MI 研究会, Oct.(2012) 

H. Sasaki, M. Gutmann, H. Shouno, A.Hyvärinen, Topographic Analysis of Correlated Components, 4th Asian Conference on Machine Learning, Nov.(2012)

M. Wada, H.Shouno, S.Kido, An Idiopathic Interstitial Pneumonia Classification for CT images by use of a Semi-supervised Learning, Nov.(2012)

庄野逸, 局所画像特徴量〜SIFT, HOGを題材に〜，（解説文）映像情報メディア学会誌 2013年3月号, pp.256-258, Mar. (2013)

H. Fujita, F. Nogata, H. Jiang, S. Kido, T. Feng, T. Hara, T. Hayashi, Y. Hirano, A. Katsumata, Y. Kawamura, T. Kokubo, J. Liu, C. Muramatsu, H. Shouno, R. Tachibana, X. Wang, F. Xiang, R. Xu, B. Yang, Y. Yokota, L. Zhang, Q. Li, Z. Guo: Medical Image Processing and Computer-Aided Detection/Diagnosis (CAD), Proceedings of International Conference on Computerized Healthcare (ICCH) 2012, pp. 66-71, 2012.12.17-18, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong, China, Dec. (2012)

M. Wada, H. Shouno, S. Kido: An idiopathic interstitial pneumonia classification for CT image by use of a semi-supervised learning, Proceedings of International Forum on Medical Imaging in Asia (IFMIA) 2012, pp.1-34, 2012.11.16-17, KAIST, Daejeon, Korea

H. Sasaki, M.U. Gutmann, H.Shouno, A. Hyvärinen, 'Topographic Analysis of Correlated Components' in Asian Conference on Machine Learning (ACML2012). Nov. (2012)

S. Kido, R. Xu, Y. Hirano, H. Shouno, R. Tachibana, N. Tanaka, M. Okada, N. Matsunaga, H. Kimura: Computer-Aided Diagnosis of Computational Anatomical Model and Application of Computer-Aided Autopsy Imaging, Proceedings of The 3rd International Symposium on the project "Computational Anatomy", pp.63-71, 2012.3.3-4,Kyushu university, Fukuoka, Japan. Mar. (2012)

川人翔平，山崎窓未，庄野逸，岡田真人．3次元MRF を用いた Bayes 断層画像再構成法．MI2011-9, 電子情報通信学会IE/PRMU/MI 研究会，May.(2011)

T. Inagaki, H. Shouno, S. Kido, Classification of Idiopathic Interstitial Pneumonia CT Images using Convolutional-net with Sparse Feature Extractors. International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications 2011 (PDPTA'11), Vol.2 pp.699-705

H. Shouno, M. Yamasaki, M. Okada, A Bayesian hyper-parameter inference for Radon transformed image reconstruction, International Journal of Biomedical Imaging, ID870252, 10pages

庄野逸, 岡田真人. 局所変分法を用いた Total Variation の近似とノイズ除去．第14回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2011). Nov.(2011)

庄野逸，瀧山健，岡田真人. 局所変分法を用いた Poisson 過程観測下における画像修復. 電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会．(2011)

大野義典, 永田賢二，庄野逸，岡田真人．非線形マルコフ確率場モデルのハイパーパラメータ推定における決定的アルゴリズム．電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会 (2011)

H. Sasaki, A. Hyvärinen, M. U. Gutmann, H. Shouno. Topographic Representations for Linearly Correlated Components, NIPS 2011 workshop. Dec. (2011)

Y. Arakaki, H.Shouno, K.Takahashi, T.Morie. A hierarchical extension of the HOG model implemented in the convolution-net for human detection 情報処理学会 MPS 研究会 2012-MPS-087

奈良紗友里, 庄野逸 階層モデルを用いたMT野神経回路モデル 電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会 (2011) NC2011-129 

庄野逸，瀧山健，岡田真人 Poissonノイズ画像に対する局所変分法を用いた画像修復 日本物理学会春季大会

木戸尚治，平野靖，徐睿，庄野逸：計算解剖モデルの診断支援とオートプシー・イメージング支援応用，(解説論文), Med. Imag. Tech. 29(3): pp.138-142, (2011)

Shouno, H.,  Okada, M.: "Bayesian Image Restoration for Medical Images Using Radon Transform", JPSJ, Vol.79, No.7., Jul.2010, 074004, doi: 10.1143/JPSJ.79.074004

庄野逸, 岡田真人: "Radon 変換画像におけるハイパーパラメータ推定", MIRU2010

Tanaka, Y., Shouno, H., Kido, S.: "Classification of Idiopathic Interstitial Pneumonia on High-resolution CT Images using Counter Propagation Network.", In Proc. Intl. Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications 2010 (PDPTA'10), Vol.2, pp.652-657, Jul. (2010)

Shouno, H. Okada, M.: "A Hyper-parameter Inference for Radon Transformed Image Reconstruction using Bayesian Inference", In Proc. Machine Learning in Medical Imaging 2010 (MLMI'10), LNCS 6357 pp26-33, Sep. (2010)

石川詔三，本村陽一，西田佳史，庄野逸．ベイジアンネットを導入したベイズ推定法による幼児の行動認識精度の改善 ～ 超音波センサとカメラ画像による実験評価 ～，NC2010-150，電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会，Mar.(2011)

植木淳太，庄野逸．ベイズアプローチに基づいた断層画像における画像修復．NC2010-189, 電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会，Mar.(2011)

新垣泰仁，庄野逸．SIFTアルゴリズムを導入したコンボリューションネットモデルの識別能力に対する検討．NC2010-200, 電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会，Mar.(2011)

(invited)庄野逸，岡田真人．医療画像再構成問題における画像修復．科研費特定領域研究「情報統計力学の深化と展開」発表会「情報統計力学の広がり：量子・画像・そして展開」pp.49-60, Jul.(2009)

庄野逸，岡田真人．医用画像再構成におけるハイパーパラメータ推定．日本神経回路学会全国大会講演論文集．pp.48-49. Sep.(2009)

庄野逸，岡田真人．Radon 変換を介した医用画像再構成における画像修復．第12回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2009). P071

稲垣大樹，庄野逸．スパースコーディングを用いた医療画像の特徴抽出．MPS76-34. 情報処理学会数理モデル化と問題解決研究会，Dec.(2009)

石川詔三，本村陽一，西田佳史，庄野逸．幼児の行動認識のための Tree Augmented Naïve Bayes Model とベイジアンネットを組み合わせたベイズ推定の精度比較，MPS76-35, Dec.(2009)

山本翔，庄野逸．ベイズアプローチに基づいた断層画像の再構成，MPS76-36. 情報処理学会数理モデル化と問題解決研究会，Dec.(2009)

庄野逸，岡田真人．Bayes 推定を用いた Radon 変換画像の再構成．MI2009-78, 電子情報通信学会医用画像研究会，Jan.(2010)

福島邦彦，林勲，庄野逸，菊池眞之，牧野裕樹．新しい競合学習法を用いたネオコグニトロン．NC2009-155，電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会, Mar.(2010)

牧野裕樹，菊池眞之，福島邦彦，林勲，庄野逸．ネオコグニトロンにおけるエッジ抽出方法の検討．NC2009-156，電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会，Mar.(2010)