研究代表者：山口 暢彦 (佐賀大学) 

研究分担者：YEOH WEN・LIANG  (佐賀大学)、福田 修  (佐賀大学)、奥村 浩  (佐賀大学)、田中 宗浩   (佐賀大学)

https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-24K15072/

概要：本研究では、深層学習とドローンを用いた温室トマトの株毎の生育データモニタリングシステムを開発する。本システムの特徴は以下となる。特長1) 深層学習を用いて温室トマト株を個体ごとに分離することにより、株毎の生育データをモニタリングすることができる。特長2)見る角度や照明の異なる複数の画像を用いることにより、撮影環境の変化に強い高精度な生育データのモニタリングができる。特長3)深層学習と市販ドローンを用いることにより低コストに生育データのモニタリングができる。 

研究成果：

• Nobuhiko Yamaguchi, Hiroshi Okumura, Osamu Fukuda , Wen Liang Yeoh, Munehiro Tanaka : Estimating Tomato Plant Leaf Area Using Multiple Images from Different Viewing Angles, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, vol. 28, no. 2, pp. 352-360, March 2024, https://doi.org/10.20965/jaciii.2024.p0352 

• Nobuhiko Yamaguchi, Osamu Fukuda, Hiroshi Okumura, Wen Liang Yeoh, Munehiro Tanaka: Estimating tomato plant leaf area in greenhouse environment using multiple RGB-D cameras, The 9th International Workshop on GPU Computing and AI(GCA), November (2024) 

• Qianlong Liao, Nobuhiko Yamaguchi, Hiroshi Okumura, Tsubasa Nozoe, Munehiro Tanaka, Kalpani Abeysinghe, Leaf Area Estimation of Tomato Plants Using a Monocular Depth Estimation Mode, The 16th International Workshop on Advances in Networking and Computing (WANC), November (2025) 

研究代表者：佐藤 珠美 (佐賀大学)
研究分担者：福田 修 (佐賀大学)、山口 暢彦 (佐賀大学)、YEOH WEN・LIANG (佐賀大学)、 中野 理佳 (佐賀大学) 、坂本 飛鳥 (西九州大学)

https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-25K13988/
https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K11064/

概要：近年，産後の母親の身体症状への関心が高まっている．例えば，産後の母親の手首痛は，産後一か月に急増し，母親の35.2%（初産48.9%，経産24.9%）に症状が出現している．産後の母親の身体症状は抱っこ姿勢との関連が指摘されており，抱っこの姿勢評価は子育て支援や予防医療の分野で重要な課題である．しかしながら，抱っこ姿勢の自動評価システムは存在しない．そこで本研究では，姿勢推定を用いた抱っこ姿勢の自動評価システムについて開発を行う．

研究成果：

• Satoh, T., Yamaguchi, N., Shiromoto, S., Matsunaga, Y., Nakano, K., Takasaki, M., "AI-Based Mobile Application for Biomechanical Assessment and Visualization of Infant Carrying Posture," Human Factors in Design, Engineering, and Computing. AHFE (2025) International Conference. AHFE Open Access, vol 199, 2025, http://doi.org/10.54941/ahfe1006973

• Nobuhiko Yamaguchi, Hiroshi Okumura, Osamu Fukuda , Wen Liang Yeoh, Tamami Satoh, Rika Nakano, Asuka Sakamoto: Infant-carrying posture determination using RGB camera and BlazePose, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Vol.29 No.2, pp. 231-240, March 2025, http://doi.org/10.20965/jaciii.2025.p0231

• Yuki Matsunaga, Koki Nakano, Nobuhiko Yamaguchi, Osamu Fukuda, Hiroshi Okumura, Wen Liang Yeoh, Tamami Sato, Rika Nakano and Asuka Sakamoto: Baby-Holding Posture Determination System using Pose Estimation, International Workshop on Networking, Computing, Systems, and Software  Networking(NCSS), November(2023)

研究代表者：木村 早希子 (佐賀大学) 

研究分担者：福田 修 (佐賀大学)、山口暢彦(佐賀大学)、齋田 哲也 (崇城大学)、島ノ江 千里 (佐賀大学)、木村 晋也(佐賀大学)

https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-22K06769/

概要：抗血栓薬、がん分子標的薬等の周術期の不適切な休薬は、出血や血栓症等により重篤な障害や死に至る可能性がある。本研究では、申請者らが開発した、薬、中止リスク、継続リスクに応じて科学的根拠に基づき休薬期間を表示するアプリへの人工知能(artificial intelligence: AI)機械学習の適用可能性を探索する。AIは休薬判断根拠となる文献情報や臨床で医学・薬学的考察に基づいて決定した休薬判断症例を多数学習し休薬判断アルゴリズムを構築することで、類似事例の休薬判断を行うものとする。更に、休薬判断症例の薬物血中濃度・血液凝固活性の変化や臨床経過を解析してAI判断結果の妥当性を検証・補正する。 

研究成果：

• Kosei Kishimoto, Nobuhiko Yamaguchi, Sakiko Kimura, Masatomo Miura, Osamu Fukuda, Wen Liang Yeoh, Prediction of plasma drug concentration of lenvatinib using missing data imputation, The 15th International Workshop on Advances in Networking and Computing (WANC), November (2025) 

• Ryuki Mutsu, Nobuhiko Yamaguchi, Kosei Kishimoto, Hiroshi Okumura, Wen Liang Yeoh, Osamu Fukuda, Masatomo Miura, Sakiko Kimura: "Machine learning prediction of pharmacokinetics in dasatinib, The 15th International Workshop on Advances in Networking and Computing(WANC), November (2024) 

実施代表者：山口 暢彦 (佐賀大学)

日程：12月14日（日）、対象学年：中学校１年生、中学校２年生、中学校３年生、高校１年生、高校２年生、高校３年生

概要：AI 技術の急速な進歩と社会でのニーズがど んどん高まっている今、人工知能 AI を理解し て活用するスキルは必要不可欠です。このプ ログラムでは「物体検出 AI」「強化学習 AI」を 体験するコンテスト「物体検出 AI でトマトを探 せ！！」（図左）「強化学習 AI で 3D ロボットを 歩かせよう！！」（図右）を開催します。これら コンテストを通して楽しみながら最新の AI 技 術を体験しましょう！！皆さんのチャレンジを お待ちしています！！