研究紹介

研究概要

コンピュータに人間のような知力を持たせたい（AI：Artificial Intelligence）というのは長年にわたる人類の夢です。当研究室ではそうした試みのひとつとして、脳内の処理を参考にしたディープラーニングについて研究しています。

 

・肺のCT画像から、自動でCOVID19の陽性or陰性を判別するモデルの提案。同時に判断根拠の詳細な可視化も可能。

 

・たんぱく質分子の追跡。黄色の範囲にある分子同士の関係性を学習し、すべての分子を長期的に追跡する。2枚目の画像は追跡結果の3次元描写。

 

・異常のない「正常な画像」のみを学習に使用した異常検知。

 

・自動運転に必須の技術であるセマンティックセグメンテーション。画像内の人、自動車などを認識し、1画素ずつ自動で色塗りをする。

CamVid (Cambridge-driving Labeled Video Database)より。

 

・医療画像に対するセマンティックセグメンテーション。従来よりも効果的な損失関数を提案し、領域が小さい物体に関しても効果的に学習が可能。

 

・3D 点群に対するセマンティック セグメンテーション。ネットワーク内のチャネルの重要性を考慮して予測するモデルを提案。