文字サイズ

北海道大学 情報科学研究科 メディアダイナミクス研究室 Laboratory of Media Dynamics

NEWS

当研究室の脳科学に関する研究成果が、国際論文誌IEEE Accessに採録されました.
Yusuke Akamatsu, Ryosuke Harakawa, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Perceived Image Decoding from Brain Activity Using Shared Information of Multi-subject fMRI Data,” IEEE Access (Accepted for publication)
https://ieeeaccess.ieee.org/

ICASSPは、IEEE Signal Processing Societyのフラグシップカンファレンスであり、Google ScholarのSignal Processingのカテゴリで1位にランクする国際会議です。

(1) Yusuke Akamatsu, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama:”Classification of Expert-novice Level Using Eye Tracking and Motion Data via Conditional Multimodal Variational Autoencoder”

(2) Yun Liang, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Cross-Domain Semi-Supervised Deep Metric Learning for Image Sentiment Analysis”

(3) Zongyao Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Semantic-aware Unpaired Image-to-image Translation for Urban Scene Images”

(4) Takaaki Higashi, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Estimation of Visual Features of Viewed Image from Individual and Shared Brain Information Based on fMRI Data Using Probabilistic Generative Model”

(5) Masanao Matsumoto, Keisuke Maeda, Naoki Saito, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Multi-modal Label Dequantized Gaussian Process Latent Variable Model for Ordinal Label Estimation”

(6) Kyohei Kamikawa, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Feature Integration via Semi-supervised Ordinally Multi-modal Gaussian Process Latent Variable Model”

(7) Ryosuke Sawata, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Human-centered Favorite Music Classification Using EEG-based Individual Music Preference via Deep Time-series CCA”

https://2021.ieeeicassp.org/

新たな相関分析手法に基づく画像に対するユーザの関心度推定に関する研究が、国際論文誌IEEE Accessに採録されました。
Masanao Matsumoto, Naoki Saito, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Supervised Fractional-order Embedding Multiview Canonical Correlation Analysis via Ordinal Label Dequantization for Image Interest Estimation” IEEE Access (Accepted for publication)
https://ieeeaccess.ieee.org/

The 2021 IEEE 3rd Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech 2021)に当研究室から投稿していた以下の3件の論文が採択されました。

(1) Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Human Emotion Estimation Using Multi-Modal Variational AutoEncoder with Time Changes”
(2) Saya Takada, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Question Answering from Brain Activity Data via Decoder Based on Neural Networks”
(3) Keigo Sakurai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Music Playlist Generation Based on Graph Exploration Using Reinforcement Learning”
http://www.ieee-lifetech.org/2021/index.html

当研究室の長谷山教授による北海道大学大学院 情報科学院長/情報科学研究院長としての年頭挨拶を公開しました.以下のリンクからご覧いただけます.
https://www.ist.hokudai.ac.jp/news/n2101.html

当研究室の医用画像蒸留に関する研究が米国科学雑誌Scientific Americanで最先端研究として紹介されました!
Scientific Americanは,米国で最も歴史のある雑誌または,一般科学関連の世界最古の雑誌として高く評価されています.
本雑誌記事「How to Make Artificial Intelligence More Democratic」において,当研究室の医用画像を対象としたソフトラベル画像蒸留技術が,次世代技術として紹介されています.
https://www.scientificamerican.com/article/how-to-make-artificial-intelligence-more-democratic/?fbclid=IwAR3-kKp35UsavAL0Ui3tK2_qNiUBicOHmZEEux55hJINeWLlUM7TwLwvD3M
※当該研究は以下の研究内容になります.
Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Soft-label anonymous gastric X-ray image distillation,” IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), pp. 305-309, Virtual, 2020.
https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9191357?casa_token=ohmM3VKuah0AAAAA:hufpI4hyL2dJCL86L7zEWL-D3EfL5KAU5YUe_EAiwkVIKJuuaBfQKnQrfFarZuj5Zdgssd28EKQ&fbclid=IwAR2XdvmgLB8nmtS3WNjFTYwbeZMaAwk7SPM_4BKxqr8quSrdrkufxx_e9BY

本研究室から投稿していた以下の乳がんPEに対するAI診断の論文が核医学の専門雑誌EJNMMI Research誌 (IF=2.640) に採録されました.尚,本研究は北海道大学医学部および兵庫県立医科大学との共同研究の成果となります.
Zongyao Li, Kazuhiro Kitajima, Kenji Hirata, Ren Togo, Junki Takenaka, Yasuo Miyoshi, Kohsuke Kudo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Preliminary study of AI-assisted diagnosis using FDG-PET/CT for axillary lymph node metastasis in patients with breast cancer,” EJNMMI Research, 2020 (Accepted). IF=2.640
https://ejnmmires.springeropen.com/

令和2年度 電気・情報関係学会北海道支部連合大会での当研究室の発表に関して、修士2年生の諸戸君、修士1年生の平川君、学部4年生の東君が若手優秀論文発表賞を受賞しました!
おめでとうございます!

東 孝明, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀 (北海道大学)
画像注視時のfMRIデータを用いた注視画像の推定に関する検討 —確率的生成モデルに基づく複数被験者の共通応答の導入—

平川 泰成, 前田 圭介, 小川 貴弘 (北海道大学), 浅水 仁 (釧路工業高等専門学校), 長谷山 美紀 (北海道大学)
多層グラフ解析に基づくクロスドメイン推薦に関する検討 —埋め込み特徴量の次元数の変化による精度検証—

諸戸 祐哉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀 (北海道大学)
路面画像を用いた異常検知に基づく路面状態の識別に関する検討

https://www.ieice.org/hokkaido/shibukai2020/

本研究は、北大工学部髙橋翔先生との共同研究成果です。

Tomoki Haruyama, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “User-selectable Event Summarization in Unedited Raw Soccer Video via Multimodal Bidirectional LSTM,” ITE Transactions on Media Technology and Applications (Accepted for publication)

MTA(ITE Journal)

Back to Top ↑