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

李 宗曜

李 宗曜 Zongyao Li

領域分割・物体検出におけるドメイン適応に加え,機械学習技術を応用した医用画像解析に関する研究に従事.
IEEE,電子情報通信学会 会員.
E-mail: li [at] lmd [dot] ist [dot] hokudai [dot] ac [dot] jp

学歴 論文誌 国際会議 国内学会 受賞

学歴

  • 2012年9月-2016年6月 浙江大学 航空航天学院
  • 2018年10月-2020年9月 北海道大学大学院情報科学院 修士課程
  • 2020年10月-現在 北海道大学大学院情報科学院 博士課程
  • 2021年4月-現在 日本学術振興会 特別研究員DC1

研究業績

論文誌

  1. 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, vol. 11, no. 1, pp. 1-10, 2021. (2020 IF=3.138) [paper]
  2. Zongyao Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Chronic gastritis classification using gastric X-ray images with a semi-supervised learning method based on tri-training,” Medical & Biological Engineering & Computing, vol. 58, pp. 1239-1250, 2019. (2020 IF=2.602) [paper]

国際会議

  1. Zongyao Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Semantic-aware Unpaired Image-to-image Translation for Urban Scene Images,” IEEE International Conference on Acoustic, Speech, and Signal Processing (ICASSP), pp. 2150-2154, Virtual, 2021. [paper]
  2. Zongao Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Variational autoencoder based unsupervised domain adaptation for semantic segmentation,” IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), pp. 2426-2430, Virtual, 2020. [paper]
  3. Zongyao Li,  Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Unsupervised domain adaptation for semantic segmentation with symmentric adaptation consistency,” IEEE International Conference on Acoustic, Speech, and Signal Processing (ICASSP), Barcelona, Spain, 2020. [paper]
  4. Zongyao Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Classification of subcellular protein patterns in human cells with transfer learning,” IEEE Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech), pp. 273-274, Osaka, Japan, 2019. [paper]
  5. Zongyao Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Semi-supervised learning based on tri-training for gastritis classification using gastric X-ray images,” IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS), Sapporo, Japan, 2019. [paper]

国内会議

  1. Zongyao Li, Ren Togo, Kenji Hirata, Kazuhiro Kitajima, Junki Takenaka, Yasuo Miyoshi, Kohsuke Kudo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Detecting axillary lymph node metastasis of breast cancer with FDG-PET/CT images based on attention mechanism,” 映像情報メディア学会技術報告, オンライン, 2021.
  2. Zongyao Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “A note on retrieval of visually similar distress regions in subway tunnel images -Introduction of deep features extracted by semantic segmentation network-,” 映像情報メディア学会技術報告, 札幌, 2020.
  3. 李 宗曜, 藤後 廉, 小川 貴弘, 平田 健司, 真鍋 治, 志賀 哲, 長谷山 美紀, “3D residual networkに基づくFDG-PET/CT画像を用いた悪性腫瘍候補の自動検出,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 43, no. 5, pp. 311-314, 札幌, 2019.
  4. 李 宗曜, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “Tri-trainingに基づく胃X線画像を用いた胃炎の識別に関する検討,” 電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, 札幌, pp. 130-131, 2018.

受賞等

  • 日本学術振興会 特別研究員DC1(2021年4月,採択率20%)
  • 北海道大学大学院情報科学院 研究院長賞
Back to Top ↑