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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

藤後 廉

北海道大学 数理・データサイエンス教育研究センター 特任助教 

藤後 廉 Ren Togo

機械学習技術を応用した異分野連携に関する研究に従事.
IEEE 会員.博士 (情報科学)

E-mail: togo {at} lmd.ist.hokudai.ac.jp

略歴 論文誌 国際会議 国内学会 受賞 その他の雑誌・報道発表など

略歴

学歴

  • 2020年2月 北海道大学 数理・データサイエンス教育研究センター 特任助教.
  • 2019年4月 日本学術振興会 特別研究員 (PD).
  • 2019年3月 北海道大学大学院 情報科学研究科 博士後期課程 修了 (在学期間短縮).
  • 2017年3月 北海道大学大学院 情報科学研究科 修士課程 修了.
  • 2015年3月 北海道大学 医学部保健学科放射線技術科学専攻 卒業.

資格

  • 診療放射線技師国家資格

研究業績

研究成果概要(2020年以降)

  • クロスモーダル画像検索に関する研究成果がマルチメディア解析分野のトップカンファレンスACM MM 2021へオーラルペーパーとして採録【R. Yanagi et. al., ACM MM 2021, 2021/07/04】
  • 住友ゴム工業株式会社との共同研究成果を,第一線で活躍している現役研究者が独自に厳選した高品質の研究成果をプロファイリングするデータベースである「Nature Index」に掲載 【Artificial intelligence gets to grip with tyres, Nature Index, R. Togo et.al, IEEE Access, 2019に関して, 2021/07/01, [page]
  • 一般向け科学雑誌として世界最古の雑誌SCIENTIFIC AMERICANにて,AIを民主化するための次世代技術として研究成果が紹介【SCIENTIFIC AMERICAN, “How to Make Artificial Intelligence More Democratic,” January 2, 2021. Guang Li, et al., ICIP, 2020に関して, 2021/01/02 [page]

論文誌

  1. Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Interactive Re-ranking via Object Entropy-guided Question Answering for Cross-modal Image Retrieval,” ACM Transactions on Multimedia Computing Communications and Applications (ACM TOMM), 2021. (2020 IF=3.144) (Accepted for publication)
  2. Nao Nakagawa, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Disentangled representation learning in real-world image datasets via image segmentation prior,” IEEE Access, vol. 9, pp. 110880-110888, 2021. (2020 IF=3.367) [paper]
  3. Ren Togo, Megumi Kotera, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Text-guided style transfer-based image manipulation using multimodal generative models,” IEEE Access, vol. 9, pp. 64860-64870, 2021. (2020 IF=3.367)[paper]
  4. Ren Togo, Naoki Saito, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Rubber material property prediction using electron microscope images,” Sensors, vol. 21, no. 6, 2088, 2021. (2020 IF=3.576) [paper]
  5. 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]
  6. 山本健太郎,藤後廉,小川貴弘,長谷山美紀,“トンネル切羽画像を用いたオンライン学習に基づく穿孔エネルギー推定,” 土木学会論文集F3, vol. 77, no. 1, pp. 22-30, 2021. [paper]
  7. Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Domain adaptive cross-modal image retrieval via modality and domain translations,” IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences, 2020. (2020 IF=0.338) 
  8. Ren Togo, Haruna Watanabe, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Deep convolutional neural network-based anomaly detection for organ classification in gastric X-ray examination,” Computers in Biology and Medicine, vol. 123, no. 103903, 2020. (2020 IF=4.589) [paper]
  9. Misaki Kanai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Chronic atrophic gastritis detection with a convolutional neural network considering stomach regions,” World Journal of Gastroenterology, vol. 26, no. 25, pp. 3650-3659, 2020. (2020 IF=5.742) [paper]
  10. Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Enhancing cross-modal retrieval based on modality-specific and embedding spaces,” IEEE Access, vol. 8, pp. 96777-96786, 2020. (2020 IF=3.367) [paper]
  11. 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]
  12. Ren Togo, Naoki Saito, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Estimating regions of deterioration in electron microscope images of rubber materials via a transfer learning-based anomaly detection model,” IEEE Access, vol. 7, pp. 162395-162404, 2019. (2020 IF=3.367)  [paper]
  13. Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Text-to-image GAN-based scene retrieval and re-ranking considering word importance,” IEEE Access, vol. 7, pp. 169920-169930, 2019. (2020 IF=3.367) [paper]
  14. Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Query is GAN: Scene retrieval with attentional text-to-image generative adversarial network,” IEEE Access, vol. 7, pp. 153183-153193, 2019. (2020 IF=3.367) [paper]
  15. Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Synthetic gastritis image generation via loss function-based conditional PGGAN,” IEEE Access, vol. 7, pp. 87448-87457, 2019. (2020 IF=3.367) [paper]
  16. Ren Togo, Kenji Hirata, Osamu Manabe, Hiroshi Ohira, Ichizo Tsujino, Keiichi Magota, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, Tohru Shiga, “Cardiac sarcoidosis classification with deep convolutional neural network-based features using polar maps,” Computers in Biology and Medicine, vol. 104, pp. 81-86, 2019. (2020 IF=4.589)  [paper]
  17. Takahiro Ogawa, Kento Sugata, Ren Togo, Miki Haseyama, “Multi-classifier decision: Integration of multiple brain activity-based classifications,” ITE Transactions on Media Technology and Applications (MTA), vol. 7, no. 1, pp. 36-44, 2019. [paper]
  18. Ren Togo, Nobutake Yamamichi, Katsuhiro Mabe, Yu Takahashi, Chihiro Takeuchi, Mototsugu Kato, Naoya Sakamoto, Kenta Ishihara, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Detection of gastritis by a deep convolutional neural network from double-contrast upper gastrointestinal barium X-ray radiography,” Journal of Gastroenterology, vol. 54, no. 4, pp. 321-329, 2019. (2020 IF=7.527)  [paper]
  19. Ren Togo, Kenta Ishihara, Katsuhiro Mabe, Harufumi Oizumi, Takahiro Ogawa, Mototsugu Kato, Naoya Sakamoto, Shigemi Nakajima, Masahiro Asaka, Miki Haseyama, “Preliminary study of automatic gastric cancer risk classification from photofluorography,” World Journal of Gastrointestinal Oncology, vol. 10, no. 2, pp. 62-70, 2018. (2020 IF=3.393)  [paper]
  20. Ren Togo, Kenta Ishihara, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Estimation of salient regions related to chronic gastritis using gastric X-ray images,” Computers in Biology and Medicine, vol. 77, pp. 9-15, 2016. (2020 IF=4.589)  [paper]

国際会議

  1. Yaozong Gan, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Multi-class similar scene retrieval in soccer videos: A scene confusion reduction method based on combination of long and short frame sequences,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), 2021. (Accepted)
  2. Shunya Ohaga, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Action classification from egocentric videos using reinforcement learning-based pose estimation,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), 2021. (Accepted)
  3. Yuto Watanabe, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Text-guided image manipulation for desired region using referring image segmentation,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), 2021. (Accepted)
  4. Masaki Yoshida, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Detection of off-screen sound based on loss function of self-supervised audio-visual spatialization,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), 2021. (Accepted)
  5. Keigo Sakurai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Listener recommendation for artist based on knowledge graph and reinforcement learning,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), 2021. (Accepted)
  6. Tsuyoshi Masuda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Sports action detection based on self-supervised feature learning and object detection,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), 2021. (Accepted)
  7. Saya Takada, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Estimating imagined images from fMRI activities via visual question answering,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), 2021. (Accepted)
  8. Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Triplet self-supervised learning for gastritis detection with scarce annotations,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), 2021. (Accepted)
  9. Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama, “Database-adaptive re-ranking for enhancing cross-modal image retrieval,” ACM Multimedia (ACM MM), 2021. (Accepted)
  10. Nao Nakagawa, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Interpretable representation learning on natural image datasets via reconstruction in visual-semantic embedding space,” IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 2021. (Accepted)
  11. Tomoki Haruyama, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Segmentation-aware text-guided image manipulation,” IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 2021. (Accepted)
  12. Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “IR Questioner: QA-based Interactive Retrieval System,” ACM International Conference on Multimedia Retrieval (ICMR), Taiwan, 2021.  (Accepted)
  13. Keigo Sakurai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “User background information-aware music recommendation via reinforcement learning-based knowledge graph exploration,” IEEE International Conference on Consumer Electronics-Taiwan (ICCE-TW), 2021. (Accepted)
  14. Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Cross-view Self-supervised Learning via Momentum Statistics in Batch Normalization,” IEEE International Conference on Consumer Electronics-Taiwan (ICCE-TW), 2021. (Accepted)
  15. 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. 
  16. Saya Takada, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Question answering from brain activity data via decoder based on neural networks,” IEEE Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech), pp. 51-52, Nara, Japan, 2021. 
  17. Keigo Sakurai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Music playlist generation based on graph exploration using reinforcement learning,” IEEE Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech), pp. 53-54, Nara, Japan, 2021. 
  18. Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Interactive re-ranking for cross-modal retrieval based on object-wise question answering,” ACM Multimedia Asia (ACMMM Asia), pp. 1-7, Virtual, 2020.
  19. Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Interior coordination retrieval with object-detection-based and color features,” International Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT), vol. 11766, Virtual, 2021.
  20. Tsuyoshi Masuda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “A note on detection of sports action based on temporal cycle consistency learning,” International Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT), vol. 11766, Virtual, 2021. 
  21. Yuki Honma, Ren Togo, Maiku Abe, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, ” Interest estimation method based on 2D pose features on security cameras,” International Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT), vol. 11766, Virtual, 2021.
  22. Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Multimedia information retrieval for mixed interaction based on cross-modal retrieval and hand gesture browsing,” IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR), Virtual, 2020.
  23. Keigo Sakurai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Music playlist generation based on reinforcement
    learning using acoustic feature map,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 942-943, Kobe, Japan, 2020. 
  24. Nao Nakagawa, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Face synthesis via user manipulation of disentangled latent representation,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 692-693, Kobe, Japan, 2020.
  25. Saya Takada, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Question answering for estimation of seen image contents from multi-subject fMRI responses,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 712-713, Kobe, Japan, 2020.
  26. Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Complexity evaluation of medical image data for classification problem based on spectral clustering,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 667-669, Kobe, Japan, 2020. 
  27. Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Multimodal image-to-image translation for generation of gastritis images,” IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), pp. 2466-2470, Virtual, 2020.
  28. Saya Takada, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Estimation of visual contents based on question answering from human brain activity,” IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), pp. 61-65, Virtual, 2020.
  29. Saya Takada, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Generation of viewed image captions from human brain activity via unsupervised text latent space,” IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), pp. 2521-2525, Virtual, 2020.
  30. 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. 
  31. 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.
  32. Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Image retrieval with lingual and visual paraphrasing via generative models,” IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), pp. 2431-2435, Virtual, 2020.
  33. Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Image retrieval with data augmentation of sentence labels based on paraphrasing,” IEEE International Conference on Consumer Electronics – Taiwan (ICCE-TW), Taoyuan, Taiwan, 2020. 
  34. Saya Takada, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Estimating viewed images with natural language question answering from fMRI data,” IEEE Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech), pp. 99-100, Kyoto, Japan, 2020.
  35. 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), pp. 2263-2267, Barcelona, Spain, 2020.
  36. Saya Takada, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Effectiveness evaluation of deep features for image reconstruction from fMRI signals,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 488-489, Osaka, Japan, 2019.
  37. Megumi Kotera, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Aesthetic style transfer through text-to-image synthesis and image-to-image translation,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 492-492, Osaka, Japan, 2019.
  38. Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Scene retrieval using text-to-image GAN-based visual similarities and image-to-text model,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 13-14, Osaka, Japan, 2019.
  39. Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Voice-input multimedia information retrieval system based on text-to-image GAN,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 967-968, Osaka, Japan, 2019.
  40. Kentaro Yamamoto, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Estimation of drilling energy from tunnel cutting face image based on online learning,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 794-795, Osaka, Japan, 2019.
  41. An Wang, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Detection of distress region from subway tunnel images via U-net-based deep semantic segmentation,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 792-793, Osaka, Japan, 2019.
  42. Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Scene retrieval for video summarization based on text-to-image GAN,” IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), pp. 1825-1829, Taipei, Taiwan, 2019.
  43. Misaki Kanai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Gastritis detection from gastric X-ray images via fine-tuning of patch-based deep convolutional neural network,” IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), pp. 1371-1375, Taipei, Taiwan, 2019.
  44. Ren Togo, Takahiro Ogawa, Osamu Manabe, Kenji Hirata, Tohru Shiga, Miki Haseyama, “Extraction of regions related to cardiac sarcoidosis in polar map images,” IEEE Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech), pp. 237-238, Osaka, Japan, 2019.
  45. 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.
  46. Misaki Kanai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Fine-tuning of pre-trained DCNN for gastritis detection from gastric X-ray images,” IEEE Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech), pp. 196-197, Osaka, Japan, 2019.
  47. Haruna Watanabe, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Bone metastatic tumor detection based on AnoGAN using CT images,” IEEE Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech), pp. 235-236, Osaka, Japan, 2019.
  48. Misaki Kanai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Synthetic image generation for gastritis detection based on auxiliary classifier generative adversarial network,” IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS), Sapporo, Japan, 2019.
  49. 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.
  50. Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Scene retrieval from multiple resolution generated images based on text-to-image GAN,” IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS), Sapporo, Japan, 2019.
  51. Haruna Watanabe, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, Koichi Yasuda, Khin Tha, Kohsuke Kudo, Hiroki Shirato, “Automatic metastatic bone tumor classification with DCNN-based features using treatment-planning CT images,” International Workshop on Advanced Image Technology, International Forum on Medical Imaging in Asia (IWAIT-IFMIA), p. 8, Singapore, 2019.
  52. Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Image retrieval from vague description based on attnGAN,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 167-168, Nara, Japan, 2018.
  53. Ren Togo, Kenta Ishihara, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Anonymous gastritis image generation via adversarial learning from gastric X-ray images,” IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), pp. 2082-2086, Athens, Greece, 2018.
  54. Keisuke Kawauchi, Kenji Hirata, Seiya Ichikawa, Osamu Manabe, Kentaro Kobayashi, Shiro Watanabe, Miki Haseyama, Takahiro Ogawa, Ren Togo, Tohru Shiga, Chietsugu Katoh, “Strategy to develop convolutional neural network-based classifier for diagnosis of whole-body FDG PET images,” Society of Nuclear Medicine and Molecular Imaging Annual Meeting (SNMMI), Philadelphia, USA, 2018.
  55. Ren Togo, Kenji Hirata, Osamu Manabe, Hiroshi Ohira, Ichizo Tsujino, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, Tohru Shiga, “Use of deep convolutional neural network-based features for detection of cardiac sarcoidosis from polar map,” Society of Nuclear Medicine and Molecular Imaging Annual Meeting (SNMMI), Philadelphia, USA, 2018.
  56. Ren Togo, Kenta Ishihara, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Anonymous image data generation from gastric X-ray images for improving gastritis recognition performance,” IEEE International Conference on Consumer Electronics – Taiwan (ICCE-TW), pp. 181-182, Taichung, Taiwan, 2018.
  57. Misaki Kanai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Aesthetic quality assessment of images via supervised locality preserving CCA,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 258-259, Nagoya, Japan, 2017.
  58. Ren Togo, Kenta Ishihara, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Estimation of regions related to helicobacter pylori infection from gastric X-ray images,” GI-CoRE GSQ, GSB & IGM Joint Symposium, pp. 7-8, Sapporo, Japan, 2017.
  59. Ren Togo, Kenta Ishihara, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Effectiveness evaluation of imaging direction for estimation of gastritis regions on gastric X-ray images,” International Technical Conference on Circuits, Systems, Computers, and Communications (ITC-CSCC), pp. 459-460, Busan, Korea, 2017.

国内会議

  1. 増田 毅, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “TCCに基づく自己教師学習による特徴表現を用いた映像中の人物動作の検出に関する検討 ~ 動作検出パラメータが与える影響に対する考察 ~,” 映像情報メディア学会技術報告, オンライン, 2021.
  2. 松本真直, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “電子顕微鏡により撮像されたゴム材料からの異常検知に基づく劣化領域の推定に関する一検討 ~ 深層学習モデルにより抽出された特徴表現の有効性検証 ~,” 映像情報メディア学会技術報告, オンライン, 2021.
  3. 高田 紗弥, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “画像注視時の脳活動データを用いた質問応答生成モデルに基づく意味内容の推定に関する検討 ~ VQAモデルのfine-tuningに基づく高精度化 ~,” 映像情報メディア学会技術報告, オンライン, 2021.
  4. 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.
  5. Guang Li, Ren Togo, Katsuhiro Mabe, Shunpei Nishida, Yoshihiro Tomoda, Hikari Shimizu, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “A Note on Automatic Diagnosis of Helicobacter Pylori Infection Based on EfficientNet with Flooding Loss,” 映像情報メディア学会技術報告, オンライン, 2021.
  6. An Wang, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “A Note on Distress Classification of High-resolution Subway Tunnel Images based on HRNet,” 映像情報メディア学会技術報告, オンライン, 2021.
  7. 春山 知生, 前田 圭介, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “地下鉄トンネルの維持管理支援を目的とした深層学習に基づく変状検出の高精度化に関する検討 ~ 壁面の施工方法に注目した精度検証 ~,” 映像情報メディア学会技術報告, オンライン, 2021.
  8. 櫻井 慶悟, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀,  “自己組織化マップを用いた強化学習に基づく楽曲プレイリスト生成に関する検討,” 電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, p. 100-101, オンライン, 2020.
  9. 中川 真, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀,  “学習済みセマンティックセグメンテーションモデルを用いたdisentanglement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, p. 94-95, オンライン, 2020.
  10. 李 広, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀,  “nAULSに基づくデータセットの複雑性評価に関する検討,” 電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, p. 98-99, オンライン, 2020.
  11. 増田 毅, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀,  “Temporal Cycle Consistency Learningに基づく人物動作の検出に関する検討,” 電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, p. 96-97, オンライン, 2020.
  12. 春山 知生, 前田 圭介, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀,  “RICAPに基づくデータ拡張による地下鉄トンネルにおける変状検出精度の向上に関する検討,” 電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, p. 116-117, オンライン, 2020.
  13. 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.
  14. An Wang, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “A note on detection of distress regions in subway tunnels by using U-net based network,” 映像情報メディア学会技術報告, 札幌, 2020.
  15. 渡邊 はるな, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “弱異常検知アルゴリズムに基づくCCTV映像を用いた河川利用者の異常行動の検出に関する検討,” 映像情報メディア学会技術報告, 札幌, 2020.
  16. 柳 凛太郎, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “画像内の物体に着目した画像検索に関する検討 ~ RetinaNetを用いた物体認識に基づく高精度化 ~,” 映像情報メディア学会技術報告, 札幌, 2020.
  17. 金井 美岬, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “ゴム材料の配合量を用いたAC-GANに基づく電子顕微鏡画像の生成に関する一検討,” 映像情報メディア学会技術報告, 札幌, 2020.
  18. 山本 健太郎, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “穿孔データを用いたオンライン学習に基づく岩盤の圧縮強度指数推定に関する検討,” 映像情報メディア学会技術報告, 札幌, 2020.
  19. 高田 紗弥, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “脳活動データを用いた注視画像の再構成における用いる視覚野の領域に関する検討,” 電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, pp. 159-160, 室蘭, 2019.
  20. 王 安, 藤後 廉, Semantic Segmentationに基づく地下鉄トンネルにおける変状検出に関する検討,” 電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, pp. 151-152, 室蘭, 2019.
  21. 古寺 恵, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “Text-to-image GANに基づくスタイル変換に関する検討-Image-to-textモデル導入による高精度化-,” 電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, 室蘭, 2019.
  22. 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “敵対的学習に基づく胃がんリスクの進行予測画像の生成へ向けた検討,” 第22回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2019), pp. 1-4, 大阪, 2019.
  23. 柳 凜太郎, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “敵対的生成ネットワークに基づくドメイン適応可能な文をクエリとする画像・映像検索手法に関する検討,” 第22回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2019), pp. 1-4, 大阪, 2019.
  24. 柳 凜太郎, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “敵対的生成ネットワークにより文から生成される画像の意味的評価に関する検討,” 電子情報通信学会 イメージ・メディア・クオリティ研究会, 札幌, 2019.
  25. 藤後 廉, 小川 貴弘, 間部 克裕, 加藤 元嗣, 長谷山 美紀, “胃X線画像を用いたAIによるH. pylori感染識別と今後の展望,” 日本消化器がん検診学会北海道地方会, 札幌, 2019.
  26. 山道 信毅, 藤後 廉, 石原 賢太, 間部 克裕, 竹内 千尋, 高橋 悠, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “胃X線におけるH. pylori感染胃炎-AI診断の可能性の検討,” ピロリ菌感染を考慮した胃がん検診研究会, PD8, 岡山, 2019.
  27. 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “電子顕微鏡画像により撮像されたゴム材料からの異常検知に基づく劣化領域の推定に関する一検討,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 43, no. 5, pp. 265-268, 札幌, 2019.
  28. 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.
  29. 金井 美岬, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “転移学習を用いた胃X線画像における胃炎識別に関する検討,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 43, no. 5, pp. 315-318, 札幌, 2019.
  30. 渡邊 はるな, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “Progressive Growing GANに基づく胃炎識別のための画像生成手法に関する一検討,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 43, no. 5, pp. 319-322, 札幌, 2019.
  31. 渡邊 はるな, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 安田 耕一, タ キン キン, 工藤 與亮, 白土 博樹, “深層学習に基づく画像特徴量を利用した放射線治療用CT画像における転移性骨腫瘍の検出に関する検討,” 電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, p. 128-129, 札幌, 2018.
  32. 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.
  33. 金井 美岬, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “AC-GANに基づく胃炎識別のための画像生成に関する検討,” 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. 132-133, 2018.
  34. 柳 凛太郎, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “AttnGAN を用いたシーン検索に関する検討 -再検索の導入による高精度化-,” 平成30年度 電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, pp. 12-13, 札幌, 2018.
  35. 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “敵対的生成ネットワークに基づく生成画像の分類問題への応用に関する検討 -胃X 線画像を用いた胃炎識別におけるデータ不均衡の解消-,” 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2018), pp. PS3-45, 札幌, 2018.
  36. 藤後 廉, 石原 賢太, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “胃X線画像を用いた胃炎識別における敵対的生成ネットワークの利用に関する検討,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 42, no. 4, pp. 299-303, 札幌, 2018.
  37. 金井 美岬, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “敵対的学習により生成された画像が与える審美的印象に関する検討,” 電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, pp. 168-169, 函館, 2017.
  38. 藤後 廉, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “送電鉄塔劣化診断のための見本画像の選択に関する検討,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 41, no. 5, pp. 47-50, 札幌, 2017.
  39. 藤後 廉, 石原 賢太, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “胃X線画像を用いた Helicobacter Pylori 感染の高精度識別に関する検討(4)-大域的及び局所的性質に基づく注目領域の抽出-,” 信号処理シンポジウム, vol. B4-2, pp. 259-264, 大阪, 2016.
  40. 藤後 廉, 石原 賢太, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “胃X線画像を用いた Helicobacter Pylori 感染の高精度識別に関する検討(3)-識別精度低下の原因となる領域の推定-,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 40, no. 6, pp. 333-336, 札幌, 2016.
  41. 藤後 廉, 石原 賢太, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “胃X線画像を用いた Helicobacter pylori 感染の高精度識別に関する検討(2) -撮像方向が識別に有効な画像領域に与える影響に対する考察-,” 電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, p. 123, 北見, 2015.
  42. 藤後 廉, 石原 賢太, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “胃 X 線画像を用いた Helicobacter pylori 感染の高精度識別に関する検討 (1) -識別精度向上に有効な画像領域の抽出手法-,” 信号処理シンポジウム, vol. C4-4, pp. 398-403, 福島, 2015.

講演

  1. [特別講演]  藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “AIを中心とした医療デジタル技術基盤の構築へ向けた取り組み,” 第60回日本消化器がん検診学会総会 附置研究会3, オンライン, 2021.
  2. [特別講演]  藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “ユーザの嗜好を反映可能なインテリアコーディネート検索技術の構築 ~ コーディネートを表現可能な特徴の抽出と実データへの適用 ~,” 映像情報メディア学会技術報告, オンライン, 2021.
  3. [特別講演] 本間 勇紀, 藤後 廉, 阿部 真育, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “実店舗の防犯カメラ映像データを用いた顧客の関心推定に関する検討 ~ 姿勢推定モデルから得られる特徴量を用いた異常検知モデルの精度検証 ~,” 映像情報メディア学会技術報告, オンライン, 2021.
  4. [特別講演] 柳 凜太郎, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “ゴム材料開発のためのConditional StyleGANに基づく配合量からの電子顕微鏡画像の生成に関する一検討,” 映像情報メディア学会技術報告, オンライン, 2021.

受賞

  1. 2nd Prize, IEEE LifeTech 2021 Excellent Student Paper Award for Oral Presentation (S. Takada et al., IEEE Lifetech 2021.)
  2. ACM Multimedia Asia 2020 Best Paper Runner-up Award (R. Yanagi et al., ACMM Asia 2020.)
  3. Gold Prize GCCE2020 Excellent Poster Award (S. Takada et al., GCCE2020, 2020)
  4. Gold Prize GCCE Excellent Student Paper Award (G. Li et al., GCCE2020, 2020.)
  5. Gold Prize GCCE2020 Excellent Demo! Award (N. Nakagawa et al., GCCE2020, 2020. )
  6. 映像情報メディア学会丹羽高柳賞 論文賞 (T. Ogawa et al., MTA, 2020.)
  7. Silver Prize IEEE GCCE 2019 Excellent Poster Award (M. Kotera et al., GCCE2019, 2019.)
  8. Outstanding Prize IEEE GCCE2019 Excellent Demo! Award (R. Yanagi et al., GCCE2019, 2019.)
  9. 電子情報通信学会北海道支部学生奨励賞 (2017)
  10. 平成27年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会 優秀論文発表賞 (2015)

その他の雑誌・報道発表など

  1. “タイヤ構造 見える化,” 日刊工業新聞, 2021/07/30. (R. Togoet al., IEEE Access 2019に関して)
  2. “ネイチャーインデックスに掲載 住友ゴムのAI技術研究成果,” ゴムタイムス, 2021/07/19. (R. Togoet al., IEEE Access 2019に関して))
  3. “AI技術の共同研究成果 Nature Indexに掲載,” ゴム化学新聞, 2021/07/15. (R. Togoet al., IEEE Access 2019に関して)
  4. 道新プラス 道新受験情報 2022高校入試 合格データ特集 「AIってなんだろう? vol. 7」, 2021/07/15. (R. Togoet al., IEEE Access 2019に関して)
  5. Artificial intelligence gets to grip with tyres, Nature Index, 2021/07/01. (R. Togo et al, IEEE Access, 2019に関して)
  6. “住友ゴムと北大、AI技術の共同研究成果が研究成果のデータベース「Nature Index」の材料科学特集として掲載,” 日本経済新聞, 2021/07/01. (R. Togo et al, IEEE Access, 2019に関して)
  7. “北海道大学 長谷山美紀教授と住友ゴム工業株式会社との共同研究成果を「Nature Index」に掲載,” 北海道大学プレスリリース, 2021/07/01. (R. Togo et al, IEEE Access, 2019に関して)
  8. 住友ゴムと北海道大学とのAI技術の共同研究成果を「Nature Index」に掲載, 住友ゴム工業株式会社プレスリリース, 2021/07/01. (R. Togo et al, IEEE Access, 2019に関して)
  9. “北海道大 情報科学研究院 AI活用でインフラ点検,” 日本経済新聞, 2021/06/16. (Guang Li, et al., ICIP, 2020に関して)
  10. 道新プラス 道新受験情報 2022大学・短大特集 「AIってなんだろう? vol. 6」, 2021/04/24. (Zongyao Liet al., ICASSP 2020に関して)
  11. “ニトリ社長が明かすデータサイエンス教育に乗り出す理由 「東京以外でもIT拠点を」,” AERA, 2021/04/17. (Honma et al., IWAIT 2021に関して) 
  12. “How to Make Artificial Intelligence More Democratic,” SCIENTIFIC AMERICAN, 2021/01/02. (Guang Li, et al., ICIP, 2020に関して)
  13. 道新プラス 道新受験情報 2021大学・短大特集 「AIってなんだろう? vol. 5」, 2020/10/15. (李 宗曜, 他, 映像情報メディア学会技術報告, 2019に関して)
  14. “Tyre Leap AI Analysis Technology: An Overview,” TYRE TRENDS, pp. 34-35, 2020/06/01. (R. Togo et al, IEEE Access, 2019に関して)
  15. 道新プラス 道新受験情報 2020大学・短大特集 「AIってなんだろう? vol. 3」, 2020/04/25. (R. Togo et al, CBM, 2016に関して)
  16. 山岳トンネル切羽の地質を自動判定-圧縮強度、風化度、割れ目状態を定量評価-, 安藤間プレスリリース, 2019/12/11. (K. Yamamoto, et al., GCCE2019に関して)
  17. “タイヤの性能持続技術開発を加速させるAI技術を確立,” 北海道大学プレスリリース, 2019/12/09. (R. Togo et al, IEEE Access, 2019に関して)
  18. “タイヤの性能持続技術開発を加速させるAI技術「Tyre Leap AI Analysis」を確立,” 住友ゴム工業株式会社プレスリリース, 2019/12/09. (R. Togo et al, IEEE Access, 2019に関して)
  19. 胃バリウム検査におけるAIによるHelicobacter pylori診断, Helicobacter Research, vol. 23, no. 2, 2019, 先端医学社, 2019/11. (R. Togo et al., WJGO, 2018 および Togo et al., JG, 2019 に関して)
  20. 核医学におけるディープラーニングを用いた画像診断,画像処理, 平田 健司, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 志賀 哲, INNERVISION, 2019/05. (R. Togo et al, CBM, 2018に関して)
  21. “胃X線画像からピロリ感染を判断するAIも開発進む,” 日経メディカル, 2018/03/10. (R. Togo et al., WJGO, 2018に関して)

研究プロジェクト

  1. 日本学術振興会 科学研究費助成事業 基盤研究(B), “エッジAI時代の超低演算量・低容量化を実現する汎用深層学習理論の構築” (2021/04~) (研究分担者)
  2. 北海道大学 新規学問領域形成につながる部局横断型若手研究助成事業 (2020年度) (分担者)
  3. 戦略的情報通信研究開発推進事業(SCOPE)重点領域型研究開発(ICT重点研究開発分野推進型3年枠), “自治体による観光情報発信支援のためサイバーフィジカルデータ解析プラットフォームに関する研究開発”(2020/4~2021/3)(研究分担者)
  4. 北海道大学ニトリみらい社会デザイン講座, 令和2年度研究公募, “ユーザの嗜好を反映可能なインテリアコーディネート検索技術の構築”(2020年度)(研究代表者)
  5. 日本学術振興会 科学研究費助成事業(学術研究助成基金助成金) 若手研究, “医用画像を対象とした機械学習に基づく逐次的データクレンジング技術の構築”(2020/4~)(研究代表者)
  6. 日本学術振興会 科学研究費補助金 特別研究員奨励費, “機械学習に基づくマルチモーダル画像生成手法の構築”(2019/4~2020/1)(研究代表者)

学会活動

会議委員等

  1. IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE) 2019, Technical Program Committee Member

査読経験

  1. IEEE International Conference on Pattern Recognition (ICPR)
  2. IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE)
  3. IEEE Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech)
  4. IEEE Access
  5. ITE Transactions on Media Technology and Applications (MTA)

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