過去のお知らせ
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コスモエネルギーグループと北海道大学が共同研究を開始いたしました！
北海道大学の持つ高度な AI・データ解析技術や理論的知見と、コスモエネルギーグループが事業を通して獲得してきた様々な実践的知見の融合による実証研究を通じ、操業現場における実際の課題に即した実用的かつ持続可能なソリューションを開発します。
プレスリリース：
https://www.hokudai.ac.jp/news/pdf/260126_pr2.pdf
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AI・機械学習分野のトップカンファレンス The Fourteenth International Conference on Learning Representations (ICLR 2026) のMain Trackに以下の論文が採択されました！
今年の採択率は28.2% (5344/18949) で、2026年4月23日～4月27日にブラジル・リオデジャネイロにて開催予定です。
Linfeng Ye, Shayan Mohajer Hamidi, Zhixiang Chi, Guang Li, Mert Pilanci, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, Konstantinos N. Plataniotis, “ASMIL: Attention-stabilized multiple instance learning for whole-slide imaging,” International Conference on Learning Representations (ICLR), Rio de Janeiro, Brazil, 2026. (Acceptance Rate: 28.2%)
なお、本研究はトロント大学およびスタンフォード大学との共同研究成果です。
https://iclr.cc/Conferences/2026
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シンガポール（1/22-25）で開催されている人工知能分野のトップカンファレンス The 40th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2026) の Main Technical Track において、以下の２本の論文を発表しました！
今年の採択率は17.6% (Oral率4.4%) でした。
【Oral】
Wenbo Huang, Jinghui Zhang, Zhenghao Chen, Guang Li, Lei Zhang, Yang Cao, Fang Dong, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Otter: Mitigating background distractions of wide-angle few-shot action recognition with enhanced RWKV,” AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), Singapore, 2026.
【Poster】
Ziwen Lan, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Adversarial Perturbation Shield: Preventing Concept Bleed-through in Continual Learning of Personalized Generative Models,” AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), Singapore, 2026.
なお、1本目の研究は、中国東南大学、中国南京師範大学、オーストラリアのニューカッスル大学および東京科学大学との国際連携研究です。
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医用画像を対象とした重み選択および自己知識蒸留をに関する研究成果がエルゼビア国際論文誌Computers in Biology and Medicine (IF: 6.3) に採録されました！
Ayaka Tsutsumi, Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Satoshi Kondo, Miki Haseyama, “Dual-model weight selection and self-knowledge distillation for medical image classification,” Computers in Biology and Medicine, 2026. (Accepted for publication)
なお、本研究は室蘭工業大学との共同研究成果です。
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世界最高峰の信号処理に関する国際会議 2026 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP 2026)にメディアダイナミクス研究室より投稿した以下の4件の論文が採択されました！
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のカテゴリにおける国際会議の中で1位にランクしています。本年5月にスペイン バルセロナで開催です。
Minghao Yang, Ren Togo, Guang Li, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
ADAPTIVE SHARED EXPERTS WITH LORA-BASED MIXTURE OF EXPERTS FOR MULTI-TASK LEARNING
Taiyo Sato, Keisuke Maeda, Naoki Saito, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama,
DIAL: DATABASE-INFORMED INTERACTIVE MULTI-AGENT SYSTEM LOOP FOR PERSONALIZED IMAGE GENERATION
Yuki Katayama, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama,
H3GM: HISTORY-GUIDED GLOBAL GEOMETRIC METRIC FOR SINGLE IMAGE TO 3D SCENE GENERATION
Taiyo Ikeido, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama,
CROSS-MODAL SIMILAR VIDEO RETRIEVAL IN LAPAROSCOPIC CHOLECYSTECTOMY VIDEOS CONSIDERING TEMPORAL AND HIERARCHICAL INFORMATION
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日本経済新聞に当研究室の長谷山教授の記事が掲載されました！
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台湾・高雄で開催された画像処理に関する国際会議 IWAIT/IFMIA2026にて、当研究室から以下の3件の発表を行い、M1 小玉君がBest Paper Awardを受賞しました！
・Hideo Kodama, Masaki Yoshida, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Enhancing Story Visualization via Subject-Aware Inpainting with SOEDiff,” IWAIT, 2026. (Best Paper Award)
・Taiyo Ikeido, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Similar Video Retrieval for Laparoscopic Cholecystectomy Videos Based on Image and Text Feature Representations with Temporal Context Integration,” IWAIT, 2026.
・Ayaka Tsutsumi, Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Satoshi Kondo, Miki Haseyama, “Dual-Model Weight Selection and Wasserstein Knowledge Distillation for Medical Image Classification,” IFMIA, 2026.
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当研究室M2の中島佑君が映像情報メディア学会 メディア工学研究会の「優秀研究発表賞」を受賞しました！
題目 敵対的攻撃に対する脳活動情報導入の有効性に関する検討 −生成モデルによる脳信号からの画像再構成手法の活用−
(VOL.49,NO.4, pp.458-462 2025/2/19発表)
誠におめでとうございます！
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コンシューマエレクトロニクス系の国際会議ICCT-Pacific2026に当研究室から2件の論文が採択されました！
[1] T. Seino, N. Saito, T. Ogawa, S. Asamizu, M. Haseyama, “Unified Scene Graph Forecasting Considering Node Birth and Disappearance”
[2] R. Takahashi, N. Saito, K. Maeda, T. Yoshioka, T. Konno, T. Ogawa, M. Haseyama, “LLM-in-the-Loop Descriptor Prompt Refinement for Dialogue-Based Big Five Personality Recognition”
[2]の論文は、富士通株式会社との共同研究成果です。
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継続学習によるパーソナライズド画像生成に関する以下の論文が国際論文誌IEEE Access (IF:3.6)に採択されました！
Haruka Matsuda, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama “Deep Generative Replay-based Personalization with Conditional Latent Attenmtion For Diffusion Models” (Accepted)
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Objectness similarity: Capturing object-level fidelity in 3D scene evaluation
Yuiko Uchida, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV 2025) Workshops
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Task-specific generative dataset distillation with difficulty-guided sampling
Mingzhuo Li, Guang Li, Jiafeng Mao, Linfeng Ye, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV 2025) Workshops
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Stream voice diffusion: real-time image generation from speech
Hideo Kodama, Masaki Yoshida, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
2025 IEEE 14th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2025)
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Enhancing medical dataset distillation based on classifier-guided diffusion model
Shuailin Du, Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
2025 IEEE 14th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2025)
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Similar image generation via human-like iterative prompt refinement with multimodal large language model
Taiyo Sato, Keisuke Maeda, Naoki Saito, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
2025 IEEE 14th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2025)
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Patch-wise extension of EVA score for semi-supervised lung field segmentation
Taiyo Ikeido, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
2025 IEEE 14th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2025)
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Graph-based pass receiver prediction in soccer with consideration of passer’s body orientation
Riku Yoshida, Ryota Goka, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
2025 IEEE 14th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2025)
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Foul severity classification from multi-view soccer videos with attention and class characteristics
Kotone Mutsuna, Ryota Goka, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
2025 IEEE 14th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2025)
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Enhancing image classifier robustness via prompt-based counterfactual data-augmentation with intermediate transitions
Tomoya Mitsui, Ren Togo, Naoki Saito, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
2025 IEEE 14th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2025)
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An investigation of data augmentation for image classification network based on graph convolution
Ryusei Mikami, Koshi Watanabe, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
2025 IEEE 14th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2025)
