NEWS お知らせ

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”

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

本研究開発は、総務省　戦略的情報通信研究開発推進事業(SCOPE)で実施された内容です。
https://bizmatch.saitama-j.or.jp/exhibitor/booth906/

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)

https://www.ite.or.jp/content/mta/

岩盤の表面画像からトンネル掘削に要するエネルギーを推定可能とする手法に関する以下の論文が，土木学会の論文集に採録されました．

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（土木情報学）
https://www.jstage.jst.go.jp/browse/jscejcei/-char/ja/

当研究室から投稿していた以下の2件の成果が、マルチメディアコンテンツ解析分野における最高峰の国際会議 2nd ACM International Conference on Multimedia in Asia 2020 (ACM MM ASIA 2020) に採録されました！

– Tomoki Haruyama, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama, “Similar Scene Retrieval in Soccer Videos with Weak Annotations by Multimodal Use of Bidirectional LSTM,” ACM Multimedia Asia, 2020. (Accepted)

– Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama, “Interactive Re-ranking for Cross-modal Retrieval Based on Object-wise Question Answering,” ACM Multimedia Asia, 2020. (Accepted)

https://www.mmasia2020.org/

https://www.lmd-demo.org

KANADE-Ⅲは、札幌の観光画像を推薦する人工知能システムです。表示される画像を閲覧し、気になる画像を選択することで、ユーザの好みを学習したKANADE-Ⅲが好みに合わせた観光画像を推薦します。PCとスマートフォンの両方に対応しておりますので、是非、お試しください！YoutubeにKANADE-Ⅲの紹介映像も公開しています

https://youtu.be/yCZOw45iMTI

当研究室のドメイン変換と検索への応用に関する以下の論文が、電子情報通信学会の英語論文誌に採録されました．

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. Accepted for publication.

VRとMRに関するトップカンファレンス IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality 2020 (ISMAR 2020: http://ismar20.org/)にメディアダイナミクス研究室から以下の論文に関して発表を行いました！
Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama, “Multimedia Information Retrieval for Mixed Interaction Based on Cross-modal Retrieval and Hand Gesture Browsing”

視線+脳活動情報を用いた感情推定に関する研究が、国際論文誌IEEE Accessに採録されました．
Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Human-Centric Emotion Estimation Based on Correlation Maximization Considering Changes with Time in Visual Attention and Brain Activity,” IEEE Access (Accepted for publication)
https://ieeeaccess.ieee.org/

受賞：
Kaito Hirasawa： Silver Prize GCCE2020 Excellent Paper Award
Kyohei Kamikawa： Bronzer Prize GCCE2020 Excellent Paper Award
Guang Li： Gold Prize GCCE Excellent Student Paper Award
Saya Takada： Gold Prize GCCE2020 Excellent Poster Award
Nao Nakagawa：Gold Prize GCCE2020 Excellent Demo! Award
発表：
(1) Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Complexity Evaluation of Medical Image Data for Classification Problem Based on Spectral Clustering”
(2) Saya Takada, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Question Answering for Estimation of Seen Image Contents from Multi-Subject fMRI Responses”
(3) Kaito Hirasawa, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Important Scene Prediction of Baseball Videos Using Twitter and Video Analysis Based on LSTM”
(4) Nao Nakagawa, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Face Synthesis via User Manipulation of Disentangled Latent Representation”
(5) Yun Liang, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Estimation of Images Matched with Audio-Induced Brain Activity via Modified DGCCA”
(6) Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Estimation of User-Specific Visual Attention Considering Individual Tendency Toward Gazed Objects”
(7) Taisei Hirakawa, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Satoshi Asamizu, Miki Haseyama, “Cross-Domain Recommendation via Multi-Layer Graph Analysis Using User-Item Embedding”
(8) Takaaki Higashi, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Estimation of Viewed Images Using Individual and Shared Brain Responses”
(9) Keigo Sakurai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Music Playlist Generation Based on Reinforcement Learning Using Acoustic Feature Map”
(10) Kyohei Kamikawa, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Interest Level Estimation Based on Feature Integration Considering Distribution of Partially Paired User’s Behavior, Videos and Posters”

当研究室の4件の成果が、International Workshop on Advanced Image Technology 2021 (IWAIT 2021)に採録されました！
Paper Title: Cross-domain Recommendation Based on Multilayer Graph Analysis Using Subgraph Representation
Authors: Taisei Hirakawa, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Satoshi Asamizu, Miki Haseyama
Paper Title: A Note on Detection of Sports Action Based on Temporal Cycle Consistency Learning
Authors: Tsuyoshi Masuda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
Paper Title: Interest Estimation Method based on 2D Pose Features on Security Cameras
Authors: Yuki Honma, Ren Togo, Maiku Abe, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
Paper Title: Interior Coordination Image Retrieval with Object-Detection-Based and Color Features
Authors: Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
https://iwait.online/

当研究室の長谷山教授が，2020年10月14日（水）から18日(日）まで札幌市にて行われている，クリエイティブコンベンション NoMapsにて講演を行います．
本セッションは，10月14日 (水)17:00開始となっております．
また，北海道大学　数理・データサイエンス教育研究センターの事業DS-Designに参画している修士二年の赤松君，柳君の発表も行われます．
詳細情報や聴講申込は下のサイトをご覧ください．
https://no-maps.jp/program/conference/data_science

当研究室から投稿した以下の論文が、国際論文誌Multimedia Tools and Applications (MTAP) に採録されました。
本論文は東京電力ホールディングス株式会社との共同研究による成果になります！
Keisuke Maeda, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama “Deterioration level estimation via neural network maximizing category-based ordinally supervised multi-view canonical correlation”, Multimedia Tools and Applications (Accepted for publication)
https://www.springer.com/journal/11042/