NEWS お知らせ

メディアダイナミクス所属の修士2年生 5名(赤松君、春山君、松本君、諸戸君、柳君）および博士2年生 鈴木君が以下の賞を受賞しました！
おめでとうございます！
■2020 IEEE Sapporo Section Paper Awards
〇Best Paper Award Winner
Rintaro Yanagi, Hokkaido University
R. Yanagi, R. Togo, T. Ogawa and M. Haseyama, “Query is GAN: Scene Retrieval with Attentional Text-To-Image Generative Adversarial Network,” IEEE Access, vol. 7, pp. 153183-153193, 2019.
〇Encouragement Award winners
Genki Suzuki, Hokkaido University
G. Suzuki, S. Takahashi, T. Ogawa and M. Haseyama, “Team Tactics Estimation in Soccer Videos based on a Deep Extreme Learning Machine and Characteristics of the Tactics,” IEEE ACCESS, vol. 7, pp. 153238-153248, 2019.
https://www.ieee-jp.org/section/sapporo/#ieee-sapporo-section-paper-awards
■令和2年度電子情報通信学会北海道支部 学生奨励賞
赤松 祐亮・春山 知生・松本 真直・諸戸 祐哉
https://www.ieice.org/hokkaido/?page_id=189

複数の撮像条件に頑健なゴム材料の物性推定手法に関する研究成果が国際論文誌Sensors (Impact Factor 3.275)に採択されました．尚、本研究成果は、住友ゴム工業株式会社 、釧路工業高等専門学校との共同研究の成果となります。
Ren Togo, Naoki Saito, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Rubber Material Property Prediction Using Electron Microscope Images,” Sensors, 2021.
https://www.mdpi.com/journal/sensors

Question Answering from Brain Activity Data via Decoder Based on Neural Networks
Saya Takada, Ren Togo, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)
Music Playlist Generation Based on Graph Exploration Using Reinforcement Learning
Keigo Sakurai, Ren Togo, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)
Human Emotion Estimation Using Multi-Modal Variational AutoEncoder with Time Changes
Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)
（Excellent Poster (On-site) Award Winners: Bronze Prize）

2021/03/09-2021/03/09でオンライン開催されたマルチメディア分野最高峰の国際会議ACM Multimedia Asia 2020にて，本研究室から2件の発表を行いました．

尚，2件ともBest Paper Candidateとして採択 (投稿論文のトップ 5%以内) されており，この内1件がBest Paper Runner-up Award を受賞しました！

– 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. (Best Paper Runner-up Award)
– 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. (Best Paper Finalist)
https://www.mmasia2020.org/closing-letter.html

野球映像（マルチメディアデータ）とSNS上のデータ（サイバーデータ）を組み合わせたプラットフォーム横断型研究の成果が国際論文誌Sensors (Impact Factor 3.275)に採択されました．
K. Hirasawa, K. Maeda, T. Ogawa and M. Haseyama, “Detection of Important Scenes in Baseball Videos via Time-lag Aware Multimodal Variational Autoencoder,” Sensors, 2021.
https://www.mdpi.com/journal/sensors

また、小川准教授が同SectionのSecretary/Treasurerに就任しました。
任期は、2021年～2022年となります。

https://www.ieee-jp.org/section/sapporo/

当研究室の以下の論文が電気学会論文誌E(センサ・マイクロマシン部門誌)に採録されました。
川上健, 住友和弘, 菅野厚博, 小川貴弘, 南重信, 長谷山美紀, “光電容積脈波による連続血圧推定における血流の流量と抵抗指標を用いた精度向上方式の提案と評価,” 電気学会論文誌E (Accepted for publication)
https://www.jstage.jst.go.jp/browse/ieejsmas/list/-char/ja

(1)
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 ～
春山知生・前田圭介・藤後　廉・小川貴弘・長谷山美紀（北大）
(2)
地下鉄トンネル点検時の技術者から取得される視線およびモーションデータに基づく熟練度の推定に関する検討
赤松祐亮・前田圭介・小川貴弘・長谷山美紀（北大）
(3)
A Note on Distress Classification of High-resolution Subway Tunnel Images based on HRNet
An Wang・Ren Togo・Takahiro Ogawa・Miki Haseyama（Hokkaido Univ.）
(4)
Attention Mapを用いた道路構造物の変状画像分類におけるテキストデータ導入による高精度化の検討
小川直輝・前田圭介・小川貴弘・長谷山美紀（北大）
(5)
A Note on Automatic Diagnosis of Helicobacter Pylori Infection Based on EfficientNet with Flooding Loss
Guang Li・Ren Togo（Hokkaido Univ.）・Katsuhiro Mabe（Junpukai Health Maintenance Center）・Shunpei Nishida（Olympus）・Yoshihiro Tomoda・Hikari Shimizu（Olympus Medical Systems）・Takahiro Ogawa・Miki Haseyama（Hokkaido Univ.）
(6)
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 ～
高田紗弥・藤後　廉・小川貴弘・長谷山美紀（北大）
(7)
Detecting axillary lymph node metastasis of breast cancer with FDG-PET/CT images based on attention mechanism
Zongyao Li・Ren Togo・Kenji Hirata（Hokkaido Univ.）・Kazuhiro Kitajima（Hyogo Med.）・Junki Takenaka（Hokkaido Univ.）・Yasuo Miyoshi（Hyogo Med.）・Kohsuke Kudo・Takahiro Ogawa・Miki Haseyama（Hokkaido Univ.）
(8)
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 ～
松本真直・藤後　廉・小川貴弘・長谷山美紀（北大）
(9)
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 ～
増田　毅・藤後　廉・小川貴弘・長谷山美紀（北大）
(10)
画像特徴を用いた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
平川泰成・前田圭介・小川貴弘（北大）・浅水　仁（釧路高専）・長谷山美紀（北大）
(11)
Image Captioningの導入による画像の感情推定の高精度化に関する検討
梁　鋆・前田圭介・小川貴弘・長谷山美紀（北大）
(12)
Twitterと映像を用いたMVAEに基づく野球映像の重要シーン予測に関する検討
平澤魁人・前田圭介・小川貴弘・長谷山美紀（北大）
(13)
サッカー映像における情報の提示位置の推定に関する検討 ～ 視聴者の注視位置および選手位置に基づいたオブジェクト配置の決定 ～
鈴木元樹・高橋　翔・小川貴弘・長谷山美紀（北大）
(14)
［特別講演］路面画像を用いた深層学習に基づく路面状態の分類に関する検討
諸戸祐哉・前田圭介・小川貴弘・長谷山美紀（北大）
(15)
［特別講演］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
柳　凜太郎・藤後　廉・小川貴弘・長谷山美紀（北大）
(16)
［特別講演］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 ～
藤後　廉・小川貴弘・長谷山美紀（北大）
(17)
［特別講演］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 ～
本間勇紀・藤後　廉・阿部真育・小川貴弘・長谷山美紀（北大）

シーエムシー出版より、「バイオミメティクス・エコミメティクス ―持続可能な循環型社会へ導く技術革新のヒント―」が出版されました。
当研究室の長谷山教授・小川准教授が、「バイオミエンティクス・インフォマティクス：画像情報検索」を担当しています。

本研究は、新学術領域研究「生物多様性を規範とする革新的材料技術」の際の研究成果をまとめたものです。

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/