NEWS お知らせ

当研究室長谷山教授が、文部科学省「イノベーション経営人材育成システム構築事業」における大学トップマネジメント研修を修了し、その修了証を授与されました。
本事業は、「イノベーション経営の中枢を担うことが期待される者に対して、欧米や我が国の先進事例等も参考にしつつ、イノベーション経営に関する知識・ノウハウ修得のプログラムを開発・実施するとともに、委託機関を中核とした全国規模のネットワークを形成することにより、イノベーション経営に関する優れた識見や能力、スキル等を有するイノベーション経営人材の育成及び相互協力を促進する事業」となっています。

2018年2月22日に執り行われた北海道大学教育研究総長表彰受賞者表彰式にて、当研究室長谷山教授が教育研究総長表彰 受賞者に選ばれました。
本賞は、北海道大学にて教育研究活動において優れた業績をあげた研究者に授与される賞です。
長谷山教授は、本学 数理・データサイエンス教育研究センターのセンター長として受賞しました。
誠におめでとうございます！
写真は、理事・副学長の長谷川晃先生との一枚です。

モデレータ：　東野　輝夫　（iLDi拠点副本部長、大阪大学大学院情報科学研究科教授）
パネラー：
査　紅彬　（北京大学信息科学技木学院教授）
石黒　浩　（大阪大学先導的学際研究機構共生知能システム研究センター長、 大阪大学大学院基礎工学研究科教授）
上田　修功　（ＮＴＴコミュニケーション科学基礎研究所フェロー、理化学研究所革新知能統合研究センター副センター長）
長谷山　美紀　（北海道大学大学院情報科学研究科教授）

2019年2月19日～20日に北海道大学で開催されたメディア工学研究会 (データサイエンス公開シンポジウムと併催)にて、当研究室より以下の23件の発表を致しました。
(1)
［特別講演］北海道大学におけるデータサイエンス人材育成の取組 ～ 創造人材育成基盤構築: 大学教育の新機能実装の試み ～
○長谷山美紀・大本　亨・湧田雄基（北大）
(2)
［特別講演］北海道大学における数理・データサイエンス教育の最前線 ～ 学部・大学院におけるMDS教育プログラムの基本コンセプト ～
長谷山美紀・○大本　亨・湧田雄基（北大）
(3)
［特別講演］北海道大学における博士等人材育成の取組 ～ 次世代スマートインフラ管理人材育成コンソーシアム ～
長谷山美紀・大本　亨・○湧田雄基（北大）
(4)
畳み込みニューラルネットワークを用いた地下鉄トンネルにおける変状検出の高精度化に関する一検討
○王　安・原川良介・小川貴弘・長谷山美紀（北大）
(5)
電子顕微鏡画像および配合量を用いたゴム材料の特性曲線の推定に関する検討
○斉藤直輝・小川貴弘・長谷山美紀（北大）
(6)
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
○藤後　廉・小川貴弘・長谷山美紀（北大）
(7)
高性能マルチセンシングバンドを利用したストレス検出の精度検証
○伊藤良起・小川貴弘・長谷山美紀（北大）
(8)
畳み込みニューラルネットワークにおける解釈性向上のための画像の属性分類に関する一検討
○堀井風葉・前田圭介・小川貴弘・長谷山美紀（北大）
(9)
地下鉄トンネルの変状画像を用いた技術者の注視領域推定のための初期検討 ～ 深層学習に基づく顕著領域の推定手法の適用 ～
○斉藤僚汰・前田圭介・小川貴弘・長谷山美紀（北大）
(10)
地下鉄トンネル維持管理支援のための距離計量学習を用いた類似点検データの検索に関する検討
○弦間　奨・原川良介・小川貴弘・長谷山美紀（北大）
(11)
トンネル切羽画像を用いた岩盤の穿孔エネルギー推定に関する初期検討
○山本健太郎・原川良介・小川貴弘・長谷山美紀（北大）
(12)
レーザーデータを用いた地下鉄トンネル内の変状検出に関する検討 ～ 全層畳み込みネットワークを用いた変状領域の可視化 ～
○豊田　陽・原川良介・小川貴弘・長谷山美紀（北大）
(13)
異種特徴を活用したネットワーク解析に基づく音楽配信サービスにおけるアーティストの人気度予測に関する検討
○松本有衣・原川良介・小川貴弘・長谷山美紀（北大）
(14)
複数の識別結果の統合に基づくTwitterのフォロイー推薦の高精度化に関する一検討
○滝村祥司・原川良介・小川貴弘・長谷山美紀（北大）
(15)
A note on automatic malignant tumor candidate detection based on a 3D deep residual network with FDG-PET/CT images
○Zongyao Li・Ren Togo・Takahiro Ogawa・Kenji Hirata・Osamu Manabe・Tohru Shiga・Miki Haseyama（Hokkaido Univ.）
(16)
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
○金井美岬・藤後　廉・小川貴弘・長谷山美紀（北大）
(17)
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
○渡邊はるな・藤後　廉・小川貴弘・長谷山美紀（北大）
(18)
視線データを用いた画像注視時に誘起される感情の推定に関する検討 ～ KDLPCCAに基づく特徴変換の導入による高精度化 ～
○松井太我・斉藤直輝・小川貴弘（北大）・浅水　仁（釧路高専）・長谷山美紀（北大）
(19)
OpenPoseに基づくユーザの動作を用いた映像の関心度推定に関する検討
○九島哲哉・高橋　翔・小川貴弘・長谷山美紀（北大）
(20)
サッカー映像視聴時の視線データを用いた攻撃選手の重要度算出に関する検討
○鈴木元樹・高橋　翔・小川貴弘・長谷山美紀（北大）
(21)
異種特徴を用いた深層学習に基づく送電鉄塔の劣化レベル分類の高精度化に関する検討
○前田圭介・高橋　翔・小川貴弘・長谷山美紀（北大）
(22)
CCTV映像を用いた河川利用者の行動分類に関する検討
○川本　舜・原川良介・小川貴弘・長谷山美紀（北大）
(23)
CCTV映像を用いた河川利用者の異常検出に関する検討
○川本　舜・原川良介・小川貴弘・長谷山美紀（北大）

2月11日まで11:00-17:00に、札幌駅前通地下歩行空間（チ・カ・ホ）北2条交差点広場西側で、当研究室で開発を行ったKANADE-ICSを公開しています。
KANADE-ICSは、あなたの行動を認識し好みを推定することで、札幌の観光画像を推薦してくれる人工知能システムです。
今回のKANADE-ICSは、タッチやポーズに加えて、”音”を使った新しい機能も導入しています。
地下歩行空間をお通りの際には、是非、お立ち寄り下さい！

当研究室 博士課程2年の前田君、修士課程2年の豊田君が、The 2018 IEEE Sapporo Section Encouragement Awardを受賞しました！
また、修士課程1年の滝村君が、The 2018 IEEE Sapporo Section Student Paper Contest Encouraging Prizeを受賞しました。
それぞれ、以下の発表についての受賞となっています。
●前田君
Keisuke Maeda, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Automatic Estimation of Deterioration Level on Transmission Towers via Deep Extreme Learning Machine Based on Local Receptive Field,” IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2017), pp. 2379-2383 (2017)
●豊田君
Akira Toyoda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “MvLFDA-based Video Preference Estimation Using Complementary Properties of Features,” IEEE International Conference on Image Processing (ICIP 2017), pp. 635-639 (2017)
●滝村君
滝村 祥司， 原川 良介，小川 貴弘，長谷山 美紀: “複数の識別器から得られる予測値の統合に基づくフォロイー推薦の高精度化に関する検討,” 平成30年度 電気・情報関係学会北海道支部連合大会, pp. 22-23 (2018)
おめでとうございます！

北海道大学 工学系連携推進　研究者紹介のページに当研究室 長谷山教授の以下の記事が掲載されました。
企業との厚い信頼関係をベースに社会の実態に適応するAI技術を提案
当研究室におけるAI技術の実社会応用について紹介されております。

2019年2月6日に北海道大学高等教育推進機構で開催された学部・学科等紹介イベントに、メディアダイナミクス研究室が世話人研究室として展示を行いました。
たくさんの学生さんに来場を頂きました。
誠に有難う御座います！

The 2019 IEEE 1st Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech 2019)に当研究室より投稿した以下の10件の論文が採択されました。
(1)
Yusuke Akamatsu, Ryosuke Harakawa, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)
Semi-supervised Discriminative CCA for Estimating Viewed Image Categories from fMRI Data
(2)
Masanao Matsumoto, Naoki Saito, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)
Chronic Gastritis Detection from Gastric X-ray Images via Deep Autoencoding Gaussian Mixture Models
(3)
Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)
Estimation of Visual Attention via Canonical Correlation between Visual and Gaze-based Features
(4)
Tetsuya Kushima, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)
Estimation of users’ interest levels using tensor completion with SemiCCA
(5)
Zongyao Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)
Classification of Subcellular Protein Patterns in Human Cells with Transfer Learning
(6)
Misaki Kanai, Ren Togo, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)
Fine-tuning of Pre-trained DCNN for Gastritis Detection from Gastric X-ray Images
(7)
Taiga Matsui, Naoki Saito and Takahiro Ogawa (Hokkaido University, Japan); Satoshi Asamizu (Kushiro National College of Technology, Japan); Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)
Estimation of Emotions Evoked by Images Based on Multiple Gaze-based CNN Features
(8)
Haruna Watanabe, Ren Togo, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)
Bone Metastatic Tumor Detection Based on AnoGAN Using CT Images
(9)
Akira Toyoda, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)
Video Classification Based on User Preferences with Soft-bag Multiple Instance Learning
(10)
Ren Togo, Takahiro Ogawa, Osamu Manabe, Kenji Hirata, Tohru Shiga and Miki Haseyama (Hokkaido University, Japan)
Extraction of Regions Related to Cardiac Sarcoidosis in Polar Map Images

2019年5月12日～17日に英国・ブライトンで開催のthe 44th International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP 2019)に、当研究室から投稿した以下の2件が採択されました。
Keisuke Maeda, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama：’MULTI-FEATURE FUSION BASED ON SUPERVISED MULTI-VIEW MULTI-LABEL CANONICAL CORRELATION PROJECTION’
Yusuke Akamatsu, Ryosuke Harakawa, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama：’ESTIMATING VIEWED IMAGE CATEGORIES FROM HUMAN BRAIN ACTIVITY VIA SEMI-SUPERVISED FUZZY DISCRIMINATIVE CANONICAL CORRELATION ANALYSIS’

さっぽろ雪まつりの期間『2019年2月4日～2月11日 (11:00-17:00)』 に札幌駅前通地下歩行空間（チ・カ・ホ）北2条交差点広場西側で、当研究室で開発を行ったKANADE-ICSを公開します。
KANADE-ICSは、あなたの行動を認識し好みを推定することで、札幌の観光画像を推薦してくれる人工知能システムです。
気になる画像に触れて、KANADE-ICSが表示する画像に触れてみましょう。
好みを理解したKANADE-ICSがあなたに合った観光画像を推薦します。
最先端の情報科学の世界を体験してみましょう。
今回のKANADE-ICSは、タッチやポーズに加えて、”音”を使った新しい機能も導入しています。
地下歩行空間をお通りの際には、是非、お立ち寄り下さい！

2019年5月26～29で開催されるISCASに当研究室から以下の3件が採択されました。
(1)
著者：Misaki Kanai, Ren Togo, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama
タイトル：Synthetic Image Generation for Gastritis Detection Based on Auxiliary Classifier Generative Adversarial Network
(2)
著者：Zongyao Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
タイトル：Semi-supervised Learning Based on Tri-training for Gastritis Classification Using Gastric X-ray Images
(3)
著者：Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama
タイトル：Scene Retrieval from Multiple Resolution Generated Images Based on Text-to-Image GAN

当研究室博士課程2年生の前田圭介君の以下の発表が、映像情報メディア学会 優秀研究発表賞を受賞しました。
おめでとうございます！
前田 圭介, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “道路構造物に発生する変状の自動分類の高精度化に向けたConvolutional Sparse Codingの導入に関する検討,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 42, no. 4, pp. 189-194, 2018.

当研究室のヒューマンセントリックAIに関する研究が論文誌Multimedia Tools and Applicationsに採録ました。
本研究は、人間の脳活動を深層学習の学習フェーズにおいて用いることで、専門性を考慮し、少ない学習データからの高精度な学習を可能とする技術です。
Kazaha Horii, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Human-centered Image Classification via a Neural Network Considering Visual and Biological Features,” Multimedia Tools and Applications (Accepted for publication)
https://link.springer.com/journal/11042

1/6～1/9にシンガポールで開催された画像・映像処理に関する国際会議IWAIT-IFMIA 2019で、以下の4件の発表を行いました。
(会議ウェブサイト：http://event.ntu.edu.sg/IWAIT-IFMIA2019/Pages/index.aspx)
・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
・Naoki Saito, Takahiro Ogawa, Satoshi Asamizu, Miki Haseyama, CLASSIFICATION OF TOURISM CATEGORIES BASED ON HETEROGENEOUS FEATURES CONSIDERING EXISTENCE OF RELIABLE RESULTS
・Taiga Matsui, Naoki Saito, Takahiro Ogawa, Satoshi Asamizu, Miki Haseyama, GAZE-BASED VISUAL FEATURE EXTRACTION VIA DLPCCA FOR VISUAL SENTIMENT ESTIMATION
・Genki Suzuki, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, FIELD POSITION ESTIMATION IN SOCCER VIDEOS USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK-BASED IMAGE FEATURES
さらに、博士課程3年生の斉藤直輝くんが ”Best Paper Award” を受賞しました！おめでとうございます！

北海道大学工学系連携推進部、株式会社ユニファイドエックスの皆様にお越しいただき、長谷山教授の研究テーマ・産業界との連携等について、インタビューをしていただきました。
インタビューの内容は、後日サイトリリースされる予定です。

平成30年10月27日に北海道大学で開催された平成30年度 電気・情報関係学会北海道支部連合大会で、当研究室修士2年生弦間奨君が発表した以下の研究成果が、若手優秀論文発表賞を受賞しました。
地下鉄トンネルにおける変状評価支援のための類似点検データ検索の初期検討
弦間 奨, 原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀 (北海道大学)
誠におめでとうございます！

当研究室の共同研究に関する研究成果に関して、論文誌Biomimeticsに掲載されることが決定しました。
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開発」での共同研究の成果です。
Yuji Hirai, Naoto Okuda, Naoki Saito, Takahiro Ogawa, Ryuichiro Machida, Shûhei Nomura, Masahiro Ôhara, Miki Haseyama, Masatsugu Shimomura: “The Friction Properties of Firebrat Scales,” Biomimetics (Accepted for publication)

あなたの行動を認識し好みを推定することで、札幌の観光画像を推薦してくれる人工知能システムKANADE-ICSを公開しています。
2018年12月5日～12月11日 (11:00-17:00) に、札幌駅前通地下歩行空間（チ・カ・ホ）北2条交差点広場西側で公開しておりますので、地下歩行空間をお通りの際には、是非、お立ち寄り下さい！

当研究室と北海道大学医学部核医学教室との共同研究の成果が、Computers in Biology and Medicine に採録されました。
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. (Accepted for publication)
https://www.sciencedirect.com/…/arti…/pii/S0010482518303640…