NEWS お知らせ

2018年9月26日に開催された学部・学科紹介に当研究室が取りまとめ・デモ出展を致しました。
多くの学生（約260名）の学生が来場し、メディアネットワークコースの紹介を聞いて頂きました！

当研究室から投稿していた以下の2件の論文が、それぞれ、IEEE AccessおよびITE Transactions on Media Technology and Applicationsに採録されました。
①Akira Toyoda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Favorite Video Estimation Based on Multiview Feature Integration via KMvLFDA,” IEEE Access (Accepted for publication)
②Takahiro Ogawa, Kento Sugata, Ren Togo, Miki Haseyama: “Multi-classifier Decision: Integration of Multiple Brain Activity-based Classifications,” ITE Transactions on Media Technology and Applications (Accepted for publication)

2019年1月6日～9日にSingaporeのNanyang Technological Universityにて開催される国際会議IWAIT-IFMIA2019に、当研究室から以下の4件の発表が採択されました。
TITLE: Classification of Tourism Categories Based on Heterogeneous Features Considering Existence of Reliable Results
AUTHORS: Naoki Saito, Takahiro Ogawa, Satoshi Asamizu and Miki Haseyama
TITLE: Field Position Estimation in Soccer Videos Using Convolutional Neural Network-based Image Features
AUTHORS: Genki Suzuki, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama
TITLE: Gaze-based Visual Feature Extraction via DLPCCA for Visual Sentiment Estimation
AUTHORS: Taiga Matsui, Naoki Saito, Takahiro Ogawa, Satoshi Asamizu and Miki Haseyama
TITLE: Automatic Metastatic Bone Tumor Classification with DCNN-based Features Using Treatment-planning CT Images
AUTHORS: Haruna Watanabe, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, Koichi Yasuda, Khin Tha, Kohsuke Kudo and Hiroki Shirato
http://event.ntu.edu.sg/IWAIT-IFMIA2019/Pages/index.aspx

当研究室から投稿をしていた以下の論文が、Journal of Gastroenterology（Impact Factor: 5.561）に採録されました！
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 (Accepted for publication)
本論文は、国立病院機構 函館病院、東京大学医学部、北海道大学医学部との共同研究の成果をまとめたものです。https://link.springer.com/journal/535

以下のワークショップにて、当研究室より以下の2件の発表を行いました。
会議名：The 2nd GI-CoRE GSQ, GSB & IGM Joint Symposium
ワークショップ名：the GSB Student Workshop
発表：
◯Naoki Saito, Takahiro Ogawa, Satoshi Asamizu and Miki Haseyama
Tourism Category Classification Based on Novel Decision-making Process from Multiple Results
◯Keisuke Maeda, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa and Miki Haseyama
Distress Classification via Neural Network Maximizing Canonical Correlation between Multi-modal Features

2018年8月5日～8日に札幌コンベンションセンターで開催のMIRU2018に当研究室より以下の5件の発表を行いました。
Convolutional Sparse Codingを導入した深層学習に基づく変状分類手法の構築
前田 圭介, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀(北海道大学)
Constructing Heterogeneous Network via LRML-based Link Estimation for Multiple Music Video Applications
松本 有衣, 原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀(北海道大学)
ユーザの動作を用いた行列補完に基づく関心度の推定に関する検討 -特徴選択の導入による高精度化-
九島 哲哉, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀(北海道大学)
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-
藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀(北海道大学)
正準相関分析を導入したFactorization Machinesに基づくツイート推薦の高精度化に関する検討
滝村 祥司, 原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀(北海道大学)
研究室のOBも参加しており、非常に活発な議論が行われました。

当研究室からIEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciencesに投稿していた以下の論文が採録されました。
本論文は、本学大学院情報科学研究科、大学院工学研究院、北海道科学大学による共同研究の成果です。
Takahiro Ogawa, Sho Takahashi, Naofumi Wada, Akira Tanaka, Miki Haseyama: “Binary Sparse Representation Based on Arbitrary Quality Metrics and Its Applications,” IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences (Accepted for publication)
https://www.jstage.jst.go.jp/browse/transfun

2018 IEEE 7th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2018)に当研究室の学生が投稿した以下の9件が採択されました。
Genki Suzuki, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Team Tactics Estimation in Soccer Videos via Deep Extreme Learning Machine Based on Players Formation”
Tomoki Haruyama, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Estimation of Important Scenes in Soccer Videos Based on Collaborative Use of Audio-Visual CNN Features”
Yusuke Akamatsu, Ryosuke Harakawa, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Estimation of Viewed Image Categories via CCA Using Human Brain Activity”
Shoji Takimura, Ryosuke Harakawa, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Twitter Followee Recommendation Based on Multimodal FFM Considering Social Relations”
Masanao Matsumoto, Naoki Saito, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Missing Image Data Estimation via Iterative Convolutional Sparse Coding”
Yuya Moroto, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “User-centric Visual Attention Estimation Based on Relationship Between Image and Eye Gaze Data”
Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Image Retrieval from Vague Description Based on AttnGAN,”
Ken Kawakami, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Blood Circulation Based on PPG Signals for Thermal Comfort Evaluation”
Ken Kawakami, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Detection of Deformed PPG Waveforms Based on a Ratio of Their Average Accelerations”
http://www.ieee-gcce.org/2018/index.html

当研究室から投稿していた以下の論文が、土木学会の論文集に採用されました。
斉藤僚汰, 髙橋翔, 小川貴弘, 長谷山美紀, “熟練技術者の判定に基づいた道路橋における類似点検データの検索”, 土木学会論文集F3（土木情報学）
https://www.jstage.jst.go.jp/browse/jscejcei/-char/ja/

2018年7月23日～27日に米国 サンディエゴで開催のIEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME) 2018にて、当研究室の修士1年生九島君と松本さんがOral発表を行いました。
本国際会議は、マルチメディア系の最高レベルの国際会議で今年は採択率が29%となっています。
さらに、トップ約15%がOralでの発表となっており、九島君、松本さんの両方がその圏内で採択されています。
また、University of California San Diegoを訪問しました。
Tetsuya Kushima, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, and Miki Haseyama, “INTEREST LEVEL ESTIMATION OF ITEMS VIA MATRIX COMPLETION BASED ON ADAPTIVE USER MATRIX CONSTRUCTION”
Yui Matsumoto, Ryosuke Harakawa, Takahiro Ogawa, and Miki Haseyama “SIMULTANEOUS REALIZATION OF MULTIPLE MUSIC VIDEO APPLICATIONS BASED ON HETEROGENEOUS NETWORK ANALYSIS VIA LATENT LINK ESTIMATION”

7月20日に札幌市立大学で開催のイメージ・メディア・クオリティ研究会にて、当研究室小川准教授が以下の依頼講演を致しました。
○小川貴弘・長谷山美紀（北大）
［依頼講演］低次元画像近似に基づいたインペインティングとその工学的応用

本日の北海道新聞 どうしん電子版に、長谷山教授の以下の記事が掲載されました。
北大大学院　長谷山美紀教授インタビュー
データの達人、北大が生む
AI・IoT・ビッグデータ時代に向けたデータサイエンティスト人材のあり方についてのインタビューです。
本学の数理・データサイエンス教育研究センターのセンター長・総長補佐を務める立場として、将来のデータサイエンティストについてお話ししています。
https://www.hokkaido-np.co.jp/article/209777

核医学系の国際会議Society of Neuclear Medicine and Molecular Imaging (SNMMI) Annual Meetingにて、当研究室博士課程 藤後君が以下の発表を行いました。
本研究は、当研究室と医学部の異分野連携研究の成果です。
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 Neuclear Medicine and Molecular Imaging Annual Meeting

当研究室の深層学習に関する以下の研究が、IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processingに採録されました。
Keisuke Maeda, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Estimation of Deterioration Levels of Transmission Towers via Deep Learning Maximizing Canonical Correlation between Heterogeneous Features,” IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing (Accepted for publication)
https://signalprocessingsociety.org/…/ieee-journal-selected…

6月11日～14日 横浜で開催のACM International Conference on Multimedia RetrievalのDoctoral Symposiumに当研究室から以下の発表を行いました。

Naoki Saito, Takahiro Ogawa, Satoshi Asamizu, and Miki Haseyama: Tourism Category Classification on Image Sharing Services Through Estimation of Existence of Reliable Results

当研究室の脳活動情報(fMRI)に基づいた感情推定に関する以下の研究が、IEEE Accessに採録されました。
Kento Sugata, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Selection of Significant Brain Regions Based on MvGTDA and TS-DLF for Emotion Estimation,” IEEE Access (Accepted for publication)
http://ieeeaccess.ieee.org/

2018年5月19日～21日に台湾 National Chung Hsing Universityで開催されたIEEE 2018 ICCE-TWで、以下の発表を行いました。
Ren Togo, Kenta Ishihara, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: “Anonymous Image Data Generation from Gastric X-ray Images for Improving Gastritis Recognition Performance”

総務省 平成30年度「戦略的情報通信研究開発推進事業（SCOPE）」の公募において、当研究室が関わる以下の2課題が採択されました！
（１）
【重点領域型研究開発】ICT重点研究開発分野推進型（3年枠） フェーズ1
自治体による観光情報発信支援のための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
研究代表者： 長谷山 美紀
研究分担者： 小川 貴弘、髙橋 翔、原川 良介
概要：本研究開発では、札幌市のディジタルサイネージ空間を実証拠点とし、自治体が提供する観光コンテンツに対する利用者の視聴動作データを用いて、注目する情報を推定するシステムを構築する。システムは、SNS等からコンテンツを収集する機能を備えている。この機能により、自治体は、自ら提供するコンテンツに限らず、多様なコンテンツに対する注目情報を把握することができ、自治体が発信すべき観光コンテンツの選定が支援される。本研究開発では、提案技術の社会実装に向け、利用者の端末でアクセス可能なシステムの実現を目指す。
（２）
【重点領域型研究開発】ICT重点研究開発分野推進型（2年枠） フェーズ2
インフラ維持管理データサイエンスの高度化と体系化
研究代表者： 湧田 雄基
研究分担者： 小川 貴弘
概要：本研究開発では、土木構造物等の社会インフラの維持管理分野において蓄積されているデータを対象とし、現場業務の効率化を目指したデータサイエンスの実用化に取り組む。データクレンジングおよびデータ調製や分析等のデータサイエンスの手続き技術に関する研究開発を行うとともに、有効なデータサイエンス手順に関する知見を整理する。さらに、それらのデータサイエンスノウハウの共有や利用が可能なクラウドサービスを試作し、データサイエンス試行を支援する。
http://www.soumu.go.jp/soutsu/hokkaido/H/…/scope2018h30.html

2018年10月7日～8日にギリシャ アテネで開催される画像処理最大の国際会議IEEE ICIP2018に当研究室から以下の2件の発表が採択されました。
(1)
Ren Togo, Kenta Ishihara, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
ANONYMOUS GASTRITIS IMAGE GENERATION VIA ADVERSARIAL LEARNING FROM GASTRIC X-RAY IMAGES
(2)
Kazaha Horii, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama
A HUMAN-CENTERED NEURAL NETWORK MODEL WITH DISCRIMINATIVE LOCALITY PRESERVING CANONICAL CORRELATION ANALYSIS FOR IMAGE CLASSIFICATION
https://2018.ieeeicip.org/

Advanced Engineering Informatics(Impact Factor=2.68)に当研究室から投稿した以下の論文の掲載が決定しました。
Keisuke Maeda, Sho Takahashi, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama: ” Classification of Class-Imbalanced Inspection Data via Correlation-Maximizing Weighted Extreme Learning Machine,” Advanced Engineering Informatics (Accepted for publication)
https://www.journals.elsevier.com/advanced-engineering-inf…/