NEWS お知らせ

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…

2018年11月7日にセルリアンタワー東急ホテルで開催のCEVA TECHNOLOGY SYMPOSIUM 2018において、当研究室長谷山教授が以下の基調講演を行いました。
また、同会場にて、当研究室のデモ展示を行い、人工知能システムKANADEについて説明を致しました。
基調講演：AI・IoT・ビッグデータ解析技術による実社会データからの価値創出
Keynote: “Value Creation with AI, IOT and Big Data Analysis from Field Data”

平成30年10月27日(土)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にて当研究室から以下の発表を行いました。
また、北大IEICE/IEEE学生支部(Student Branch)主催の学生交流会にて、当研究室博士課程の前田君がショートプレゼンを行いました。
● 画像・マルチメディア信号処理
深層学習に基づく画像特徴量を利用した放射線治療用CT画像における転移性骨腫瘍の検出に関する検討
渡邊 はるな, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 安田 耕一, タ キン キン, 工藤 與亮, 白土 博樹 (北海道大学)
Tri-trainingに基づく胃X線画像を用いた胃炎の識別に関する検討
李 宗曜, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀 (北海道大学)
AC-GANに基づく胃炎識別のための画像生成に関する検討
金井 美岬, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀 (北海道大学)
フラクタル画像符号化における復号画質とフラクタル存在量の関係に関する考察
竹沢 恵, 真田 博文 (北海道科学大学), 小川 貴弘, 長谷山 美紀 (北海道大学)
画像共有サービスにおける画像の人気度予測に関する検討 -回帰問題のための特徴量変換手法の導入-
豊田 陽, 小川 貴弘, 長谷山 美紀 (北海道大学)
画像注視時の注視領域の時間変化を考慮したテンソル解析に基づく感情推定に関する検討
諸戸 祐哉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀 (北海道大学)
視線データを用いた画像注視時の感情推定に関する検討 -正準相関分析に基づく画像特徴変換手法の導入-
松井 太我, 斉藤 直輝, 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)
SemiCCAに基づくfMRIデータを用いた注視画像のカテゴリ推定の高精度化に関する検討
赤松 祐亮, 原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀 (北海道大学)
反復型のMulti-channel Convolutional Sparse Codingを用いた欠損した画素値の推定に関する検討
松本 真直, 斉藤 直輝, 小川 貴弘, 長谷山 美紀 (北海道大学)
● 映像メディアセッション
AttnGAN を用いたシーン検索に関する検討 -再検索の導入による高精度化-
柳 凜太郎, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀 (北海道大学)
地下鉄トンネルの点検における視線データを用いた熟練度の分析に関する一考察
斉藤 僚汰, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀 (北海道大学)
テンソル補完に基づいたユーザの動作から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 (北海道大学)
複数の分類器から得られる確信度に注目したサッカー映像における重要シーンの検出に関する検討
春山 知生, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀 (北海道大学)
深層学習に基づく特徴量を用いたサッカー映像に撮像されたフィールド位置の推定に関する検討
鈴木 元樹, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀 (北海道大学)
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
滝村 祥司, 原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀 (北海道大学)
河川CCTV映像を用いた利用者の行動分類に関する初期検討
川本 舜, 原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀 (北海道大学)
トンネル切羽画像を用いた岩盤の弾性波速度の推定に関する検討
山本 健太郎, 原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀 (北海道大学)
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)
FCNとCNNを用いた地下鉄トンネルにおける変状検出に関する検討
王 安, 原川 良介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀 (北海道大学)

博士2年 前田君の研究内容「実データ応用のためのAI技術の創出」が北海道大学大学院情報科学研究科の学生コラム「ISTラウンジ」に掲載されました。
AIに関する最新研究について、説明が行われています。
https://www.ist.hokudai.ac.jp/lounge/lng53.html

当研究室の水中音響信号処理に関する以下の研究が、The Journal of the Acoustical Society of America (JASA) に採録されました。
Ryosuke Harakawa, Takahiro Ogawa, Tomonari Akamatsu, and Miki Haseyama, “Automatic detection of fish sounds based on multi-stage classification including logistic regression via adaptive feature weighting,” The Journal of the Acoustical Society of America (JASA) (Accepted for publication)
https://asa.scitation.org/journal/jas

2018年10月9日～12日に奈良県で開催されたコンシューマー・エレクトロニクスに関する国際会議IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE)にて、当研究室より9件の発表を行いました！
また、学部4年生の諸戸君が IEEE GCCE 2018 Outstanding Paper Awardを受賞し、同じく学部4年生の春山君が 1st Prize IEEE GCCE 2018 Excellent Poster Award を受賞しました！
来年のIEEE GCCE2019では、当研究室の小川准教授がConference Chairを務めます。
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

2018年10月7日～10日にギリシャ アテネで開催された画像・映像処理分野最大の国際会議IEEE ICIP 2018にて，当研究室から以下の2件の発表を行いました！
(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/

当研究室の深層学習に基づいた映像推薦に関する以下の研究が、IEEE Accessに採録されました。
Takahiro Ogawa, Yuma Sasaka, Keisuke Maeda, Miki Haseyama: “Favorite Video Classification Based on Multimodal Bidirectional LSTM,” IEEE Access (Accepted for publication)
http://ieeeaccess.ieee.org/

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