REN TOGO 藤後 廉

北海道大学 大学院情報科学研究院　メディアダイナミクス研究室 特任助教 

藤後 廉 Ren Togo

機械学習技術を応用した異分野連携に関する研究に従事．
AAAI, IEEE, ACM, IEICE 各会員．博士 (情報科学)

E-mail: togo {at} lmd.ist.hokudai.ac.jp

Google Scholar

Biography　Journal　International Conf.　Domestic Conf.　Patent　Lecture　Award　Media　Funding　Academic Service

略歴

学歴

  • 2022年2月 北海道大学 情報科学研究院　特任助教．
  • 2020年2月 北海道大学 数理・データサイエンス教育研究センター　特任助教．
  • 2019年4月 日本学術振興会　特別研究員 (PD)．
  • 2019年3月 北海道大学大学院 情報科学研究科　博士後期課程 修了 (在学期間短縮)．
  • 2017年3月 北海道大学大学院 情報科学研究科　修士課程 修了．
  • 2015年3月 北海道大学 医学部保健学科放射線技術科学専攻　卒業．

資格

  • 診療放射線技師国家資格

キーワード

コンピュータ・ビジョン, 生成AI，継続学習，ドメイン適応，表現学習，連合学習，マルチモーダル検索，医用画像解析

Highlight

  • Selected as a ACM Multimedia 2024 Outstanding Reviewer! [Link]
  • Accepted for ACM MM 2024 as an oral paper, the top conference of multimedia, for research on database-driven crossmodal retrieval. 【Rintaro Yanagi, et al., ACM MM 2024 Oral】[Paper]
  • Accepted for IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems (TNNLS), the top journal of AI, for research on representation learning【Ren Togo et al., 2024/05】[Code] [Paper]
  • Accepted for Neural Networks, the top journal of AI, for research on dataset distillation【Guang Li et al., 2024/01】[Paper]
  • Accepted for ICLR 2023, the top conference in the field of AI and machine learning, for research on representation learning【Nao Nakagawa et al., ICLR 2023】[Code] [Link] [Paper]
  • Selected TriBYOL by the Top 10 Self-Supervised Learning Models for 2022 by Analytics India Magazine【“Top 10 Self-supervised Learning Models in 2022,” Analytics India Magazine, Guang Li et al., ICASSP 2022, 2022/11/02】[Link] [Paper]
  • Dataset distillation project “Awesome-Dataset-Distillation” released【Guang Li et al., 2022/08/07】(1k+ Stars; Most Popular AI Research Aug 2022) [Link]
  • Accepted for Pattern Recognition, the top journal of computer vision, for research on domain adaptation.【Zongyao Li et al., 2022/07】[Paper]
  • Accepted for ECCV 2022, the top conference of computer vision, for research on domain adaptation.【Zongyao Li et al., ECCV 2022】[Code] [Paper]
  • Accepted for ACM MM 2021 as an oral paper, the top conference of multimedia, for research on cross-modal image retrieval.【Rintaro Yanagi et al., ACM MM 2021 Oral】[Link] [Paper]
  • Published as NATURE INDEX, joint research results with Sumitomo Rubber Industries, Ltd., a database profiling high-quality research results that active researchers have independently selected at the forefront of their fields. 【“Artificial intelligence gets to grip with tyres,” Nature Index, Ren Togo, et al, IEEE Access 2019, 2021/07/01】[Link] [Paper]
  • Introduced by SCIENTIFIC AMERICAN, the world’s oldest scientific journal for the general public introduces research results as the next-generation technology for democratizing AI.【“How to Make Artificial Intelligence More Democratic,” Scientific American, Guang Li, et al., ICIP 2020, 2021/01/02】[Link] [Paper]

Selected Publications

  • “DQG: Database question generation for exact text-based image retrieval,” ACM MM, 2024. (h5-index=101) R. Yanagi, R. Togo, T. Ogawa, M. Haseyama. [Paper] [Link]
  • “ConcVAE: Conceptual Representation Learning,” IEEE TNNLS, 2024. (IF=10.2) R. Togo, N. Nakagawa, T. Ogawa, M. Haseyama. [Paper] [Code]
  • “Importance-aware adaptive dataset distillation,” Neural Networks, 2024. (IF=7.8) G. Li, R. Togo, T. Ogawa, M. Haseyama. [Paper]
  • “Gromov-Wasserstein autoencoders,” ICLR, 2023. (h5-index=304) N. Nakagawa, R. Togo, T. Ogawa, M. Haseyama. [Paper] [Code] [Explanation in Chinese]
  • “Learning intra-domain style-invariant representation for unsupervised domain adaptation of semantic segmentation,” Pattern Recognition, 2022. (IF=7.5) Z. Li, R. Togo, T. Ogawa, M. Haseyama. [Paper]
  • “Union-set multi-source model adaptation for semantic segmentation,” ECCV, 2022. (h5-index=206) Z. Li, R. Togo, T. Ogawa, M. Haseyama. [Paper] [Code]
  • “Database-adaptive re-ranking for enhancing cross-modal image retrieval,” ACM MM, 2021. (h5-index=101) R. Yanagi, R. Togo, T. Ogawa, M. Haseyama. [Paper] [Project Page]
  • “Detection of gastritis by a deep convolutional neural network from double-contrast upper gastrointestinal barium X-ray radiography, Journal of Gastroenterology, 2018. (IF=6.9) R. Togo, N. Yamamichi, K. Mabe, Y. Takahashi, C. Takeuchi, M. Kato, N. Sakamoto, K. Ishihara, T. Ogawa, M. Haseyama. [Paper]

All Publications

Journal

  1. Ren Togo, Nao Nakagawa, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “ConcVAE: Conceptual representation learning,” IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, 2024. [paper]
  2. Guang Li, Ren Togo, Keisuke Maeda, Akinori Sako, Isao Yamauchi, Tetsuya Hayakawa, Shigeyuki Nakamae, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Algal bed region segmentation based on ViT Adapter using aerial images for estimating CO2 absorption capacity,” Remote Sensing, vol. 16, no. 10, 1742, 2024. [paper]
  3. Taro Togo, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Analysis of continual learning techniques for image generative models with learned class information management,” Sensors, vol. 24, no. 10, 3087, 2024. [paper]
  4. Yuhu Feng, Jiahuan Zhang, Guang Li, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “A novel frame selection metric for video inpainting to enhance urban feature extraction,” Sensors, vol. 24, no. 10, 3035, 2024. [paper]
  5. Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Importance-aware adaptive dataset distillation,” Neural Networks, vol. 172, 106154, 2024. [paper]
  6. Yuto Watanabe, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Text-guided image editing based on post score for gaining attention on social media,” Sensors, vol. 24, no. 3, 921, 2024. [paper]
  7. Huaying Zhang, Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Parameter efficient tuning of cross-modal retrieval for a specific database via trainable textual and visual prompts,” International Journal of Multimedia Information Retrieval, vol. 13, no. 14, 2024. [paper]
  8. Zongyao Li, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Generalizing deep learning-based distress segmentation models for subway tunnel images by test-time training,” Intelligence, Informatics and Infrastructure, vol. 5, no. 1, pp. 34-41, 2024. [paper]
  9. 李 広, 藤後 廉, 前田 圭介, 酒向 章哲, 山内 功, 早川 哲也, 中前 茂之, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “ブルーカーボンによるCO2吸収量推計へ向けた大規模セマンティックセグメンテーションモデルに基づく藻場領域の自動認識,” 土木学会論文集, 2024. [paper]
  10. 大羽賀 駿也，前田 圭介，藤後 廉，小川 貴弘，長谷山 美紀，”工事現場の定点カメラを用いた物体検出および姿勢推定に基づくZero-shot高リスク状況検出,” AI・データサイエンス論文集, vol. 5, no. 1, pp. 110-116, 2024. [paper]
  11. 五箇 亮太，前田 圭介，藤後 廉，小川 貴弘，長谷山 美紀，”Spatial-temporal attentionを導入した再帰型ニューラルネットワークに基づく重機との接触事故リスクの推定,” AI・データサイエンス論文集, vol. 5, no. 1, pp. 117-125, 2024. [paper]
  12. 吉田 将規，前田 圭介，藤後 廉，小川 貴弘，長谷山 美紀，”大規模言語モデルを用いた通報音声からの事象発生地点予測”, AI・データサイエンス論文集, vol. 5, no. 1, pp. 33-42, 2024. [paper]
  13. Hiroki Okamura, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Flexibly manipulating popularity bias for tackling trade-offs in recommendation,” Information Processing & Management, vol. 61, no. 2, 103606, 2023. [paper]
  14. Zongyao Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Source-data-free cross-domain knowledge transfer for semantic segmentation,” IEEE Open Journal of Signal Processing, vol. 5, pp. 92-100, 2023. [paper]
  15. Yuto Watanabe, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “TolerantGAN: Text-guided image manipulation tolerant to real-world image,” IEEE Open Journal of Signal Processing, vol. 5, pp. 150-159, 2023. [paper]
  16. Yaozong Gan, Guang Li, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Zero-shot traffic sign recognition based on midlevel feature matching,” Sensors, vol. 23, no. 23, 9607, 2023. [paper]
  17. Yuto Watanabe, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Manipulation Direction: Evaluating text-guided image manipulation based on similarity between changes in image and text modalities,” Sensors, vol. 23, no. 22, 9287, 2023. [paper]
  18. Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Dataset distillation using parameter pruning,” IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences, vol. E107-A, no. 6, 2023. [paper]
  19. Rintaro Yanagi, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Material compound-property retrieval using electron microscope images for rubber material development,” IEEE Access, vol. 11, pp. 88258-88264, 2023. [paper]
  20. He Zhu, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Multimodal natural language explanation generation for visual question answering based on multiple reference data,” Electronics, vol. 12, no. 10, 2183, 2023. [paper]
  21. Masaki Yoshida, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Off-screen sound separation based on audio-visual pre-training using binaural audio,” Sensors, vol. 23, no. 9, 4540, 2023. [paper]
  22. Yuto Watanabe, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Text-guided image manipulation via generative adversarial network with referring image segmentation-based guidance,” IEEE Access, vol. 11, pp. 42534-42545, 2023. [paper]
  23. Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Self-supervised learning for gastritis detection with gastric X-ray images,” International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery, vol. 18, no. 10, pp. 1841-1848, 2023. [paper]
  24. Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Boosting automatic COVID-19 detection performance with self-supervised learning and batch knowledge ensembling,” Computers in Biology and Medicine, vol. 158, 106877, 2023. [paper]
  25. Zongyao Li, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Developing technologies for the practical application of deep learning-based distress segmentation in subway tunnel images,” Intelligence, Informatics and Infrastructure, vol. 4, no. 1, pp. 1-8, 2023. [paper]
  26. Huaying Zhang, Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Cross-modal image retrieval considering semantic relationships with many-to-many correspondence loss,” IEEE Access, vol. 11, pp. 10675-10686, 2023. [paper]
  27. He Zhu, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Diversity learning based on multi-Latent space for medical image visual question generation,” Sensors, vol. 23, no. 3, 1057, 2023. [paper]
  28. Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Recallable question answering-based re-ranking considering semantic region for cross-modal retrieval,” IEEE Open Journal of Signal Processing, vol. 4, pp. 1-11, 2023. [paper]
  29. 山本 一輝，前田 圭介，藤後 廉，小川 貴弘，長谷山 美紀，”変状の劣化レベル判定支援に向けたグラフニューラルネットワークによるレコードデータの特徴表現の獲得,” 土木学会 AI・データサイエンス論文集, vol. 4, no. 3, pp. 694-704, 2023. [paper]
  30. 櫻井 慶悟，前田 圭介，藤後 廉，小川 貴弘，長谷山 美紀，”地下鉄トンネル点検技術者の新規変状の発見率向上に向けた一人称視点映像からの変状検出,” 土木学会 AI・データサイエンス論文集, vol. 4, no. 3, pp. 393-401, 2023. [paper]
  31. 諸戸 祐哉，前田 圭介，藤後 廉，小川 貴弘，長谷山 美紀，”時系列データを用いたMulti-modal Transformerに基づく冬期路面状態の分類,” 土木学会 AI・データサイエンス論文集, vol. 4, no. 3, pp. 402-413, 2023. [paper]
  32. Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “COVID-19 detection based on self-supervised transfer learning using chest X-ray images,” International Journal for Computer Assisted Radiology and Surgery, vol. 18, no. 4, pp. 715-722, 2022. [paper]
  33. Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Shin-ichi Adachi, Fumiaki Yoshizawa, Miki Haseyama, “Trial analysis of relationship between taste and biological information obtained while eating strawberries for sensory evaluation,” Sensors, vol. 22, no. 23, 9496, 2022. [paper]
  34. Keisuke Maeda, Saya Takada, Tomoki Haruyama, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Distress detection in subway tunnel images via data augmentation based on selective image cropping and patching,” Sensors, vol. 22, no. 22, 8932, 2022. [paper]
  35. Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Compressed gastric image generation based on soft-label dataset distillation for medical data sharing,” Computer Methods and Programs in Biomedicine, vol. 227, 107189, 2022. [paper]
  36. Ren Togo, Yuki Honma, Maiku Abe, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Similar interior coordination image retrieval with multi-view features,” International Journal of Multimedia Information Retrieval, vol.11, no. 4, pp.731-740, 2022. [paper]
  37. Zongyao Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Learning intra-domain style-invariant representation for unsupervised domain adaptation of semantic segmentation,” Pattern Recognition, vol. 132, 108911, 2022. [paper]
  38. Keigo Sakurai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Controllable music playlist generation based on knowledge graph and reinforcement learning,” Sensors, vol. 22, no. 10, 3722, 2022. [paper]
  39. Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Dataset complexity assessment based on cumulative maximum scaled area under laplacian spectrum,” Multimedia Tools and Applications, vol. 81, no. 22, pp. 32287-32303, 2022. [paper]
  40. An Wang, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Defect detection of subway tunnels using advanced U-net network,” Sensors, vol. 22, no. 6, 2330, 2022. [paper]
  41. Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Interactive re-ranking via object entropy-guided question answering for cross-modal image retrieval,” ACM Transactions on Multimedia Computing Communications and Applications, vol. 18, no. 3, pp. 1-17, 2022. [paper]
  42. Keigo Sakurai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Deep reinforcement learning-based music recommendation with knowledge graph using acoustic features,” ITE Transactions on Media Technology and Applications, vol. 10, no. 1, pp. 8-17, 2022. [paper]
  43. 諸戸祐哉, 前田圭介, 藤後廉, 小川貴弘, 長谷山美紀, “テキストおよび画像情報に基づくFocal Lossを導入した深層学習による冬期路面状態の分類,” 土木学会 AI・データサイエンス論文集, vol. 3, no. J2, pp. 293-306, 2022. [paper]
  44. 上川恭平, 前田圭介, 藤後廉, 小川貴弘, 長谷山美紀, “インフラ施設の変状の評価を支援する効率的な映像提示に向けた技術者の点検動作分類,” 土木学会 AI・データサイエンス論文集, vol. 3, no. J2, pp. 811-818, 2022. [paper]
  45. 櫻井慶悟, 前田圭介, 藤後廉, 小川貴弘, 長谷山美紀, “地下鉄トンネル点検時の一人称視点映像を用いたVision Transformerに基づく変状検出,” 土木学会 AI・データサイエンス論文集, vol. 3, no. J2, pp. 470-478, 2022. [paper]
  46. Nao Nakagawa, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Disentangled representation learning in real-world image datasets via image segmentation prior,” IEEE Access, vol. 9, pp. 110880-110888, 2021. [paper]
  47. Ren Togo, Megumi Kotera, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Text-guided style transfer-based image manipulation using multimodal generative models,” IEEE Access, vol. 9, pp. 64860-64870, 2021. [paper]
  48. Ren Togo, Naoki Saito, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Rubber material property prediction using electron microscope images of internal structures taken under multiple conditions,” Sensors, vol. 21, no. 6, 2088, 2021. [paper]
  49. 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, vol. 11, no. 1, pp. 1-10, 2021. [paper]
  50. 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, vol. 77, no. 1, pp. 22-30, 2021. [paper]
  51. 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, vol. E104.A, no. 6, pp. 866-875, 2020.  [paper]
  52. Ren Togo, Haruna Watanabe, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Deep convolutional neural network-based anomaly detection for organ classification in gastric X-ray examination,” Computers in Biology and Medicine, vol. 123, no. 103903, 2020. [paper]
  53. Misaki Kanai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Chronic atrophic gastritis detection with a convolutional neural network considering stomach regions,” World Journal of Gastroenterology, vol. 26, no. 25, pp. 3650-3659, 2020. [paper]
  54. Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Enhancing cross-modal retrieval based on modality-specific and embedding spaces,” IEEE Access, vol. 8, pp. 96777-96786, 2020. [paper]
  55. Zongyao Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Chronic gastritis classification using gastric X-ray images with a semi-supervised learning method based on tri-training,” Medical & Biological Engineering & Computing, vol. 58, pp. 1239-1250, 2019. [paper]
  56. Ren Togo, Naoki Saito, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Estimating regions of deterioration in electron microscope images of rubber materials via a transfer learning-based anomaly detection model,” IEEE Access, vol. 7, pp. 162395-162404, 2019. [paper]
  57. Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Text-to-image GAN-based scene retrieval and re-ranking considering word importance,” IEEE Access, vol. 7, pp. 169920-169930, 2019. [paper]
  58. Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Query is GAN: Scene retrieval with attentional text-to-image generative adversarial network,” IEEE Access, vol. 7, pp. 153183-153193, 2019. [paper]
  59. Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Synthetic gastritis image generation via loss function-based conditional PGGAN,” IEEE Access, vol. 7, pp. 87448-87457, 2019. [paper]
  60. 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. [paper]
  61. Takahiro Ogawa, Kento Sugata, Ren Togo, Miki Haseyama, “Multi-classifier decision: Integration of multiple brain activity-based classifications,” ITE Transactions on Media Technology and Applications, vol. 7, no. 1, pp. 36-44, 2019. [paper]
  62. 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, vol. 54, no. 4, pp. 321-329, 2018. [paper]
  63. Ren Togo, Kenta Ishihara, Katsuhiro Mabe, Harufumi Oizumi, Takahiro Ogawa, Mototsugu Kato, Naoya Sakamoto, Shigemi Nakajima, Masahiro Asaka, Miki Haseyama, “Preliminary study of automatic gastric cancer risk classification from photofluorography,” World Journal of Gastrointestinal Oncology, vol. 10, no. 2, pp. 62-70, 2018. [paper]
  64. Ren Togo, Kenta Ishihara, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Estimation of salient regions related to chronic gastritis using gastric X-ray images,” Computers in Biology and Medicine, vol. 77, pp. 9-15, 2016. [paper]

International Conference

  1. Huaying Zhang, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Learning hierarchical video-text relationship via large language model for cross-modal video retrieval,” International Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT), 2025.
  2. Kenta Kubota, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Balancing generalization and personalization by sharing layers in clustered federated learning,” International Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT), 2025.
  3. Xiang Li, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Enhanced framework for generating counterfactual images with sophisticated caption and inversion-free image editing,” International Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT), 2025.
  4. Tasuku Nakajima, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Improving robustness of CLIP by adversarial training enhanced by brain activity,” International Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT), 2025.
  5. Yuiko Uchida, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “An evaluation metric for single image-to-3D models based on object detection perspective,” ACM SIGGRAPH Asia Technical Communications (SIGGRAPH Asia), 2024.
  6. Yuki Era, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Generalizing human motion style transfer method based on metadata-independent learning,” ACM SIGGRAPH Asia Posters (SIGGRAPH Asia), 2024.
  7. Duo Su†, Junjie Hou†, Guang Li*, Ren Togo, Rui Song, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Generative dataset distillation based on diffusion model,” European Conference on Computer Vision Workshops (ECCVW), 2024. (†Equal Contribution, *Team Lead)
  8. Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “RGMIM: Region-guided masked image modeling for learning meaningful representations from X-ray images,” European Conference on Computer Vision Workshops (ECCVW), 2024.
  9. Tasuku Nakajima, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Multimodal adversarial defense trained on features extracted from images and brain activity,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), 2024.
  10. Yuiko Uchida, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “An evaluation metric for single image-to-3D models based on a class confidence score of object detection models,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), 2024.
  11. Kenta Kubota, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “MLLM-based automatic exploration of editing prompt for high engagement image generation,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), 2024.
  12. Koshiro Toishi, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Improving zero-shot adversarial robustness via integrating image features of foundation models,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), 2024.
  13. Ren Tasai, Guang Li, Ren Togo, Minghui Tang, Takaaki Yoshimura, Hiroyuki Sugimori, Kenji Hirata, Takahiro Ogawa, Kohsuke Kudo, Miki Haseyama, “Lung cancer classification using masked autoencoder pretrained on J-MID database,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), 2024.
  14. Jinlong Zhu, Keigo Sakurai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Structured polyphonic music generation with diffusion transformer,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), 2024.
  15. Kaede Hayakawa, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Emotion-conditional image generation reflecting semantic alignment with text-to-image models,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), 2024.
  16. Longzhen Li, Guang Li, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Generative dataset distillation based on large model pool,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), 2024.
  17. Ayaka Tsutsumi, Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Satoshi Kondo, Miki Haseyama, “Lung disease classification with limited training data based on weight selection technique,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), 2024.
  18. Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “DQG: Database question generation for exact text-based image retrieval,” ACM Multimedia (ACM MM), 2024.
  19. Jinlong Zhu, Keigo Sakurai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “MMT-BERT: Chord-aware symbolic music generation based on multitrack music transformer and MusicBERT,” International Society for Music Information Retrieval Conference (ISMIR), 2024.
  20. Xiang Li, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Reinforcing pre-trained models using counterfactual image,” IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 2024.
  21. Huaying Zhang, Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Zero-shot composed image retrieval considering query-target relationship leveraging masked image-text pairs,” IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 2024.
  22. Yaozong Gan, Guang Li, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Cross-domain few-shot in-context learning for enhancing traffic sign recognition,” IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 2024.
  23. Longzhen Li, Guang Li, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Generative dataset distillation: balancing global structure and local details,” IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshops (CVPRW), pp. 7664-7671, 2024.
  24. Jinlong Zhu, Keigo Sakurai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Discriminator-enhanced music generation based on multitrack music transformer,” IEEE International Conference on Consumer Electronics – Taiwan (ICCE-TW), 2024.
  25. Yuki Era, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Motion-STUDiO: Motion style transfer utilized for dancing operation by considering both style and dance features,” IEEE International Conference on Consumer Electronics – Taiwan (ICCE-TW), 2024.
  26. Taro Togo, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Introducing class replacement technique in class incremental learning in generative models,” IEEE International Conference on Consumer Electronics – Taiwan (ICCE-TW) 2024.
  27. Taro Togo, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Zero-shot high-risk situation detection based on semantic segmentation and pose estimation using fixed-point cameras at construction sites,” International Technical Conference on Circuits, Systems, Computers, and Communications (ITC-CSCC), 2024.
  28. Haruka Matsuda, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Multi-object editing in personalized text-to-image diffusion model via segmentation guidance,” IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), pp. 8140-8144, 2024.
  29. He Zhu, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Prompt-based personalized federated learning for medical visual question answering,” IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), pp. 1821-1825, 2024.
  30. Masaki Kashiwagi, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Enhancing noisy label learning via unsupervised contrastive loss with label correction based on prior knowledge,” IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), pp. 6235-6239, 2024.
  31. Masaya Sato, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Caption unification for multi-view lifelogging images based on in-context learning with heterogeneous semantic contents,” IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), pp. 8085-8089, 2024.
  32. Yuya Moroto*, Rintaro Yanagi*, Naoki Ogawa, Kyohei Kamikawa, Keigo Sakurai, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Personalized content recommender system via non-verbal interaction using face mesh and facial expression,” ACM Multimedia (ACM MM), Demo, pp. 9399-9401, 2023. (* Equal Contribution)
  33. Keigo Sakurai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Bundle detection based on graph convolutional network considering categorical hierarchical relationship,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 827-828, 2023.
  34. Taro Togo, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Novel feature extraction for classification of auditory-visual stimuli from fNIRS signals,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 759-760, 2023.
  35. Xiang Li, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Improving visual counterfactual explanation models for image classification via CLIP,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 390-391, 2023.
  36. Haoyang Wang, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “A controllable recoloring method for novel views using segment anything model,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 587-588, 2023.
  37. Haruka Matsuda, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Text-to-image diffusion model suppressing catastrophic forgetting via elastic weight consolidation,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 831-832, 2023.
  38. Masaki Kashiwagi, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Deterioration level estimation for infrastructures considering noisy labels via DivideMix,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 829-830, 2023.
  39. Masaya Sato, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Caption unification for multiple viewpoint lifelogging images and its verification,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 415-416, 2023.
  40. Yuto Watanabe, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Text-guided facial image manipulation for wild images via manipulation direction-based loss,” IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), pp. 361-365, 2023.
  41. Yuki Era, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Video-music retrieval with fine-grained cross-modal alignment,” IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), pp. 2005-2009, 2023.
  42. He Zhu, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Interpretable visual question answering referring to outside knowledge,” IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), pp. 2140-4144, 2023.
  43. Masaki Yoshida, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Binaural audio generation with data augmentation from 360°videos,” IEEE International Conference on Consumer Electronics – Taiwan (ICCE-TW), pp. 795-796, 2023.
  44. Tsubasa Kunieda, Ren Togo, Noriko Nishioka, Yukie Shimizu, Shiro Watanabe, Kenji Hirata, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Kohsuke Kudo, Miki Haseyama, “Estimation of amyloid-β positivity using QSM images considering age information,” IEEE International Conference on Consumer Electronics – Taiwan (ICCE-TW), pp. 165-166, 2023.
  45. Huaying Zhang, Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Parameter-efficient tuning of a pre-trained model via prompt learning in cross-modal retrieval” IEEE International Conference on Consumer Electronics – Taiwan (ICCE-TW), pp. 811-812, 2023.
  46. He Zhu, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “A medical domain visual question generation model via large language model,” IEEE International Conference on Consumer Electronics – Taiwan (ICCE-TW), pp. 163-164, 2023.
  47. Masaki Yoshida, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Binauralization robust to camera rotation using 360° Videos,” IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), pp. 1-5, 2023.
  48. Ryo Shichida, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Estimation of visual contents from human brain signals via VQA based on brain-specific attention,” IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), pp. 1-5, 2023.
  49. Hiroki Okamura, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Improving dropout in graph convolutional networks for recommendation via contrastive loss,” IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), pp. 1-5, 2023.
  50. Nao Nakagawa, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Gromov-Wasserstein autoencoders,” International Conference on Learning Representations (ICLR), pp. 1-38, 2023.
  51. Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Dataset distillation for medical dataset sharing,” AAAI Conference on Artificial Intelligence Workshops (AAAIW), pp. 1-5, 2023.
  52. Teruhisa Yamashiro, Yuki Honma, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Customer interest estimation method in real store using re-identification and 3D posture estimation models,” International Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT), vol. 1259209, pp. 42-27, 2023.
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  54. Shunya Ohaga, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Disentangled image attribute editing in latent space via mask-based retention loss,” ACM Multimedia Asia (MM Asia), pp. 1-7, 2022.
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  56. Tsubasa Kunieda, Ren Togo, Noriko Nishioka, Yukie Shimizu, Shiro Watanabe, Kenji Hirata, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Kohsuke Kudo, Miki Haseyama, “Prediction of amyloid-β positivity using QSM images based on bootstrap your own latent,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 137-138, 2022.
  57. Ryo Shichida, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Analysis of relationships between visual cognitive contents and response of each brain region via visual question answering,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 402-403, 2022.
  58. Yuki Era, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Content-based image retrieval using effective synthesized images from different camera views via pixelNeRF,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 404-405, 2022.
  59. Masato Kawai, Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Free-viewpoint sports video generation based on dynamic NeRF considering time series,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 408-409, 2022.
  60. Huaying Zhang, Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Cross-modal image retrieval considering semantic relationships with object information,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 775-776, 2022.
  61. Hiroki Okamura, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “GCN-based collaborative filtering considering personality bias,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 278-279, 2022.
  62. Kazuki Yamamoto, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Cross-platform recommendation considering common users’ preferences based on preference propagation graphnet,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 135-136, 2022.
  63. Zongyao Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Union-set multi-source model adaptation for semantic segmentation,” European Conference on Computer Vision (ECCV), pp. 579-595, 2022.
  64. Zongyao Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Improving model adaptation for semantic segmentation by learning model-invariant features with multiple source-domain models,” IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), pp. 421-425, 2022.
  65. Yuto Watanabe, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Assessment of image manipulation using natural language description: quantification of manipulation direction,” IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), pp. 1046-1050, 2022.
  66. Yaozong Gan, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Transformer based multimodal scene recognition in soccer videos,” IEEE International Conference on Multimedia and Expo Workshops (ICMEW), pp. 1-6, 2022.
  67. Yaozong Gan, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Scene retrieval in soccer videos by spatial-temporal attention with video vision transformer,” IEEE International Conference on Consumer Electronics – Taiwan (ICCE-TW), pp. 453-454, 2022.
  68. Tsuyoshi Masuda, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Action classification based on LSTM using first and third person videos of engineers inspecting bridges,” IEEE International Conference on Consumer Electronics – Taiwan (ICCE-TW), pp. 303-304, 2022.
  69. An Wang, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Multi-scale defect detection from subway tunnel images with spatial attention mechanism,” IEEE International Conference on Consumer Electronics – Taiwan (ICCE-TW), pp. 305-306, 2022.

  70. Saya Takada, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Generating captions of imagined content from human brain activities applying an image captioning model,” IEEE Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech), pp. 614-615, 2022.

  71. Keigo Sakurai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Knowledge-guided sequential recommendation with reinforcement learning using empirical distribution function,” IEEE Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech), pp. 187-188, 2022.

  72. Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Self-knowledge distillation based self-supervised learning for COVID-19 detection from chest X-ray images,” IEEE International Conference on Acoustic, Speech, and Signal Processing (ICASSP), pp. 1371-1375, 2022.
  73. Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “TriBYOL: Triplet BYOL for self-supervised representation learning,” IEEE International Conference on Acoustic, Speech, and Signal Processing (ICASSP), pp. 3458-3462, 2022.
  74. Zongyao Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Divergence-guided feature alignment for cross-domain object detection,” IEEE International Conference on Acoustic, Speech, and Signal Processing (ICASSP), pp. 2240-2244, 2022.
  75. Yuto Watanabe, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Generative adversarial network including referring image segmentation for text-guided image manipulation,” IEEE International Conference on Acoustic, Speech, and Signal Processing (ICASSP), pp. 4818-4822, 2022.
  76. Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Self-supervised transfer learning for COVID-19 detection from chest X-ray images,” AAAI Conference on Artificial Intelligence Workshops (AAAIW), 2022.
  77. Keigo Sakurai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Explainable artist recommendation based on reinforcement knowledge graph exploration,” International Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT), vol. 121770OJ, pp. 91-96, 2022. 
  78. Yaozong Gan, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Multi-class similar scene retrieval in soccer videos: A scene confusion reduction method based on combination of long and short frame sequences,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 117-118, 2021.
  79. Shunya Ohaga, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Action classification from egocentric videos using reinforcement learning-based pose estimation,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 9-10, 2021.
  80. Yuto Watanabe, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Text-guided image manipulation for desired region using referring image segmentation,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 661-662, 2021.
  81. Masaki Yoshida, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Detection of off-screen sound based on loss function of self-supervised audio-visual spatialization,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 193-194, 2021.
  82. Keigo Sakurai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Listener recommendation for artist based on knowledge graph and reinforcement learning,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 202-203, 2021.
  83. Tsuyoshi Masuda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Sports action detection based on self-supervised feature learning and object detection,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 54-55, 2021.
  84. Saya Takada, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Estimating imagined images from fMRI activities via visual question answering,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 35-36, 2021.
  85. Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Triplet self-supervised learning for gastritis detection with scarce annotations,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 787-788, 2021.
  86. Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Database-adaptive re-ranking for enhancing cross-modal image retrieval,” ACM Multimedia (ACM MM), pp. 3816-3825, 2021.
  87. Nao Nakagawa, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Interpretable representation learning on natural image datasets via reconstruction in visual-semantic embedding space,” IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 2473-2477, 2021.
  88. Tomoki Haruyama, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Segmentation-aware text-guided image manipulation,” IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), pp. 2433-2437, 2021.
  89. Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “IR Questioner: QA-based interactive retrieval system,” ACM International Conference on Multimedia Retrieval (ICMR), Taiwan, pp. 611-614, 2021.
  90. Keigo Sakurai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “User background information-aware music recommendation via reinforcement learning-based knowledge graph exploration,” IEEE International Conference on Consumer Electronics-Taiwan (ICCE-TW), pp. 1-2, 2021.
  91. Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Cross-view self-supervised learning via momentum statistics in batch normalization,” IEEE International Conference on Consumer Electronics-Taiwan (ICCE-TW), pp. 1-2, 2021.
  92. Zongyao Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Semantic-aware Unpaired image-to-image translation for urban scene images,” IEEE International Conference on Acoustic, Speech, and Signal Processing (ICASSP), pp. 2150-2154, 2021. 
  93. Saya Takada, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Question answering from brain activity data via decoder based on neural networks,” IEEE Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech), pp. 51-52, 2021. 
  94. Keigo Sakurai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Music playlist generation based on graph exploration using reinforcement learning,” IEEE Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech), pp. 53-54, 2021. 
  95. Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Interactive re-ranking for cross-modal retrieval based on object-wise question answering,” ACM Multimedia Asia (MM Asia), pp. 1-7, 2020.
  96. Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Interior coordination image retrieval with object-detection-based and color features,” International Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT), vol. 11766, pp. 234-237, 2021.
  97. Tsuyoshi Masuda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “A note on detection of sports action based on temporal cycle consistency learning,” International Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT), vol. 11766, pp. 138-142, 2021. 
  98. Yuki Honma, Ren Togo, Maiku Abe, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, ” Interest estimation method based on 2D pose features on security cameras,” International Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT), vol. 11766, pp. 102-107, 2021.
  99. Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Multimedia information retrieval for mixed interaction based on cross-modal retrieval and hand gesture browsing,” IEEE International Symposium on Mixed and Augmented Reality (ISMAR), 2020.
  100. Keigo Sakurai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Music playlist generation based on reinforcement
    learning using acoustic feature map,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 942-943, 2020. 
  101. Nao Nakagawa, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Face synthesis via user manipulation of disentangled latent representation,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 692-693, 2020.
  102. Saya Takada, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Question answering for estimation of seen image contents from multi-subject fMRI responses,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 712-713, 2020.
  103. Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Complexity evaluation of medical image data for classification problem based on spectral clustering,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 667-669, 2020. 
  104. Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Multimodal image-to-image translation for generation of gastritis images,” IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), pp. 2466-2470, 2020.
  105. Saya Takada, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Estimation of visual contents based on question answering from human brain activity,” IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), pp. 61-65, 2020.
  106. Saya Takada, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Generation of viewed image captions from human brain activity via unsupervised text latent space,” IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), pp. 2521-2525, 2020.
  107. 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, 2020. 
  108. Zongyao Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Variational autoencoder based unsupervised domain adaptation for semantic segmentation,” IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), pp. 2426-2430, 2020.
  109. Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Image retrieval with lingual and visual paraphrasing via generative models,” IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), pp. 2431-2435, 2020.
  110. Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Image retrieval with data augmentation of sentence labels based on paraphrasing,” IEEE International Conference on Consumer Electronics – Taiwan (ICCE-TW), pp. 1-2, 2020. 
  111. Saya Takada, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Estimating viewed images with natural language question answering from fMRI data,” IEEE Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech), pp. 99-100, 2020.
  112. Zongyao Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Unsupervised domain adaptation for semantic segmentation with symmetric adaptation consistency,” IEEE International Conference on Acoustic, Speech, and Signal Processing (ICASSP), pp. 2263-2267, 2020.
  113. Saya Takada, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Effectiveness evaluation of deep features for image reconstruction from fMRI signals,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 488-489, 2019.
  114. Megumi Kotera, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Aesthetic style transfer through text-to-image synthesis and image-to-image translation,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 483-484, 2019.
  115. Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Scene retrieval using text-to-image GAN-based visual similarities and image-to-text model-based textual similarities,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 13-14, 2019.
  116. Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Voice-input multimedia information retrieval system based on text-to-image GAN,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 967-968, 2019.
  117. Kentaro Yamamoto, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Estimation of drilling energy from tunnel cutting face image based on online learning,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 794-795, 2019.
  118. An Wang, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Detection of distress region from subway tunnel images via U-net-based deep semantic segmentation,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 792-793, 2019.
  119. Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Scene retrieval for video summarization based on text-to-image GAN,” IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), pp. 1825-1829, 2019.
  120. Misaki Kanai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Gastritis detection from gastric X-ray images via fine-tuning of patch-based deep convolutional neural network,” IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), pp. 1371-1375, 2019.
  121. Ren Togo, Takahiro Ogawa, Osamu Manabe, Kenji Hirata, Tohru Shiga, Miki Haseyama, “Extraction of regions related to cardiac sarcoidosis in polar map images,” IEEE Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech), pp. 237-238, 2019.
  122. Zongyao Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Classification of subcellular protein patterns in human cells with transfer learning,” IEEE Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech), pp. 273-274, 2019.
  123. Misaki Kanai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Fine-tuning of pre-trained DCNN for gastritis detection from gastric X-ray images,” IEEE Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech), pp. 196-197, 2019.
  124. Haruna Watanabe, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Bone metastatic tumor detection based on AnoGAN using CT images,” IEEE Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech), pp. 235-236, 2019.
  125. Misaki Kanai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Synthetic image generation for gastritis detection based on auxiliary classifier generative adversarial network,” IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS), pp. 1-5, 2019.
  126. Zongyao Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Semi-supervised learning based on tri-training for gastritis classification using gastric X-ray images,” IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS), pp. 1-5, 2019.
  127. Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Scene retrieval from multiple resolution generated images based on text-to-image GAN,” IEEE International Symposium on Circuits and Systems (ISCAS), pp. 1-5, 2019.
  128. 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,” International Workshop on Advanced Image Technology, International Forum on Medical Imaging in Asia (IWAIT-IFMIA), p. 8, 2019.
  129. Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Image retrieval from vague description based on attnGAN,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 167-168, 2018.
  130. Ren Togo, Kenta Ishihara, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Anonymous gastritis image generation via adversarial learning from gastric X-ray images,” IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), pp. 2082-2086, 2018.
  131. Keisuke Kawauchi, Kenji Hirata, Seiya Ichikawa, Osamu Manabe, Kentaro Kobayashi, Shiro Watanabe, Miki Haseyama, Takahiro Ogawa, Ren Togo, Tohru Shiga, Chietsugu Katoh, “Strategy to develop convolutional neural network-based classifier for diagnosis of whole-body FDG PET images,” Society of Nuclear Medicine and Molecular Imaging Annual Meeting (SNMMI), 2018.
  132. 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 Nuclear Medicine and Molecular Imaging Annual Meeting (SNMMI), 2018.
  133. Ren Togo, Kenta Ishihara, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Anonymous image data generation from gastric X-ray images for improving gastritis recognition performance,” IEEE International Conference on Consumer Electronics – Taiwan (ICCE-TW), pp. 181-182, 2018.
  134. Misaki Kanai, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Aesthetic quality assessment of images via supervised locality preserving CCA,” IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), pp. 258-259, 2017.
  135. Ren Togo, Kenta Ishihara, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Effectiveness evaluation of imaging direction for estimation of gastritis regions on gastric X-ray images,” International Technical Conference on Circuits, Systems, Computers, and Communications (ITC-CSCC), pp. 459-460, 2017.

Domestic Conference

  1. He Zhu, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Reliable and Personalized Federated Learning with Prompt-based Method for Visual Question Answering in Medical Domain,” 第27回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU), 2024.【オーラル】
  2. Taro Togo, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Refining Generative Class Incremental Learning Performance through Model Forgetting Strategies,” 第27回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU), 2024.【オーラル】
  3. Huaying Zhang, Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Integrating Query-target Relationship to Zero-shot Composed Image Retrieval from Masked Image-text Pairs,” 第27回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU), 2024.【オーラル】
  4. Ren Togo, Nao Nakagawa, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Exponential Dissimilarity-Dispersion Family for VAE-based Domain-Specific Representation Learning,” 第27回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU), 2024.
  5. Xiang Li, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Strategic Classification Model Reinforcement: Introducing Language-guided Counterfactual Images to Identify and Address Classification Weaknesses,” 第27回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU), 2024.
  6. Masaki Kashiwagi, Keisuke Maeda, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Noisy Label Learning-based Self-consuming Iterative Re-training,” 第27回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU), 2024.
  7. Longzhen Li, Guang Li, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Generative Dataset Distillation Considering Global-local Coherence,” 第27回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU), 2024.
  8. Yaozong Gan, Guang Li, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Fine-grained Traffic Sign Recognition Via Cross-domain Few-shot In-context Learning,” 第27回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU), 2024.
  9. Yuki Era, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Metadata-independent Learning and Unified Dataset for Generalized Motion Generation Method,” 第27回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU), 2024.
  10. 佐藤 雅也, 前田 圭介, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “Identify-and-generate: VQAにおける大規模マルチモーダルモデルの獲得知識と視覚情報の統合強化,” 第27回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU), 2024.
  11. 七田 亮, 藤後 廉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “深層距離学習に基づく画像記憶性スコアの制御機構を導入したテキストからの画像生成に関する検討” 第27回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU), 2024.
  12. 岡村 洋希, 前田 圭介, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “協調フィルタリングにおける潜在因子モデルの埋め込み表現のICAを用いた線形的構造の分析,” 第27回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU), 2024.
  13. 五箇 亮太, 前田 圭介, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “工事現場映像における深度情報を活用した重機接触事故リスクの推定,” 第38回人工知能学会全国大会, 2024.
  14. 斉藤 直輝, 藤後 廉, 前田 圭介, 小林 累輝, 中村 隆央, 岡谷 基弘, 数井 誠人, 松沢 貴仁, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “半導体製造装置のセンサデータを用いた深層距離学習による類似事例検索に関する検討,” 第38回人工知能学会全国大会, 2024.
  15. 櫻井 慶悟, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “Graph masked autoencoderを用いた知識グラフ推論に基づく説明可能性のある推薦に関する検討,” 第38回人工知能学会全国大会, 2024.
  16. 柳 凜太郎, 藤後 廉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “ゴム材料の物性値に影響する工程・環境要因の推定に関する検討,” 第38回人工知能学会全国大会, 2024.
  17. 七田 亮, 藤後 廉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “画像注視時の脳活動データを用いたStable diffusionに基づくテキストからの画像生成に関する検討 ～ 潜在空間における脳活動データに基づく制御機構の導入 ～,” 映像情報メディア学会技術報告, vol.48, no.6, pp. 13-17, 2024.
  18. Haoyang Wang, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “A note on improvement of zero-shot video retrieval using LLM description based on multiple image captioning models,” ITE Technical Report, vol.48, no.6, pp. 18-21, 2024.
  19. 岡村 洋希, 前田 圭介, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “視覚言語モデルにおける注目する特徴を指定可能なドメイン適応に関する検討,” 映像情報メディア学会技術報告, vol.48, no.6, pp. 39-43, 2024.
  20. 河合 雅斗, 柳 凜太郎, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “アメリカンフットボールにおける選手位置情報を利用したパス可能領域の推定に関する一検討,” 映像情報メディア学会技術報告, vol.48, no.6, pp. 49-54, 2024.
  21. 河合 雅斗, 柳 凜太郎, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “Neural Radiance FieldsにおけるReduced Reference画質評価に関する一検討,” 映像情報メディア学会技術報告, vol.48, no.6, pp. 55-60, 2024.
  22. 大羽賀 駿也, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀,”物体の属性と関係性を考慮したマルチモーダル大規模言語モデルの高精度化に関する検討,” 映像情報メディア学会技術報告, vol.48, no.6, pp. 132-136, 2024.
  23. 佐藤 雅也, 前田 圭介, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “In-context Learningを用いた複数視点ライフログ画像のキャプションの統一化に関する検討,” 令和5年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, 2023.
  24. 張 華瀛, 柳 凜太郎, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “画像とテキストの関係性を考慮したTextual Inversionに基づくZero-shot Composed Image Retrieval手法に関する検討,” 令和5年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, 2023.
  25. 李 想, 藤後 廉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “視覚反実仮想機械学習モデルにおける精度向上に関する一検討 —特徴抽出モデルが精度に与える影響の検証—,” 令和5年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, 2023.
  26. 柏木 將希, 前田 圭介, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “事前学習済みモデルを用いたラベル修正に基づくNoisy Labels Learningの精度向上に関する検討,” 令和5年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, 2023.
  27. 藤後 太郎, 藤後 廉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “マルチモーダル大規模言語モデルを用いたfMRIからの言語情報の推定に関する検討 —In-context Learning に基づく時系列聴覚刺激からの言語情報の推定—,” 令和5年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, 2023.
  28. 松田 遥, 藤後 廉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “拡散モデルによる画像生成における複数対象へのパーソナライズ手法に関する検討,” 令和5年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, 2023.
  29. Zongao Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Source-data-free domain-adaptive semantic segmentation with inter-domain and intra-domain style transfer,” 第26回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU), 2023. 【ショートオーラル】
  30. Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Dataset distillation via self-adaptive parameter matching,” 第26回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU), 2023. 【ショートオーラル】
  31. Yuto Watanabe, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama，”Text-guided image manipulation tolerant to real-world image,” 第26回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU), 2023. 【ショートオーラル】
  32. Yaozong Gan, Guang Li, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “A note on traffic sign recognition based on vision transformer adapter using visual feature matching,” ITE Technical Report, vol.47, no.6, pp. 1-4, 2023.
  33. Jiahuan Zhang, Ren Togo, Keisuke Maeda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “A note on specific object removal in urban scene using video inpainting approach,” ITE Technical Report, vol.47, no.6, pp. 71-74, 2023.
  34. 吉田 将規, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “360度映像におけるマルチビュー学習に基づくバイノーラル音声生成の高精度化に関する検討,” 映像情報メディア学会技術報告, vol.47, no.6, pp. 65-69, 2023.
  35. 朱 赫, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “物体検出モデルに基づく視覚表現を用いた解釈可能なVisual Question Answeringモデルに関する検討,” 映像情報メディア学会技術報告, vol.47, no.6, pp. 17-21, 2023.
  36. 張 華瀛, 柳 凜太郎, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “データベース特化型クロスモーダル画像検索のためのテキストプロンプトチューニングに関する検討,” 映像情報メディア学会技術報告, vol.47, no.6, pp. 11-15, 2023.
  37. 李 広, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “医療データを対象としたデータセット蒸留に関する検討,” 第1回 北海道大学医療AIシンポジウム, 2022.
  38. 西岡 典子, 平田 健司, 國枝 翼, 藤後 廉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 清水 幸衣, 渡邊 史郎, 長谷山 美紀, 工藤 輿亮, “MRIによる定量的磁化率マッピングとAIを用いたアミロイドβ沈着予測,” 第1回 北海道大学医療AIシンポジウム, 2022.
  39. 江良 勇輝, 藤後 廉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “pixelNeRFによる生成画像を用いた視点の変化に頑健な画像検索手法に関する検討,” 令和4年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, 2022.
  40. 國枝 翼, 藤後 廉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “眼底画像を用いた教師なしドメイン適応に基づく糖尿病性網膜症の重症度の推定に関する検討,” 令和4年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, 2022.
  41. 七田 亮, 藤後 廉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “画像注視時の脳活動データを用いたVQAモデルに基づく認知内容推定に関する検討 —fMRI デコーダに用いる回帰モデルによる推定精度に関する検証—,” 令和4年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, 2022.
  42. 河合 雅斗, 柳 凜太郎, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “フーリエ振幅成分を考慮したNeural Radiance Fieldsのノンリファレンス評価指標に関する検討,” 令和4年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, 2022.
  43. 岡村 洋希, 前田 圭介, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “協調フィルタリングにおける潜在因子モデルの埋め込み表現と人気バイアスの関係の検討,” 令和4年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, 2022.
  44. 山本 一輝, 前田 圭介, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “ドメイン共有ネットワークに基づく嗜好のドメイン依存性に頑健な推薦システムに関する検討,” 令和4年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, 2022.
  45. Rintaro Yanagi, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Database-adaptive transfer learning for question answering-based re-ranking in cross-modal retrieval,” 第25回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU), 2022. [ロングオーラル]
  46. Zongyao Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Union-set Model Adaptation for Semantic Segmentation Using Multiple Source Domains with Subset Label Spaces,” 第25回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU), 2022. [ロングオーラル]
  47. 中川 真, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “自然言語における恣意性を用いた潜在変数モデルに基づく概念表現学習,” 第25回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU), 2022. [ショートオーラル]
  48. Guang Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “COVID-19 Detection Based on Masked Image Modeling Using Vision Transformer,” 第25回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU), 2022.
  49. 高田 紗弥, 前田 圭介, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “地下鉄トンネルの維持管理支援のためのマルチスケール解析を導入した深層学習に基づく変状検出に関する検討,” 映像情報メディア学会技術報告, vol.46, no.6, pp.377-381, 2022.
  50. 梁 鋆, 前田 圭介, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “高速道路の遮音壁画像を用いた物体検出手法による変状分類の高精度化に関する検討,” 映像情報メディア学会技術報告, vol.46, no.6, pp.359-363, 2022.
  51. Yaozong Gan, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “A note on transformer-based scene recognition in soccer videos using different lengths of clips,” ITE Technical Report, vol.46, no.6, pp.167-170, 2022.
  52. Guang Li, Ren Togo, Katsuhiro Mabe, Shunpei Nishida, Yoshihiro Tomoda, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “A note on automatic diagnosis of Helicobacter pylori infection based on self-supervised learning and self-knowledge distillation,” ITE Technical Report, vol.46, no.6, pp.49-52, 2022.
  53. 柳 凜太郎, 藤後 廉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “ゴム材料開発のためのGenerative Adversarial Networkに基づく配合量および物性値からの電子顕微鏡画像の生成に関する一検討,” 映像情報メディア学会技術報告, vol.46, no.6, pp.187-191, 2022.
  54. 櫻井 慶悟, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “ユーザの嗜好を考慮した強化学習と知識グラフに基づく楽曲プレイリスト生成に関する検討,” 映像情報メディア学会技術報告, vol.46, no.6, pp.109-112, 2022.
  55. 李 宗曜, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “セマンティックセグメンテーションに対するマルチソースモデル適応に関する検討 -複数のソースモデルからの不変な特徴表現の学習による適応精度の向上-,” 映像情報メディア学会技術報告, vol.46, no.6, pp.37-41, 2022.
  56. 増田 毅, 前田 圭介, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “橋梁点検時の技術者の一人称および三人称視点映像を用いた点検動作の分類に関する検討,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 46, no. 6, pp. 177-180, 2022.
  57. 平澤 魁人, 前田 圭介, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “地下鉄トンネル点検時の技術者から取得される生体信号と技術者の点検行動の関連性分析,” 映像情報メディア学会技術報告, vol.46, no.6, pp.365-370, 2022.
  58. 中川 真, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “Variational autoencoderに基づく深層生成モデルを用いた潜在表現のdisentanglementに関する検討 –disentanglement評価指標を含む正則化損失の導入–,” 映像情報メディア学会技術報告, vol.46, no.6, pp.97-102, 2022.
  59. 大羽賀 駿也, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “画像特徴の表現能力が世界モデルのパフォーマンスに与える影響の検証,” 令和3年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, p. 106-107, 2021.
  60. 櫻井 慶悟, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “メタデータを考慮した楽曲グラフ探索に基づく強化学習を用いた楽曲プレイリスト生成に関する検討,” 令和3年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, p. 108-109, 2021.
  61. 渡邉 優宇人, 藤後 廉, 前田 圭介, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “テキスト入力型画像操作における操作領域に着目した精度評価に関する検討,” 令和3年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, p. 154-155, 2021.
  62. 吉田 将規, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “Audio-visual立体化モデルを用いた画面外音声検出に関する検討 -自己教師あり学習手法に基づくAudio-visual特徴表現の導入-,” 令和3年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, p. 158-159, 2021.
  63. 増田 毅, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “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 ～,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 45, no. 4, pp. 47-51, 2021.
  64. 松本 真直, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “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 ～,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 45, no. 4, pp. 43-46, 2021.
  65. 高田 紗弥, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “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 ～,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 45, no. 4, pp. 27-31, 2021.
  66. Zongyao Li, Ren Togo, Kenji Hirata, Kazuhiro Kitajima, Junki Takenaka, Yasuo Miyoshi, Kohsuke Kudo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Detecting axillary lymph node metastasis of breast cancer with FDG-PET/CT images based on attention mechanism,” ITE Technical Report, vol. 45, no. 4, pp. 33-36, 2021.
  67. Guang Li, Ren Togo, Katsuhiro Mabe, Shunpei Nishida, Yoshihiro Tomoda, Hikari Shimizu, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “A note on automatic diagnosis of Helicobacter Pylori infection based on EfficientNet with flooding loss,” ITE Technical Report, vol. 45, no. 4, pp. 23-26, 2021.
  68. An Wang, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “A note on distress classification of high-resolution subway tunnel images based on HRNet,” ITE Technical Report, vol. 45, no. 4, pp. 13-16, 2021.
  69. 春山 知生, 前田 圭介, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “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 ～,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 45, no. 4, pp. 1-6, 2021.
  70. 櫻井 慶悟, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀,  “自己組織化マップを用いた強化学習に基づく楽曲プレイリスト生成に関する検討,” 電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, p. 100-101, 2020.
  71. 中川 真, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀,  “学習済みセマンティックセグメンテーションモデルを用いたdisentanglementに関する検討,” 電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, p. 94-95, 2020.
  72. 李 広, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀,  “nAULSに基づくデータセットの複雑性評価に関する検討,” 電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, p. 98-99, 2020.
  73. 増田 毅, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀,  “Temporal Cycle Consistency Learningに基づく人物動作の検出に関する検討,” 電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, p. 96-97, 2020.
  74. 春山 知生, 前田 圭介, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀,  “RICAPに基づくデータ拡張による地下鉄トンネルにおける変状検出精度の向上に関する検討,” 電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, p. 116-117, 2020.
  75. Zongyao Li, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “A note on retrieval of visually similar distress regions in subway tunnel images -Introduction of deep features extracted by semantic segmentation network-,” ITE Technical Report, vol. 44, no. 6, pp. 65-68, 2020.
  76. An Wang, Ren Togo, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “A note on detection of distress regions in subway tunnels by using U-net based network,” ITE Technical Report, vol. 44, no. 6, pp. 69-72, 2020.
  77. 渡邊 はるな, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “弱異常検知アルゴリズムに基づくCCTV映像を用いた河川利用者の異常行動の検出に関する検討,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 44, no. 6, pp. 367-370, 2020.
  78. 柳 凛太郎, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “画像内の物体に着目した画像検索に関する検討 ～ RetinaNetを用いた物体認識に基づく高精度化 ～,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 44, no. 6, pp. 377-381, 2020.
  79. 金井 美岬, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “ゴム材料の配合量を用いたAC-GANに基づく電子顕微鏡画像の生成に関する一検討,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 44, no. 6, pp. 107-111, 2020.
  80. 山本 健太郎, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “穿孔データを用いたオンライン学習に基づく岩盤の圧縮強度指数推定に関する検討,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 44, no. 6, pp. 57-60, 2020.
  81. 高田 紗弥, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “脳活動データを用いた注視画像の再構成における用いる視覚野の領域に関する検討,” 電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, pp. 159-160, 2019.
  82. 王 安, 藤後 廉, Semantic Segmentationに基づく地下鉄トンネルにおける変状検出に関する検討,” 電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, pp. 151-152, 2019.
  83. 古寺 恵, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “Text-to-image GANに基づくスタイル変換に関する検討-Image-to-textモデル導入による高精度化-,” 電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, pp. 114-115, 2019.
  84. 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “敵対的学習に基づく胃がんリスクの進行予測画像の生成へ向けた検討,” 第22回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU), pp. 1-4, 2019.
  85. 柳 凜太郎, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “敵対的生成ネットワークに基づくドメイン適応可能な文をクエリとする画像・映像検索手法に関する検討,” 第22回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU), pp. 1-4, 2019.
  86. 柳 凜太郎, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “敵対的生成ネットワークにより文から生成される画像の意味的評価に関する検討,” 電子情報通信学会 イメージ・メディア・クオリティ研究会, vol. 119, no. 131, pp. 21-14, 2019.
  87. 藤後 廉, 小川 貴弘, 間部 克裕, 加藤 元嗣, 長谷山 美紀, “胃X線画像を用いたAIによるH. pylori感染識別と今後の展望,” 日本消化器がん検診学会北海道地方会, 2019.
  88. 山道 信毅, 藤後 廉, 石原 賢太, 間部 克裕, 竹内 千尋, 高橋 悠, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “胃X線におけるH. pylori感染胃炎-AI診断の可能性の検討,” ピロリ菌感染を考慮した胃がん検診研究会, PD8, 2019.
  89. 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “電子顕微鏡画像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,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 43, no. 5, pp. 265-268, 2019.
  90. 李 宗曜, 藤後 廉, 小川 貴弘, 平田 健司, 真鍋 治, 志賀 哲, 長谷山 美紀, “3D residual networkに基づくFDG-PET/CT画像を用いた悪性腫瘍候補の自動検出,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 43, no. 5, pp. 311-314, 2019.
  91. 金井 美岬, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “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,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 43, no. 5, pp. 315-318, 2019.
  92. 渡邊 はるな, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “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,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 43, no. 5, pp. 319-322, 2019.
  93. 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, “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,” 電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, p. 128-129, 2018.
  94. 李 宗曜, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “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,” 電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, pp. 130-131, 2018.
  95. 金井 美岬, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “AC-GANに基づく胃炎識別のための画像生成に関する検討,” 電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, pp. 132-133, 2018.
  96. 柳 凛太郎, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “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-,” 平成30年度 電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, pp. 12-13, 2018.
  97. 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “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-,” 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU), pp. PS3-45, 2018.
  98. 藤後 廉, 石原 賢太, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “胃X線画像を用いた胃炎識別における敵対的生成ネットワークの利用に関する検討,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 42, no. 4, pp. 299-303, 2018.
  99. Ren Togo, Kenta Ishihara, Takahiro Ogawa, Miki Haseyama, “Estimation of regions related to helicobacter pylori infection from gastric X-ray images,” GI-CoRE GSQ, GSB & IGM Joint Symposium, pp. 7-8, 2017.
  100. 金井 美岬, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “敵対的学習により生成された画像が与える審美的印象に関する検討,” 電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, pp. 168-169, 2017.
  101. 藤後 廉, 高橋 翔, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “送電鉄塔劣化診断のための見本画像の選択に関する検討,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 41, no. 5, pp. 47-50, 2017.
  102. 藤後 廉, 石原 賢太, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “胃X線画像を用いた Helicobacter Pylori 感染の高精度識別に関する検討(4)-大域的及び局所的性質に基づく注目領域の抽出-,” 信号処理シンポジウム, vol. B4-2, pp. 259-264, 2016.
  103. 藤後 廉, 石原 賢太, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “胃X線画像を用いた Helicobacter Pylori 感染の高精度識別に関する検討(3)-識別精度低下の原因となる領域の推定-,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 40, no. 6, pp. 333-336, 2016.
  104. 藤後 廉, 石原 賢太, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “胃X線画像を用いた Helicobacter pylori 感染の高精度識別に関する検討(2) -撮像方向が識別に有効な画像領域に与える影響に対する考察-,” 電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, p. 123, 2015.
  105. 藤後 廉, 石原 賢太, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “胃 X 線画像を用いた Helicobacter pylori 感染の高精度識別に関する検討 (1) -識別精度向上に有効な画像領域の抽出手法-,” 信号処理シンポジウム, vol. C4-4, pp. 398-403, 2015.
  1. 長谷山 美紀, 小川 貴弘, 藤後 廉, オリンパスメディカルシステムズ株式会社（発明者）,  “画像による疾患の診断システム,” 出願国 米国, 出願番号 63/389058, 出願日 2022年7月14日
  2. 長谷山 美紀, 小川 貴弘, 藤後 廉,  オリンパスメディカルシステムズ株式会社（発明者）,  “画像による疾患の診断支援システム,” 出願国 米国, 出願番号 63/308602, 出願日 2022年2月10日
  3. 長谷山 美紀, 小川 貴弘, 藤後 廉, 阿部 真育, 本間 勇紀, “姿勢情報を用いた人の関心度推定方法、システム及びプログラム,” 出願国 日本, 出願番号 特願2021-202578, 出願日 2021年12月14日
  4. 長谷山 美紀, 小川 貴弘, 藤後 廉, 福地 将志, 伊藤 和加奈, 山田 宏明, “画像生成装置、ゴム組成物の配合推定装置及び学習装置,” 出願国 日本, 出願番号 特願2021-19382, 出願日 2021年2月9日
  1. Ren Togo, “Research Trends in Generative AI and Its Applications in the Medical Field,” Hokkaido University – University of Melbourne Joint Research Workshops, Invited Talk, 2024/09/08.
  2. “生成AIの研究動向と癌診療を中心とした医学分野への応用,” 第127回北海道癌談話会シンポジウム, 2024/07/21.
  3. Ren Togo, “発展する生成AIとテクノロジー・コンバージェンス,” The 3rd Hokkaido Young Professionals Workshop, Invited Talk, 2023/9/22.
  4. [特別講演]  藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “AI技術の最新動向と医療分野における応用事例,” 第1回 北海道大学医療AIシンポジウム, 2022. [リンク]
  5. NoMaps 2021 「データサイエンス人財育成の新しいカタチ」, 登壇, 2021. [リンク]
  6. [特別講演]  吉田 将規, 前田 圭介, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “音声認識・生成AIを用いた通報音声からの事象発生地点予測,” 映像情報メディア学会技術報告,  vol. 48, no. 6, pp. 128-131, 2024.
  7. [特別講演]  藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “AIを中心とした医療デジタル技術基盤の構築へ向けた取り組み,” 第60回日本消化器がん検診学会総会 附置研究会3, 2021.
  8. [特別講演]  藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “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 ～,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 45, no. 4, pp. 187-191, 2021.
  9. [特別講演] 本間 勇紀, 藤後 廉, 阿部 真育, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “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 ～,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 45, no. 4, pp. 193-198, 2021.
  10. [特別講演] 柳 凜太郎, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, “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,” 映像情報メディア学会技術報告, vol. 45, no. 4, pp. 171-175, 2021.

筆頭著者としての受賞

  1. The 2023 IEEE Sapporo Young Professionals Best Researcher Award (Ren Togo, 2023)
  2. 電子情報通信学会 北海道支部学生奨励賞 (2017)
  3. 平成27年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会 優秀論文発表賞 (2015)

共著者としての受賞

  1. IEEE GCCE 2024 Excellent Student Poster Award Gold Prize (Koshiro Toishi et al., GCCE, 2024)
  2. ECCV 2024 The First Dataset Distillation Challenge Track 2 Third Place (Guang Li et al., ECCV, 2024)
  3. デジタルツイン・DX奨励賞 (五箇 他, AI・データサイエンス論文集, 2024)
  4. The 2024 IEEE ICCE-TW Best Paper Award (Jinlong Zhu et al., ICCE-TW, 2024)
  5. The 2023 IEEE Sapporo Section Encouragement Award (Guang Li et al., ICASSP, 2022)
  6. The 2023 IEEE Sapporo Section Student Paper Contest Encouraging Prize (Masaki Kashiwagi et al., 電気・情報関係学会北海道支部連合大会, 2023)
  7. AI・データサイエンス奨励賞 (諸戸 他, AI・データサイエンス論文集, 2023)
  8. AI・データサイエンス奨励賞 (櫻井 他, AI・データサイエンス論文集, 2023)
  9. 映像情報メディア学会 優秀研究発表賞 (朱赫 他, 映像情報メディア学会技術報告, 2023)
  10. 令和5年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会 若手優秀論文発表賞 (藤後太郎 他, 電気・情報関係学会北海道支部連合大会, 2023)
  11. 令和5年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会 若手優秀論文発表賞 (佐藤 他, 電気・情報関係学会北海道支部連合大会, 2023)
  12. 令和5年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会 若手優秀論文発表賞 (松田 他, 電気・情報関係学会北海道支部連合大会, 2023)
  13. IEEE GCCE 2023 Excellent Paper Award Silver Prize (Haruka Matsuda et al., GCCE, 2023)
  14. The 2022 IEEE Sapporo Section Encouragement Award (Nao Nakagawa et al., IEEE Access, 2023)
  15. The 2022 IEEE Sapporo Section Student Paper Contest Encouraging Prize (河合 他, 電気・情報関係学会北海道支部連合大会, 2023)
  16. International Workshop on Advanced Image Technology Best Paper Award (Teruhisa Yamashiro et al., IWAIT, 2023)
  17. 映像情報メディア学会 優秀研究発表賞 (櫻井他, 映像情報メディア学会技術報告, 2022)
  18. 令和4年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会 若手優秀論文発表賞 (山本 他, 電気・情報関係学会北海道支部連合大会, 2022)
  19. 令和4年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会 若手優秀論文発表賞 (七田 他, 電気・情報関係学会北海道支部連合大会, 2022)
  20. 第1回 北海道大学医療AIシンポジウム 優秀研究賞 (李広 他, 北海道大学医療AIシンポジウム, 2022)
  21. IEEE GCCE 2022 Excellent Student Paper Award Bronze Prize (Kazuki Yamamoto et al., GCCE, 2022)
  22. IEEE GCCE 2022 Excellent Poster Award Silver Prize (Masato Kawai et al., GCCE, 2022)
  23. IEEE GCCE 2022 Excellent Student Poster Award Silver Prize (Yuki Era et al., GCCE, 2022)
  24. 土木学会 土木情報学システム開発賞 (山本 他, 土木学会論文集, 2022)
  25. IEEE LifeTech 2022 WIE Excellent Poster Award (Saya Takada et al., LifeTech, 2022)
  26. The 2021 IEEE Sapporo Section Encouragement Award (Rintaro Yanagi et al., IEEE Access, 2022)
  27. International Workshop on Advanced Image Technology Best Paper Award (Keigo Sakurai et al., IWAIT, 2022)
  28. 令和3年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会 若手優秀論文発表賞 (櫻井他, 電気・情報関係学会北海道支部連合大会, 2021)
  29. 令和3年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会 若手優秀論文発表賞 (吉田他, 電気・情報関係学会北海道支部連合大会, 2021)
  30. IEEE GCCE 2021 Excellent Poster Award Gold Prize (Shunya Ohaga et al., GCCE, 2021)
  31. IEEE GCCE 2021 Excellent Student Poster Award Silver Prize (Saya Takada et al., GCCE, 2021)
  32. The 2020 IEEE Sapporo Section Best Paper Award (Rintaro Yanagi et al., IEEE Access, 2021)
  33. IEEE LifeTech 2021 Excellent Student Paper Award for Oral Presentation 2nd Prize (Saya Takada et al., LifeTech, 2021)
  34. ACM Multimedia Asia 2020 Best Paper Runner-up Award (Rintaro Yanagi et al., MM Asia, 2020)
  35. IEEE GCCE 2020 Excellent Student Paper Award Gold Prize (Guang Li et al., GCCE, 2020)
  36. IEEE GCCE 2020 Excellent Poster Award Gold Prize (Saya Takada et al., GCCE, 2020)
  37. IEEE GCCE 2020 Excellent Demo! Award Gold Prize (Nao Nakagawa et al., GCCE, 2020)
  38. 映像情報メディア学会 丹羽高柳賞 論文賞 (Takahiro Ogawa et al., MTA, 2020)
  39. The 2019 IEEE Sapporo Section Student Paper Contest Encouraging Prize (高田 他, 電気・情報関係学会北海道支部連合大会, 2020)
  40. IEEE GCCE 2019 Excellent Poster Award Silver Prize (Megumi Kotera et al., GCCE, 2019)
  41. IEEE GCCE 2019 Excellent Demo! Award Outstanding Prize (Rintaro Yanagi et al., GCCE, 2019)
  1. ““現場DX”を実現するAI×デジタルツイン　熟練者の技能をモデル化などの最新論文【土木×AI第27回】,” BUILT – ITmedia, 2024/09/11 (大羽賀 他, 土木学会 AI・データサイエンス論文集2024に関して) [リンク]
  2. “土木におけるAI活用の現状と将来”, 建設総合ポータルサイト けんせつ Plaza, 2024/07/17 (櫻井 他, 土木学会 AI・データサイエンス論文集2022, 渡邉 他, 土木学会 AI・データサイエンス論文集2023に関して) [リンク]
  3. “えりも町沿岸の天然コンブ漁場におけるブルーカーボンによるCO₂吸収量の調査に関するAI技術を用いた研究成果が、ジャーナル「Remote Sensing」に掲載されました”, 北海道大学 × SDGs, 2024/05/01 (G. Li, et al., Remote Sensing, 2024に関して)[リンク]
  4. “北大、民間とAI研究施設　ニトリや新興企業入居　社会課題解決へ交流”, 北海道新聞, 2024/04/18 (ニトリみらい社会デザイン講座の取組に関して) [リンク]
  5. “ChatGPTの新機能「GPT-4V」など、言語と画像のマルチモーダルAIを土木に用いるアイデア【土木×AI第22回】”, BUILT – ITmedia, 2024/01/12 (渡邉 他, 土木学会 AI・データサイエンス論文集2022に関して) [リンク]
  6. “CO2 60トン吸収認証 えりものブルーカーボン 雑海藻駆除しコンブ増”, 北海道新聞, 2024/01/10 [リンク]
  7. “CO2吸収量 森林の9倍”, 北海道新聞, 2023/09/28 [リンク]
  8. “コンブがCO2吸収”, 北海道建設新聞, 2023/09/27
  9. “住友ゴムのMIはレシピ共有でスタート、今はタイヤのライフサイクル全体を対象に マテリアルズインフォマティクス最前線（2）”ITmediaMONOist, 2023/09/01. (Ren Togo et al., IEEE Access, 2019に関して) [リンク]
  10. “ニトリが育てるデジタル人材　北海道大学と共同研究”, 日本経済新聞, 2023/08/23 [リンク]
  11. “コンブで脱炭素後押し”, 北海道新聞, 2023/07/02 [リンク]
  12. “【第19回】「ChatGPT」など大規模言語モデルの仕組みと土木領域での可能性,” IT media, 2023/06/20 (櫻井 他, 土木学会 AI・データサイエンス論文集2022に関して) [リンク]
  13. “コンブのCO2吸収量 年内にも算出”, 北海道新聞，2023/06/07 [リンク]
  14. “えりも町 海中で二酸化炭素を吸収「ブルーカーボン」の検討会”, NHK NEWS WEB, 2023/06/07 [リンク]
  15. “北海道開発局、えりも町で「ブルーカーボン」調査,” 日本経済新聞, 2023/04/26 [リンク]
  16. “ICLR 2023 | 解决VAE表示学习问题，北海道大学提出新型生成模型GWAE,” 机器之心 (中国), 2023/04/03. (Nao Nakagawa et al., ICLR 2023に関して) [リンク]
  17. “第1回北海道大学医療AIシンポジウム開催報告,” 北海道放射線医学雑誌, 2023/03/23. (Guang Li et al., 第1回 北海道大学医療AIシンポジウムに関して) [リンク]
  18. “浓缩就是精华：用大一统视角看待数据集蒸馏,” CVer (中国), 2023/01/09. (Guang Li et al., Awesome-Dataset-Distillationに関して) [リンク]
  19. “2022 Top10自监督学习模型总结,” 极市平台 (中国), 2022/12/06. (Guang Li et al., ICASSP, 2022に関して) [リンク]
  20. “2022 Top10自监督学习模型发布！美中两国8项成果霸榜,” 新智元 (中国), 2022/11/12. (Guang Li et al., ICASSP, 2022に関して) [リンク]
  21. “Top 10 Self-supervised Learning Models in 2022,” Analytics India Magazine, 2022/11/02. (Guang Li et al., ICASSP, 2022に関して) [リンク]
  22. “一个项目帮你了解数据集蒸馏Dataset Distillation,” 极市平台 (中国), 2022/10/09. (Guang Li et al., ICIP 2020; Awesome-Dataset-Distillationに関して) [リンク]
  23. “一个项目帮你了解数据集蒸馏Dataset Distillation,” 机器之心 (中国), 2022/10/09. (Guang Li et al., ICIP 2020; Awesome-Dataset-Distillationに関して) [リンク]
  24. “Most Popular AI Research Aug 2022,” LibHunt, 2022/09/03. (Guang Li et al., Awesome-Dataset-Distillationに関して) [リンク]
  25. 知識グラフと強化学習を組み合わせた説明可能な新しいアーティスト推薦システム, AI-SCHOLAR, 2022/08/18. (Keigo Sakurai et al., IWAIT, 2022に関して) [リンク]
  26. 内閣官房教育未来創造会議にて北海道大学ニトリみらい社会デザイン講座 令和２年度研究公募の取組が紹介, 2022/01/25. [リンク]
  27. “メディア工学の研究動向,” 映像情報メディア年報2021-22シリーズ, 2022/01/01. (Guang Li et al., ICIP, 2020に関して) [リンク]
  28. “タイヤ構造　見える化,” 日刊工業新聞, 2021/07/30. (Ren Togo et al., IEEE Access, 2019に関して) [リンク]
  29. “ネイチャーインデックスに掲載 住友ゴムのAI技術研究成果,” ゴムタイムス, 2021/07/19. (Ren Togo et al., IEEE Access, 2019に関して) [リンク]
  30. “AI技術の共同研究成果 Nature Indexに掲載,” ゴム化学新聞, 2021/07/15. (Ren Togo et al., IEEE Access, 2019に関して)
  31. 道新プラス 道新受験情報 2022高校入試 合格データ特集「AIってなんだろう? vol. 7」, 2021/07/15. (Ren Togo et al., IEEE Access, 2019に関して) [リンク]
  32. Artificial intelligence gets to grip with tyres, Nature Index, 2021/07/01. (Ren Togo et al., IEEE Access, 2019に関して) [リンク]
  33. “住友ゴムと北大、AI技術の共同研究成果が研究成果のデータベース「Nature Index」の材料科学特集として掲載,” 日本経済新聞, 2021/07/01. (Ren Togo et al, IEEE Access, 2019に関して) [リンク]
  34. “北海道大学 長谷山美紀教授と住友ゴム工業株式会社との共同研究成果を「Nature Index」に掲載,” 北海道大学プレスリリース, 2021/07/01. (Ren Togo et al, IEEE Access, 2019に関して) [リンク]
  35. 住友ゴムと北海道大学とのAI技術の共同研究成果を「Nature Index」に掲載, 住友ゴム工業株式会社プレスリリース, 2021/07/01. (Ren Togo et al, IEEE Access, 2019に関して) [リンク]
  36. “北海道大 情報科学研究院 AI活用でインフラ点検,” 日本経済新聞, 2021/06/16. (Guang Li et al., ICIP, 2020に関して) [リンク]
  37. 道新プラス 道新受験情報 2022大学・短大特集「AIってなんだろう? vol. 6」, 2021/04/24. (Zongyao Li,et al., ICASSP, 2020に関して)
  38. “ニトリ社長が明かすデータサイエンス教育に乗り出す理由「東京以外でもIT拠点を」,” AERA, 2021/04/17. (Yuki Honma et al., IWAIT, 2021に関して) 
  39. “如何让人工智能技术更亲民,” 环球科学 (中国), 2021/01/08. (Guang Li et al., ICIP, 2020に関して) [リンク]
  40. “Top 3% Attention Score Paper,” Altmetric, 2021/01/02. (Guang Li et al., ICIP, 2020に関して) [リンク]
  41. “How to Make Artificial Intelligence More Democratic,” Deccan Herald, 2021/01/02. (Guang Li et al., ICIP, 2020に関して) [リンク]
  42. “How to Make Artificial Intelligence More Democratic,” Scientific American, 2021/01/02. (Guang Li et al., ICIP, 2020に関して) [リンク]
  43. 道新プラス 道新受験情報 2021大学・短大特集「AIってなんだろう? vol. 5」, 2020/10/15. (李 宗曜 他, 映像情報メディア学会技術報告, 2019に関して)
  44. “Tyre Leap AI Analysis Technology: An Overview,” TYRE TRENDS, pp. 34-35, 2020/06/01. (Ren Togo et al, IEEE Access, 2019に関して)
  45. 道新プラス 道新受験情報 2020大学・短大特集「AIってなんだろう? vol. 3」, 2020/04/25. (Ren Togo et al, CBM, 2016に関して)
  46. 山岳トンネル切羽の地質を自動判定－圧縮強度、風化度、割れ目状態を定量評価－, 安藤間プレスリリース, 2019/12/11. (Kentaro Yamamoto et al., GCCE, 2019に関して)
  47. “タイヤの性能持続技術開発を加速させるAI技術を確立,” 北海道大学プレスリリース, 2019/12/09. (Ren Togo et al, IEEE Access, 2019に関して) [リンク]
  48. “タイヤの性能持続技術開発を加速させるAI技術「Tyre Leap AI Analysis」を確立,” 住友ゴム工業株式会社プレスリリース, 2019/12/09. (Ren Togo et al, IEEE Access, 2019に関して)
  49. 第46 回東京モーターショー2019 にて研究成果の紹介. 2019/10/23-2019/11/4 [リンク]
  50. 「タイヤ開発、AIで加速」, 日経産業新聞, p. 8. 2019/11/05
  51. 「タイヤの性能持続技術開発を加速させるAI 技術「TyreLeap AI Analysis」を確立」, 住友ゴム工業株式会社プレスリリース, 2019/10/18. [リンク]
  52. 胃バリウム検査におけるAIによるHelicobacter pylori診断, Helicobacter Research, vol. 23, no. 2, 2019, 先端医学社, 2019/11. (Ren Togo et al., WJGO, 2018 および Togo et al., JG, 2019 に関して)
  53. 核医学におけるディープラーニングを用いた画像診断，画像処理, 平田 健司, 藤後 廉, 小川 貴弘, 長谷山 美紀, 志賀 哲, INNERVISION, 2019/05. (Ren Togo et al, CBM, 2018に関して)
  54. “胃X線画像からピロリ感染を判断するAIも開発進む,” 日経メディカル, 2018/03/10. (Ren Togo et al., WJGO, 2018に関して)

研究代表者

  1. 日本学術振興会 科学研究費助成事業 基盤研究(C), “医療AIの汎用性向上を目指す超少量匿名学習技術および汎用学習技術の構築” (2023/04-)
  2. 北海道大学ニトリみらい社会デザイン講座, 令和２年度研究公募, “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” (2020/04-2021/03)
  3. 日本学術振興会 科学研究費助成事業（学術研究助成基金助成金） 若手研究, “医用画像を対象とした機械学習に基づく逐次的データクレンジング技術の構築” (2020/04~2023/03)
  4. 日本学術振興会 科学研究費補助金 特別研究員奨励費, “機械学習に基づくマルチモーダル画像生成手法の構築” (2019/04-2020/01)

研究分担者

  1. 日本学術振興会 科学研究費助成事業 基盤研究(B), “生成AIとの融合により潜在的嗜好を把握可能とするユーザ中心推薦技術の構築” (2024/04-)
  2. 日本学術振興会 科学研究費助成事業 基盤研究(B), “エッジAI時代の超低演算量・低容量化を実現する汎用深層学習理論の構築” (2021/04-)
  3. 北海道大学　新規学問領域形成につながる部局横断型若手研究助成事業 (2020/04-2021/03)
  4. 戦略的情報通信研究開発推進事業（SCOPE）重点領域型研究開発（ICT重点研究開発分野推進型3年枠）, “自治体による観光情報発信支援のため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” (2020/04~2021/03)

Conference Committee Member

  1. IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)
  2. AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI)
  3. ACM International Conference on Multimedia (ACM MM)
  4. International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI)
  5. IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP)
  6. IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
  7. IEEE International Conference on Pattern Recognition (ICPR)
  8. International Conference on MultiMedia Modeling (MMM)
  9. Asia Pacific Conference of the Prognostics and Health Management Society (PHMAP)
  10. IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE)
  11. IEEE Global Conference on Life Sciences and Technologies (LifeTech)
  12. Meeting on Image Recognition and Understanding (MIRU)

Journal Reviewer

  1. Computers in Biology and Medicine
  2. Annals of Nuclear Medicine
  3. IEEE Access
  4. IEICE Transactions
  5. ITE Transactions on Media Technology and Applications
  6. システム制御情報学会論文誌
  7. 画像電子学会誌
  8. 人工知能学会論文誌

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