研究

本研究室では、深層学習に基づくコンピュータビジョンと視覚知能の研究に取り組んでいます。複雑な視覚情報の理解、限られた教師データからの学習、医用画像解析、マルチモーダル認識、適応的な画像理解など、実応用につながる技術を扱っています。

キーワード

Few-shot学習 医療画像分割 セマンティックセグメンテーション パターン認識 マルチモーダル学習 深層学習 画像処理

研究内容

医療画像解析

心エコー動画では、単一画像だけでなく前後フレームとのつながりが重要です。連続する画像の空間的・時間的な情報を利用し、安定した医用画像セグメンテーションを扱います。

マルチモーダル融合

RGB画像に深度情報を組み合わせることで、見た目だけでは分かりにくいシーン構造を補います。複数の情報源を活用した、より正確なセマンティックセグメンテーションを対象とします。

Few-shot学習

Few-shotセマンティックセグメンテーションは、少数のラベル付き画像から未知カテゴリを分割する課題です。背景ノイズやシーンの違いを抑え、少ない教師データでも使いやすい認識モデルにつなげます。