医用画像処理に関する研究テーマ

医用画像の高解像度化／高画質化

検診や検査に用いられる医用画像は，より高精細で，高画質であることが望まれる．そこで，AIや超解像技術を用いて高解像度化／高画質化に組んでいる．

検診や検査において，多くの病変が見落とされている．そこで，AI や画像処理技術を用いて病変を自動検出し，見落としを抑制するシステムの研究開発に取り組んでいる．

遺伝子解析に基づき個々の症例に適切な治療を決定するテーラーメイド治療を普及するため，AIにより医用画像の病変から遺伝子発現や変異，予後を推定する研究に取り組んでいる．

AI を基礎とした歯科画像診断における病変の見落とし抑制や効率化を図るためのシステムの研究開発に取り組んでいる．

日本における万引き被害は深刻な状況であり，2016年度の警察が認知した犯罪件数約100万件の内，”窃盗”が約73%と大半を占める．本研究では，防犯カメラ映像より人物領域の検出と，その万引き行動の有無を同時に行うことが可能な新たなネットワークを提案する．

犯罪捜査において，人の歩く姿で個人を識別することが可能な”歩容認証”技術が用いられている．本研究では，AIを用いて，歩容画像による個人認証技術を開発する．

ロボットは試行錯誤を繰り返し，目的の行動（タスク）を達成する．そのためには，様々な状況を経験する必要があり，膨大な学習時間が必要である．そこで，過去に獲得した知識を現在の学習に用いる強化学習により，学習の高速化を行う．また，ここでは，ロボット掃除機の一つであるルンバなどを用いた動作確認も実施する．