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研究室発表業績

あまり整備していませんが,研究室での発表業績です

2016年度発表業績

  • Satoshi Suzuki, Hayaru Shouno, An Architecture Design Method of Deep Convolutional Neural Network. Lecture Notes in Computer Science vol. 9949, Proc. of ICONIP 2016, pp. 538-546, ISBN 978-3-319-46671-2, Oct. (2016)
  • Kazuyuki Hara, Daisuke Saitoh, Takumi Kondou, Satoshi Suzuki, Hayaru Shouno, Group Dropout Inspired by Ensemble Learning. Lecture Notes in Computer Science vol. 9948, Proc. of ICONIP 2016, pp.66-73, ISBN 978-3-319-46674-3, Oct. (2016)
  • Kazuyuki Hara, Daisuke Saitoh, Hayaru Shouno, Analysis of Dropout Learning Regarded as Ensemble Learning, Lecture Notes in Computer Science vol.9887, Proc. of ICANN 2016, pp.72-79, ISBN 978-3-319-44780-3, Sep.(2016)
  • Satoshi Suzuki, Nodoka Iida, Hayaru Shouno, Shoji Kido, Architecture Design of Deep Convolutional Neural Network for Diffuse Lung Disease Using Representation Separation Information, In Proceedings of the International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications 2016(PDPTA’16), Vol.1, pp.387-393, Jul. (2016)
  • Makoto Koiwai, Nodoka Iida, Hayaru Shouno, Shoji Kido, Feature Selection for Diffuse Lung Disease using Exchange Markov Chain Monte-Carlo Method, In Proceedings of the International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications 2016(PDPTA’16), Vol.1, pp.381-386, Jul. (2016)
  • 庄野逸,スパースモデリングの歴史と基本技術,電子情報通信学会誌,2016年5月号特集, 99(5), pp.376-380, May(2016)
  • [招待講演] 庄野 逸,ニューラルネットワークの基本と歴史,日本神経回路学会 時限研究会 ニューラルネットの温故知新,http://daemon.inf.uec.ac.jp/ja/events/ei4o9x/
  • [招待講演] 庄野 逸, ディープラーニングの医用画像への応用,日本画像医療システム工業会 医用画像システム部会,http://www.jira-net.or.jp/commission/system/index.html, Aug. (2016)
  • [招待講演] 庄野 逸 Deep Neural Network の基礎,第35回日本医用工学会大会 チュートリアル講演,http://jamit2016.jamit.jp/tutorial.html,Jul.(2016)
  •  [特別講演] 庄野 逸,ディープラーニングの医用画像への応用-人工知能時代へ向けて-,医用画像情報学会(MII) 平成28年度年次(第175回)大会, May (2016), http://mii-sci.sakura.ne.jp/wps/2016/05/15/
  • 1)     [招待講演] 庄野 逸,Deep Learning の理解と展望,電子情報通信学会 東海支部 第27回専門講習会,Mar.(2016),http://www.ieice.org/tokai/general/specialty-lecture/

  • 近藤 佑,鈴木 聡志,斎藤 大輔,原 一之,庄野,ドロップアウトの正則効果に関する研究 第71回 日本物理学会春季大会,Mar.(2016)
  • 鈴木 聡志,庄野 逸,Network In Networkの視覚システムとしての妥当性について ~ 方位選択性マップに関する観点から ~,電子情報通信学会 情報論的学習理論研究会, IBISML2016-23, PRMU2016-68, pp.113-120, Sep.(2016)
  • [招待講演] 庄野 逸,ディープラーニングの画像診断応用に向けて,電子情報通信学会信号処理研究会,SIP2016-76, pp.23-24, Sep. (2016)

 

2015年度発表業績

  • Li Yibing, Fu Qiang, Ye Fang, Hayaru Shouno, Dark channel prior based blurred image restoration method using total variation and morphology, Journal of Systems Engineering and Electronics, 査読有り,4, pp.177-184, 2015 DOI: 10.1109/ JSEE.2015.00042
  • (Invited talk) Hayaru Shouno Novel texture classification with Deep Convolution Neural Network-Evaluation with Lung CT Images-, Intl. Symp. on Object Vision in Human, and Machine, Nov.5-6, (2015)
  • (Invited talk) Hayaru Shouno, Satoshi Suzuki, Shoji Kido, Diffuse Lung Disease Pattern Recognition with Deep Convolutional Neural Network, Asia pacific conf. on vision (APCV) 2015, Jul. 10-12 (2015)
  • Hayaru Shouno, Satoshi Suzuki, Shoji Kido A Transfer Learning Method with Deep Convolutional Neural Network for Diffuse Lung Disease Classification, Lecture Notes in Computer Science Vol.9489, pp.199-207, doi: 10.1007/978-3-319-26532-2_22, ICONIP 2015, Nov. (2015)
  • Kazuyuki Hara, Daisuke Saito, Hayaru Shouno, Analysis of function of rectified linear unit used in deep learning, 2015 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), Killarney, 2015, pp. 1-8.doi: 10.1109/IJCNN.2015.7280578, URL: http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=7280578&isnumber=7280295 
  • Kunihiko Fukushima, Hayaru Shouno, Deep Convolutional Network Neocognitron: Improved Interpolating-Vector, 2015 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), Killarney, 2015, pp. 1-8. doi: 10.1109/IJCNN.2015.7280514, URL: http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=7280514&isnumber=7280295
  • Hayaru Shouno, Shoji Kido, Semi-supervised based learning for Idiopathic Interstitial Pneumonia on High Resolution CT images, In Proceedings of the International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications 2015(PDPTA’15), Vol.1, pp.270-275, 2015.07.27-30, Las Vegas, USA, Jul.(2015)
  • Nodoka Iida, Hayaru Shouno, Muneyuki Sakata, Yuichi Kimura: Quantitative Evaluation of Reconstructed Image with Filtered Back Projection Bayes Method, In Proceedings of the International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications 2015(PDPTA’15), Vol.1, pp.324-329, 2015.07.27-30, Las Vegas, USA. Jul.(2015)
  • 斎藤 大輔,原 一之,庄野,コンボリューションネットワークを用いたオンライン学習の収束性 第70回 日本物理学会春季大会, Mar.(2015)
  • 草野 慶裕,庄野 逸,Deep Convolution Netを用いたCT画像超解像の試み,電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会,NC2015-81, pp.65-70, Mar. (2016)
  • 小岩井 誠,磯谷 真希,庄野 逸,木戸 尚治,MCMC法を用いたびまん性肺疾患画像の特徴量選択電子情報通信学会医用画像研究会,MI2015-52, pp19-24, Sep. (2015)
  • [IEEE Young Researcher Award] 鈴木聡志,庄野逸,木戸尚治,Deep Convolutional Neural Networkを用いたびまん性肺疾患画像の解析,NC2014-114, 電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会,pp.259-264, Mar.(2015)

 

2014年度発表業績

  • Y. Ohno, K. Nagata, H. Shouno, M. Okada. Distribution estimation of hyperparameters in Markov random field models, J. Phys. A: Math. Theor. 47, 045001, Jan. (2014)
  • 庄野逸, 特集/統計的画像処理の技術動向-序文-,(特集巻頭言), Med. Imag. Tech., 32(3), pp153-154, Aug. (2014)
  • 1)     A. Li, H. Shouno, Dictionary-Based Image Denoising by Fused-Lasso Atom Selection, Mathematical Problems in Engineering, Vol. 2014 (2014), Article ID 368602, 10 pages, Aug. (2014), http://dx.doi.org/10.1155/2014/368602

  • 庄野逸, 佐々木 博昭, スパースモデリングとトポグラフィックICA, 映像情報メディア学会誌 2014年12月号特集号「画像と音声処理のスパースモデリングとデータ駆動科学の創成」,68(12), pp.888-891, Dec.(2014) 
  • H. Shouno, Bayesian Restoration for Poisson Corrupted Image using a Latent Variational Method with Gaussian MRF, 情報処理学会誌: 数理モデル化と応用, Vol.8 (1), pp.62-71, Mar.(2015)
  • H.Shouno: Acceleration of Poisson Corrupted Image Restoration with Loopy Belief Propagation: In Proceedings of the Inter national Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications 2014 (PDPTA’14), Vol.1 pp.165-170, 2014.07.21-24, Las Vegas, USA. Jul. (2014)
  • H. Sasaki, M. U. Gutmann, H. Shouno, A. Hyvärinen:Estimating Dependency Structures for non-Gaussian Components with Linear and Energy Correlations. Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), 2014, Reykjavík, Iceland, Apr.(2014)
  • 杉田 寛樹, 佐々木博明, 庄野逸, K-SVD と空間プーリングを用いたパターン認識器 第17回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2014), Nov.(2014)
  • 中西(大野)義典, 永田賢二, 庄野逸, 岡田真人マルコフ確率場のハイパーパラメータ分布推定 人工知能学会全国大会,2G1-1, May (2014)
  • 吉武直樹, 庄野逸, 階層型HOGにおける高次特徴抽出量のPCA解析, MPS100-12 情報処理学会数理モデル化と問題解決研究科, Sep.(2014)
  • 杉田寛樹, 佐々木博昭, 庄野逸, K-SVDを特徴抽出機構に用いたパターン認識, 電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会, NC2014-7, pp.101-106, Jul.(2014)

 

2013年度発表業績

  • Y.Ohno, K.Nagata, H.Shouno, M.Okada, Distribution estimation of hyperparameters in Markov random field models, J.Phys.A: Math. Theor. 47, 045001, Jan.(2014).
  • H.Shouno, M.Okada. Poisson observed image restoration using a latent variational approximation with Gaussian MRF, In Proc. of PDPTA2013, Jul.(2013)
  • H. Sasaki, M.U. Gutmann, H.Shouno, A.Hyvärinen, Correlated Topographic Analysis: Estimating an Ordering of Correlated Components. Machine Learning, 92:285-317, Apr.(2013)
  • 山崎 窓未, 庄野 逸, 岡田 真人. 4次元 MRF を利用した事前分布による Bayes 断層画像再構成法, 信学論, Vol.96-D,No.4, pp791-802, Apr.(2013)
  • H. Sasaki, M.U. Gutmann, H. Shouno, A. Hyvärinen, Estimating Dependency Structures for non-Gaussian Components, NIPS 2013 Deep Learning workshop. Paper ID 38, Lake Tahoe, NV. USA. Dec. (2013)
  • H. Shouno, M. Okada. Poisson observed image restoration using a latent variational approximation with Gaussian MRF: In Proceedings of the International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications 2013 (PDPTA’13), Vol.1 pp.201-208, 2013.07.22-25, Las Vegas, USA. Jul. (2013)
 

2012年度発表業績

  • Y. Ohno, K. Nagata, T.Kuwatani, H.Shouno, M.Okada  Deterministic Algorithm for Nonlinear Markov Random Field Model, JPSJ, 81, 064006, 2012.
  • Y. Arakaki, H. Shouno, K. Takahashi, T. Morie, A hieararchical extension of the HOG model implemented in the convolutional-net for human detection, 情報処理学会論文誌数理モデル化と応用(TOM, 5(3), 54-62 (2012-09-28) 
  • 和田大義, 庄野逸, 木戸尚治, 半教師付学習を用いたびまん性肺疾患画像の認識, MI2012-29, 電子情報通信学会 MI 研究会, Jul.(2012)
  • H. Sasaki, M. Gutmann, H. Shouno, A.Hyvärinen, 相関トポグラフィック分析と自然画像への応用, 神経回路学会全国大会(奨励賞受賞), Sep.(2012)
  • 早川友梨,庄野逸,木戸尚治,Transductive Support Vector Machineを用いたびまん性肺疾患画像の認識, MI2012-53, 電子情報通信学会 MI 研究会, Oct.(2012) 
  • H. Sasaki, M. Gutmann, H. Shouno, A.Hyvärinen, Topographic Analysis of Correlated Components, 4th Asian Conference on Machine Learning, Nov.(2012)
  • M. Wada, H.Shouno, S.Kido, An Idiopathic Interstitial Pneumonia Classification for CT images by use of a Semi-supervised Learning, Nov.(2012)
  • 庄野逸, 局所画像特徴量〜SIFT, HOGを題材に〜,(解説文)映像情報メディア学会誌 2013年3月号, pp.256-258, Mar. (2013)
  • H. Fujita, F. Nogata, H. Jiang, S. Kido, T. Feng, T. Hara, T. Hayashi, Y. Hirano, A. Katsumata, Y. Kawamura, T. Kokubo, J. Liu, C. Muramatsu, H. Shouno, R. Tachibana, X. Wang, F. Xiang, R. Xu, B. Yang, Y. Yokota, L. Zhang, Q. Li, Z. Guo: Medical Image Processing and Computer-Aided Detection/Diagnosis (CAD), Proceedings of International Conference on Computerized Healthcare (ICCH) 2012, pp. 66-71, 2012.12.17-18, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong, China, Dec. (2012)
  • M. Wada, H. Shouno, S. Kido: An idiopathic interstitial pneumonia classification for CT image by use of a semi-supervised learning, Proceedings of International Forum on Medical Imaging in Asia (IFMIA) 2012, pp.1-34, 2012.11.16-17, KAIST, Daejeon, Korea
  • H. Sasaki, M.U. Gutmann, H.Shouno, A. Hyvärinen, 'Topographic Analysis of Correlated Components' in Asian Conference on Machine Learning (ACML2012). Nov. (2012)
  • S. Kido, R. Xu, Y. Hirano, H. Shouno, R. Tachibana, N. Tanaka, M. Okada, N. Matsunaga, H. Kimura: Computer-Aided Diagnosis of Computational Anatomical Model and Application of Computer-Aided Autopsy Imaging, Proceedings of The 3rd International Symposium on the project "Computational Anatomy", pp.63-71, 2012.3.3-4,Kyushu university, Fukuoka, Japan. Mar. (2012)

 

2011年度発表業績 

  • 川人翔平,山崎窓未,庄野逸,岡田真人.3次元MRF を用いた Bayes 断層画像再構成法.MI2011-9, 電子情報通信学会IE/PRMU/MI 研究会,May.(2011)
  • T. Inagaki, H. Shouno, S. Kido, Classification of Idiopathic Interstitial Pneumonia CT Images using Convolutional-net with Sparse Feature Extractors. International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications 2011 (PDPTA'11), Vol.2 pp.699-705
  • H. Shouno, M. Yamasaki, M. Okada, A Bayesian hyper-parameter inference for Radon transformed image reconstruction, International Journal of Biomedical Imaging, ID870252, 10pages
  • 庄野逸, 岡田真人. 局所変分法を用いた Total Variation の近似とノイズ除去.第14回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2011). Nov.(2011)
  • 庄野逸,瀧山健,岡田真人. 局所変分法を用いた Poisson 過程観測下における画像修復. 電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会.(2011)
  • 大野義典, 永田賢二,庄野逸,岡田真人.非線形マルコフ確率場モデルのハイパーパラメータ推定における決定的アルゴリズム.電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会 (2011)
  • H. Sasaki, A. Hyvärinen, M. U. Gutmann, H. Shouno. Topographic Representations for Linearly Correlated Components, NIPS 2011 workshop. Dec. (2011)
  • Y. Arakaki, H.Shouno, K.Takahashi, T.Morie. A hierarchical extension of the HOG model implemented in the convolution-net for human detection 情報処理学会 MPS 研究会 2012-MPS-087
  • 奈良紗友里, 庄野逸 階層モデルを用いたMT野神経回路モデル 電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会 (2011) NC2011-129 
  • 庄野逸,瀧山健,岡田真人 Poissonノイズ画像に対する局所変分法を用いた画像修復 日本物理学会春季大会
  • 木戸尚治,平野靖,徐睿,庄野逸:計算解剖モデルの診断支援とオートプシー・イメージング支援応用,(解説論文), Med. Imag. Tech. 29(3): pp.138-142, (2011)

 

2010年度発表業績 

  • Shouno, H.,  Okada, M.: "Bayesian Image Restoration for Medical Images Using Radon Transform", JPSJ, Vol.79, No.7., Jul.2010, 074004, doi: 10.1143/JPSJ.79.074004
  • 庄野逸, 岡田真人: "Radon 変換画像におけるハイパーパラメータ推定", MIRU2010
  • Tanaka, Y., Shouno, H., Kido, S.: "Classification of Idiopathic Interstitial Pneumonia on High-resolution CT Images using Counter Propagation Network.", In Proc. Intl. Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications 2010 (PDPTA'10), Vol.2, pp.652-657, Jul. (2010)
  • Shouno, H. Okada, M.: "A Hyper-parameter Inference for Radon Transformed Image Reconstruction using Bayesian Inference", In Proc. Machine Learning in Medical Imaging 2010 (MLMI'10), LNCS 6357 pp26-33, Sep. (2010)
  • 石川詔三,本村陽一,西田佳史,庄野逸.ベイジアンネットを導入したベイズ推定法による幼児の行動認識精度の改善 ~ 超音波センサとカメラ画像による実験評価 ~,NC2010-150,電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会,Mar.(2011)
  • 植木淳太,庄野逸.ベイズアプローチに基づいた断層画像における画像修復.NC2010-189, 電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会,Mar.(2011)
  • 新垣泰仁,庄野逸.SIFTアルゴリズムを導入したコンボリューションネットモデルの識別能力に対する検討.NC2010-200, 電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会,Mar.(2011)


2009年度発表業績 

  • (invited)庄野逸,岡田真人.医療画像再構成問題における画像修復.科研費特定領域研究「情報統計力学の深化と展開」発表会「情報統計力学の広がり:量子・画像・そして展開」pp.49-60, Jul.(2009)
  • 庄野逸,岡田真人.医用画像再構成におけるハイパーパラメータ推定.日本神経回路学会全国大会講演論文集.pp.48-49. Sep.(2009)
  • 庄野逸,岡田真人.Radon 変換を介した医用画像再構成における画像修復.第12回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2009). P071
  • 稲垣大樹,庄野逸.スパースコーディングを用いた医療画像の特徴抽出.MPS76-34. 情報処理学会数理モデル化と問題解決研究会,Dec.(2009)
  • 石川詔三,本村陽一,西田佳史,庄野逸.幼児の行動認識のための Tree Augmented Naïve Bayes Model とベイジアンネットを組み合わせたベイズ推定の精度比較,MPS76-35, Dec.(2009)
  • 山本翔,庄野逸.ベイズアプローチに基づいた断層画像の再構成,MPS76-36. 情報処理学会数理モデル化と問題解決研究会,Dec.(2009)
  • 庄野逸,岡田真人.Bayes 推定を用いた Radon 変換画像の再構成.MI2009-78, 電子情報通信学会医用画像研究会,Jan.(2010)
  • 福島邦彦,林勲,庄野逸,菊池眞之,牧野裕樹.新しい競合学習法を用いたネオコグニトロン.NC2009-155,電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会, Mar.(2010)
  • 牧野裕樹,菊池眞之,福島邦彦,林勲,庄野逸.ネオコグニトロンにおけるエッジ抽出方法の検討.NC2009-156,電子情報通信学会ニューロコンピューティング研究会,Mar.(2010)