Projects

深層センシング（センシングと処理の同時最適化）を一般化し、新しい計算カメラを開発して多様なビジョン・AI応用で高精度・低データ・低計算コストを実現することを目指す国際共同研究です。日米加の研究連携強化も目的です。

半教師あり学習や弱教師あり学習などのLabel-efficient learningを活用し、少ないアノテーションコストで高精度な医用画像解析を実現する手法の研究に取り組んでいます。

画像解析技術と機械学習を用いて、病理・顕微鏡画像などの画像データ（Vision）と遺伝子発現などのオミクスデータ（Omics）を統合的に解析する手法を開発し、疾患理解や診断・治療研究への貢献を目指しています。

これまで目視に頼っていたがん細胞診断を、細胞の3次元形状計測とデータベース構築および診断の機械学習により自動化します。これにより、高速・高精度ながん細胞診断支援システムを開発し、世界中の誰もがどこでもがん診断を受けられる社会を実現します。

知識を要する画像・映像に関する質疑応答（Knowledge Visual Question Answering; KVQA）は、画像・映像に関する質問で、回答に知識を必要とするタスクです。

物理学は、その長い歴史の中で、自然科学で最も精密な実験場を提供し、さまざまな自然の階層における課題を、数理科学との連携により解決してきました。一方で、機械学習分野は、人工知能の基盤をなす数理体系であり、近年の計算科学の進展により爆発的な進化を見せている、大きな研究分野です。我々は、これら大きな二つの分野を融合する、「学習物理学領域」を提案します。

近年、開腹手術とくらべて患者の負担が少なく快復が早いことから内視鏡手術が注目されている。しかし、内視鏡で得られるのは視野の狭い2次元画像で、術者に高度な技術を要求することから開腹手術と比べて効率や安全性が劣るという問題がある。本研究では、新たな光計測技術を開発し非接触でリアルタイムの臓器の3次元計測･推定手法を実現する。