２０２２年３月７日（月）にオンラインで開催された第21回複雑系マイクロシンポジウムにて、本研究室から３名の学生が発表を行いました。
平間 友大, 横山想一郎, 倫央, 川村秀憲 : CNN を用いた漁業資源管理のための定置網操業手法の提案, 第21回複雑系マイクロシンポジウム, 11, オンライン(2022)
劉 兆邦, 横山 想一郎, 山下 倫央, 川村 秀憲, 多田 満朗 : 灯油配送計画決定に向けた多層パーセプトロンを用いた家庭内灯油消費量の推定, 第21回複雑系マイクロシンポジウム, 8, オンライン(2022)
鐘 支俊, 横山 想一郎, 山下 倫央, 川村 秀憲, 佐藤 好美, 長谷川 怜, 平澤 幸：Swin Transformerを用いたバス乗客属性の推定, 第21回複雑系マイクロシンポジウム, 9, オンライン(2022)
発表を行った平間さんにシンポジウムについてレポートしてもらいました。
― シンポジウムに参加して気づいた点や最近の動向について
本シンポジウムは機械工学や情報科学など、複雑系システムに関する幅広いテーマが投稿、発表されていました。本研究室で取り組んでいる機械学習を用いたテーマの多くは、主にソフトウェア上で完結しています。しかし、他研究室の発表では現実のロボットなどのハードウェアへの組み込みも想定した研究が多くなされており、実装上の問題点や課題について議論されていました。実社会の問題を解決するには、こういった両方の分野に精通した人材が今後社会で求められるのではないかと感じました。
― 研究に関連する発表について
タイトル：深層学習による MRI 画像からの前立腺がん診断支援に関する研究
発表者：中吉航平
共著者：鈴木昭弘, 川上敬, 菊池明泰, 和田直史, 竹沢恵, 大江亮介（北科大）,笹尾拓巳, 中谷聡, 坂丈敏
所属：坂泌尿器科
優秀プレゼンテーション賞を受賞したこの研究は「深層学習による MRI 画像からの前立腺がん診断支援に関する研究」は前立腺がんの検出におけるCNNモデルを用いた実験を行っています。実際に患者から得られた複数のMRIの撮影方法による画像をもとに、画像の切り出し方法による精度の検証や、判断根拠の可視化手法であるGradCamを用いた定性的評価、Unetを用いたがん領域のセグメンテーションなどのアプローチを検討していました。この実験を通して、医療現場で専門家のがん診断支援に役立てるモデルを作成することを狙っています。近年、このように専門家にしかできなかったタスクにおいて深層学習を用いた研究が多くされており、特に医療分野における問題の解決は社会に大きな貢献があると考えられます。（博士3年 平間 友大）
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