徳永 旭将 (トクナガ テルマサ)

TOKUNAGA Terumasa

写真a

職名

准教授

研究室住所

福岡県飯塚市川津680-4

Scopus 論文情報  
総論文数: 0  総Citation: 0  h-index: 6

Citation Countは当該年に発表した論文の被引用数

出身大学 【 表示 / 非表示

  • 2006年03月   九州大学   理学部   地球惑星科学科   卒業   日本国

出身大学院 【 表示 / 非表示

  • 2011年03月  九州大学  大学院理学府  地球惑星科学専攻  博士課程・博士後期課程  修了  日本国

  • 2008年03月  九州大学  大学院理学府  地球惑星科学専攻  修士課程・博士前期課程  修了  日本国

取得学位 【 表示 / 非表示

  • 九州大学 -  博士(理学)  2011年03月

学内職務経歴 【 表示 / 非表示

  • 2019年04月
    -
    継続中

    九州工業大学   大学院情報工学研究院   知能情報工学研究系   准教授  

  • 2015年04月
    -
    2019年03月

    九州工業大学   大学院情報工学研究院   システム創成情報工学研究系   准教授  

学外略歴 【 表示 / 非表示

  • 2018年10月
    -
    2022年03月

    国立研究開発法人 科学技術振興機構   さきがけ研究員   日本国

  • 2018年08月
    -
    2019年03月

    九州大学   国際宇宙天気科学教育研究センター   客員准教授   日本国

  • 2018年04月
    -
    2019年03月

    情報システム研究機構・統計数理研究所   ものづくりデータ科学センター   客員准教授   日本国

  • 2013年05月
    -
    2015年03月

    情報システム研究機構・統計数理研究所   データ同化研究開発センター   特任助教   日本国

  • 2012年04月
    -
    継続中

    明治大学   先端数理科学インスティテュート   外来研究員   日本国

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所属学会・委員会 【 表示 / 非表示

  • 2013年04月
    -
    継続中
     

    情報処理学会MPS研究会  日本国

  • 2020年10月
    -
    継続中
     

    日本分子生物学会  日本国

  • 2016年10月
    -
    継続中
     

    日本地震学会  日本国

  • 2014年07月
    -
    2018年03月
     

    国際計算生物学会(The International Society for Computational Biology)  アメリカ合衆国

  • 2013年08月
    -
    継続中
     

    日本統計学会  日本国

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専門分野(科研費分類) 【 表示 / 非表示

  • 知覚情報処理

 

論文 【 表示 / 非表示

  • Identifying Snowfall Clouds at Syowa Station, Antarctica via a Convolutional Neural Network

    Kazue Suzuki, Masaki Shimomura, Kazuyuki Nakamura, Naohiko Hirasawa, Hironori Yabuki, Takashi Yamanouchi, Terumasa Tokunaga

    Advances in Artificial Intelligence - Selected Papers from the Annual Conference of Japanese Society of Artificial Intelligence (JSAI 2020)  ( Springer International Publishing )  1357 ( 1 ) 78 - 83   2021年07月  [査読有り]

    Japan  オンライン 

    DOI

  • Signal and Noise Separation from Satellite Magnetic Field Data through Independent Component Analysis: Prospect of Magnetic Measurements without Boom and Noise Source Information

    Shun Imajo, Masahito Nosé, Mari Aida, Haruhisa Matsumoto, Nana Higashio, Terumasa Tokunaga , Ayako Matsuoka

    Journal of Geophysical Research: Space Physics  ( American Geophysical Union )  126 ( 5 )   2021年04月  [査読有り]

    DOI Scopus

  • Image-Based Plant Disease Diagnosis with Unsupervised Anomaly Detection Based on Reconstructability of Colors

    Ryoya Katafuchi, Terumasa Tokunaga

    Proceedings of International Conference on Image Processing and Vision Engineering  ( SciTePress )  1   112 - 120   2021年04月  [査読有り]

    オンライン  オンライン  2021年04月  -  2021年04月

     概要を見る

    This paper proposes an unsupervised anomaly detection technique for image-based plant disease diagnosis. The construction of large and publicly available datasets containing labeled images of healthy and diseased crop plants led to growing interest in computer vision techniques for automatic plant disease diagnosis. Although supervised image classifiers based on deep learning can be a powerful tool for plant disease diagnosis, they require a huge amount of labeled data. The data mining technique of anomaly detection includes unsupervised approaches that do not require rare samples for training classifiers. We propose an unsupervised anomaly detection technique for image-based plant disease diagnosis that is based on the reconstructability of colors; a deep encoder-decoder network trained to reconstruct the colors of healthy plant images should fail to reconstruct colors of symptomatic regions. Our proposed method includes a new image-based framework for plant disease detection that utilizes a conditional adversarial network called pix2pix and a new anomaly score based on CIEDE2000 color difference. Experiments with PlantVillage dataset demonstrated the superiority of our proposed method compared to an existing anomaly detector at identifying diseased crop images in terms of accuracy, interpretability and computational efficiency.

    DOI arXiv

  • CNNを用いた南極・昭和基地に降雪をもたらす雲識別

    鈴木 香寿恵, 下村 真生, 中村 和幸, 平沢 尚彦, 矢吹 裕伯, 山内 恭, 徳永 旭将

    人工知能学会全国大会論文集  ( 一般社団法人 人工知能学会 )  2020 ( 0 ) 3F1ES205 - 3F1ES205   2020年01月

     概要を見る

    <p>近年の温暖化環境における南極氷床の涵養量の変動のふるまいは、地球全体の水収支に大きな影響を及ぼすことから関心が高まっているが,その厳しい環境や降雪量の観測自体が難しいという現状である。限定された観測データを組み合わせ降雪量推定モデルの開発を行ってきた。 今回は南極・昭和基地において観測された降雪時の雲画像に対して、CNNを適用し,二値および三値の自動識別を試みた。「Atmospheric River」と呼ばれる高高度の連なる雲が降雪に寄与しているとし,その雲構造をもつ降雪時の画像を正例,その雲構造がない,もしくは画像視野が十分でない場合準正例とした。 ネットワーク構造としてはVGG16にInception構造を加え,全結合層をGlobal Average Poolingに置き換えてパラメタ数を削減した。 学習に対し正例138, 準正例477, 負例511のサンプルを用いた。 二値問題には正例と準正例を正例として扱った。 識別精度は,二値(三値)分類は71.00%(65.37%)であった。 Grad-CAMによる可視化結果は三値分類時に雲構造を捉えられている様子を示していた。</p>

    DOI CiNii

  • Cohesive and anisotropic vascular endothelial cell motility driving angiogenic morphogenesis

    Takubo N., Yura F., Naemura K., Yoshida R., Tokunaga T., Tokihiro T., Kurihara H.

    Scientific Reports    9 ( 1 )   2019年12月  [査読有り]

     概要を見る

    Vascular endothelial cells (ECs) in angiogenesis exhibit inhomogeneous collective migration called “cell mixing”, in which cells change their relative positions by overtaking each other. However, how such complex EC dynamics lead to the formation of highly ordered branching structures remains largely unknown. To uncover hidden laws of integration driving angiogenic morphogenesis, we analyzed EC behaviors in an in vitro angiogenic sprouting assay using mouse aortic explants in combination with mathematical modeling. Time-lapse imaging of sprouts extended from EC sheets around tissue explants showed directional cohesive EC movements with frequent U-turns, which often coupled with tip cell overtaking. Imaging of isolated branches deprived of basal cell sheets revealed a requirement of a constant supply of immigrating cells for ECs to branch forward. Anisotropic attractive forces between neighboring cells passing each other were likely to underlie these EC motility patterns, as evidenced by an experimentally validated mathematical model. These results suggest that cohesive movements with anisotropic cell-to-cell interactions characterize the EC motility, which may drive branch elongation depending on a constant cell supply. The present findings provide novel insights into a cell motility-based understanding of angiogenic morphogenesis.

    DOI Scopus

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口頭発表・ポスター発表等 【 表示 / 非表示

  • Atmospheric Riverによる南極域へのエアロゾル輸送(1)

    鈴木 香寿恵, 原圭 一郎, 徳永 旭将, 後藤 大輔, 平沢 尚彦, 山内 恭

    気象学会2021年度秋季大会  (オンライン)  2021年12月  -  2021年12月    日本気象学会

     概要を見る

    近年,水蒸気輸送と豪雨(雪)には対流性の雲が連なって形成されるAtmospheric River(AR)が関連していると考えられるようになり,南極域においても極方向の水蒸気フラックス強化となる背景場とARの観測事例が報告されている[1].そこで,昭和基地の降雪時にARと判別できる雲画像を用いたCNNによる自動識別に取り組んできた[2].また,客観解析データを用いた全球規模のARとエアロゾル輸送の関連について報告がされており,Aerosol Atmospheric River (AAR)となって高濃度エアロゾルが輸送されることが示されている.本研究では,これまで行ってきたARによる水蒸気輸送だけではなく,陸起源と考えられる大気中微量物質の輸送も同時に捉え,大気による物質輸送過程を機械学習による予測モデルを構築することを目指す.まずは,ARとエアロゾル輸送の関連について2009年のブリザードイベントについて調べた.

  • 4Dイメージングによる線虫の頭部神経活動の計測と回路シミュレーション

    飯野 雄一, 永田 大貴, 豊島 有, 佐藤 博文, 金森 真奈美, 久世 晃暢, ジャン ムンスソン ウ ステファン, 大江 紗, 村上 悠子, 久下 小百合, 広瀬 修,徳永 旭将,寺本 孝行,岩崎 唯史,吉田 亮,石原 健

    第31回 日本神経回路学会全国大会  (オンライン)  2021年09月  -  2021年09月    日本神経回路学会

     概要を見る

    C. elegans is a model organism in which the structure (connectome) of the whole nervous system composed of 302 neurons has been determined. We performed whole-brain imaging by spinning disk confocal microscope combined with piezo objective positioner to obtain calcium imaging data of the whole head neurons. Further, we modeled the dynamics of neuronal ensembles based on the observed activity data and connectome data. As a result, we could perform virtual ablation of neurons or particular connections to gain insights into the information flow through the neural circuits.

  • Simultaneous measurements of membrane voltage and intracellular Ca2+ of AWA neurons by a gene encoded voltage indicator and GCaMP

    Takeshi Ishihara, Noriko Sato, Terumasa Tokunaga

    23rd International C.elegans conference  (virtual)  2021年06月  -  2021年06月    Genetics Society of America

     概要を見る

    Measurement of neuronal activities in non-invasive and unanesthetized condition is important for understanding neuronal function in intact animals. Ca2+ imaging by fluorescent gene encoded calcium indicators (GECI) are a powerful way to measure neuronal activities in C. elegans. Although Ca2+ imaging revealed important aspects in neuronal functions, the measurement of neuronal membrane voltage is important to understand the neuronal functions. Furthermore, the relations of change of membrane voltages and changes of Ca2+ has not been fully understood. Recently, several types of gene encoded voltage indicators (GEVI) that are derived from 7TM proteins used for optogenetics has been developed to measure changes of membrane voltage in living animals. Even though the fluorescence of these GEVIs is dim, they showed fast time constants and relatively high fluorescent change depend on voltages. Among those GEVIs, we use paQuasAr3 for the voltage measurement, because it shows relatively higher fluorescence with other superior characteristics.
    Since AWA, one of the olfactory sensory neurons, which is responsible for diacetyl sensation, was reported to show all-or-none action potentials (Liu et al. 2018), we firstly analyzed AWA voltage changes induced by diacetyl. We found that fluorescence of paQuasAr3 expressed in AWA cell body is changed in response to diacetyl stimulation with high reproducibility. At the beginning of the stimulation, the transient increase and decrease of fluorescence intensity was observed, whereas the relatively higher fluorescence intensity was sustained during the stimulation. To elucidate relations between the Ca2+ responses and the voltage responses, we made wild-type animals expressing paQuasAr3 and GCaMP6f in AWA neurons, and measured both fluorescence at a cell body simultaneously. We found that the changes of paQuasAr3 started faster than the changes of GCaMP. These analyses will give insights on the neuronal functions in informational processing.

  • Development of training data with collaboration of observation, numerical simulation and machine leaning for space plasma phenomena forecast model

    Keiichiro FUKAZAWA, Tomoki KIMURA Terumasa TOKUNAGA, Shinya NAKANO

    Japan Geoscience Union Meeting 2021  (オンライン)  2021年05月  -  2021年06月    日本地球惑星科学連合

  • 線虫C.elegansの細胞レベルの 膜電位/カルシウム同時イメージング 確立に向けて

    徳永 旭将, 石原 健, 佐藤 則子, 岩崎 唯史  [招待有り]

    第2回分子サイバネティクス研究会,第46回分子ロボティクス定例研究会  (オンライン)  2021年05月  -  2021年05月    学術変革領域(A)「分子サイバネティクス」

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作品 【 表示 / 非表示

講演 【 表示 / 非表示

  • バイオイメージ解析におけるベイズ統計と機械学習の応用

    名古屋大学宇宙地球環境研究所研究集会 「宇宙環境の理解に向けての統計数理的アプローチ」 ( 名古屋大学 )  2017年12月22日  名古屋大学

  • 時空間パターン理解のためのベイズ統計・スパース推定の応用

    京都大学・学術情報メディアセンターセミナー ( 京都大学吉田キャンパス )  2017年10月17日  京都大学・学術情報メディアセンター

  • Whole neural network analysis of C. elegans using an automated image processing pipeline

    International Workshop on Quantitative Biology 2017 At Keio University ( 慶應大学 )  2017年04月15日  Japanese society for quantitative biology

  • バイオイメージ解析におけるベイズ統計の応用

    生命機能数理モデル検討会 ( 大阪大学免疫学フロンティア研究センター )  2014年05月28日  大阪大学免疫学フロンティア研究センター

  • 4次元動態計測データからの神経細胞活動度の自動定量化

    第一回腫瘍分子生物学•生命情報共同セミナー   2014年03月19日  金沢大学がん進展制御研究所

科研費獲得実績 【 表示 / 非表示

  • カーネル密度関数の局所変形による汎用的イメージアライメント法の開発

    若手研究(B)

    研究期間:  2015年04月  -  2017年03月

    研究課題番号:  15K16087

     概要を見る

    研究課題番号:15K16087
    医療画像や生物画像を想定し、異なる測定環境で得られた画像同士を共通の座標系に変換する”イメージ·アライメント”の開発を行う。既存のイメージ·アライメント法では、複雑な形状の物体を計測した画像や、画像の一部に欠損や不明 瞭な領域を含む画像に対しては、適切なアライメントができないという問題があった。本研究計画では、カーネル密度関数の局所変形という新たな観点から、高精度かつ汎用性の高いイメージ· アライメント法を提案する。

受託研究・共同研究実施実績 【 表示 / 非表示

  • 学習型動態モーフィングによる神経間シグナル伝達特性の解明(JST戦略的創造研究推進事業「さきがけ」)

    受託研究

    研究期間:  2018年10月  -  2022年03月

     概要を見る

    高速共焦点顕微鏡により計測されたCaイオンイメージングデータから、本来の時空間解像度を超えて動態を推定する”学習型動態モーフィング技術”の研究を行う。提案技術は、ベイズ推論に基づき動きや変形場を推定する”非剛体イメージレジストレーション”、複数の時空間解像度で計測されたイメージングデータを機械学習により統合する”深さ補間”、”画像超解像”技術から成る。それにより、ギャップ結合と化学シナプス結合のいずれが用いられたかをCaイメージングデータから判別する技術を確立する。さらに、宇宙科学に関するサブテーマを設定し、汎用性の実証と領域内外への水平展開を狙う。

  • 観測・数値シミュレーション・機械学習の融合による宇宙プラズマ現象予測モデルの開発

    その他共同研究等

    研究期間:  2018年06月  -  2019年03月

     概要を見る

    本研究では、飛翔体による宇宙プラズマ観測データと数値プラズマシミュレーションを、機械学習によって統合的に解析することで、「低空間次元・小観測数・単地点観測」という観測データを時空間に拡張し、そこで起きる現象の変動を抽出することを目的とする(研究代表:深沢圭一郎, 京都大学)。

  • Hisaki観測・数値シミュレーション・機械学習の融合による宇宙プラズマ現象理解につながる手法の研究開発

    その他共同研究等

    研究期間:  2018年04月  -  2019年03月

その他競争的資金獲得実績 【 表示 / 非表示

  • NOAA/AVHRR雲画像を用いた降雪をもたらす雲の検出法および降雪量の推定

    提供機関:  大学共同利用機関法人 情報システム研究機構 

    研究期間:  2019年07月  -  2020年03月

  • 観測・数値シミュレーション・機械学習の融合による宇宙プラズマ現象予測モデルの開発

    提供機関:  大学共同利用機関法人 情報システム研究機構 

    研究期間:  2019年07月  -  2020年03月

  • 女性とこどものこころとからだの健康サポート

    提供機関:  文部科学省 

    研究期間:  2019年01月  -  2022年03月

その他研究活動 【 表示 / 非表示

  • 論文査読

    2017年05月
    -
    2017年06月
     

     概要を見る

    画像電子学会誌VC特集号のショートペーパーの査読

海外研究歴 【 表示 / 非表示

  • 宇宙プラズマ環境場データの機械学習に基づく地球磁気圏応答特性の解明

    ジョンズホプキンス大学応用物理学研究所  アメリカ合衆国  研究期間:  2019年11月14日  -  2020年03月20日

 

担当授業科目 【 表示 / 非表示

  • 2020年度  データ解析

  • 2020年度  確率・統計

  • 2019年度  統計とデータ解析

  • 2019年度  数値計算

  • 2019年度  確率・統計

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FD活動への参加 【 表示 / 非表示

  • 2018年07月04日   AO(総合型選抜)入試に関するワークショップ

  • 2018年06月13日   平成30年度第4回大学院英語講義のためのFD講習会

  • 2017年09月20日   平成29年度第1回大学院英語講義のためのFD講習会

 

学会・委員会等活動 【 表示 / 非表示

  • 2013年04月
    -
    2017年03月

    情報処理学会MPS研究会   情報処理学会数理モデル化と問題解決検討会運営委員

社会貢献活動(講演会・出前講義等) 【 表示 / 非表示

  • ベイジアンモデル応用: トラッキング

    2021年03月
     
     
  • 先端的な科学計測とデータサイエンスの理想的な協働へ向けて

    2021年03月
     
     

     概要を見る

    北九州環境ミュージアムにおいて, 公益社団法人日本技術士会九州本部北九州地区支部2021年3月度CPDに講師として参加し, 「先端的な科学計測とデータサイエンスの理想的な協働へ向けて」という題目で講演を行った。

  • 九州大学理学府地球惑星科学専攻特別講義

    2019年08月
     
     
  • 2014年統計数理研究所公開講座

    2014年12月