2024/05/24 更新

トクナガ テルマサ
徳永 旭将
TOKUNAGA Terumasa
Scopus 論文情報  
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Citation Countは当該年に発表した論文の被引用数

所属
大学院情報工学研究院 知能情報工学研究系
職名
准教授
外部リンク

研究キーワード

  • 神経科学

  • 統計的機械学習

  • イメージ解析

  • ベイズ推論

  • 異常検知

研究分野

  • 情報通信 / 知覚情報処理

出身学校

  • 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

  • 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

  • 九州大学  -  博士(理学)   2011年03月

学内職務経歴

  • 2019年04月 - 現在   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

  • 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 - 現在   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

  • 2012年04月 - 2013年04月   一般財団法人 高度情報科学技術研究機構   計算科学技術部   職員(その他)   日本国

  • 2011年04月 - 2012年03月   明治大学   先端数理科学インスティテュート   研究推進員   日本国

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所属学会・委員会

  • 2013年04月 - 現在   情報処理学会MPS研究会   日本国

  • 2020年10月 - 現在   日本分子生物学会   日本国

  • 2022年04月 - 現在   日本数理生物学会   日本国

  • 2016年10月 - 現在   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 - 現在   日本統計学会   日本国

  • 2012年04月 - 現在   日本測地学会   日本国

  • 2006年04月 - 現在   地球電磁気・地球惑星圏学会   日本国

  • 2006年04月 - 現在   日本地球惑星連合   日本国

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論文

  • Layer-wise External Attention by well-localized attention map for efficient deep anomaly detection 査読有り 国際誌

    Keiichi Nakanishi, Ryo Shiroma, Tokihisa Hayakawa, Ryoya Katafuchi, Terumasa Tokunaga

    SN Computer Science ( Springer Nature )   2024年06月

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    担当区分:最終著者, 責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    DOI: 10.1007/s42979-024-02912-3

    DOI: 10.1007/s42979-024-02912-3

  • Layer-wise External Attention for Efficient Deep Anomaly Detection 査読有り

    Tokihisa Hayakawa, Keiichi Nakanishi, Ryoya Katafuchi, Terumasa Tokunaga

    Proceedings of the 3rd International Conference on Image Processing and Vision Engineering ( SCITEPRESS - Science and Technology Publications )   100 - 110   2023年01月

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    担当区分:最終著者, 責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    チェコ   プラハ  

    DOI: 10.5220/0011856800003497

    DOI: 10.5220/0011856800003497

    CiNii Research

    その他リンク: https://www.scitepress.org/Link.aspx?doi=10.5220/0011856800003497

  • Behavioral forgetting of olfactory learning is mediated by interneuron-regulated network plasticity in Caenorhabditis elegans 査読有り 国際誌

    Jamine Teo, Itsuki Kurokawa, Yuuki Onishi, Noriko Sato, Tomohiro Kitazono, Terumasa Tokunaga, Manabi Fujiwara, Takeshi Ishihara

    eNeuro ( the Society for Neuroscience )   9 ( 4 )   2022年08月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    Forgetting is important for animals to manage acquired memories to enable adaptation to changing environments; however, the neural network in mechanisms of forgetting is not fully understood. To understand the mechanisms underlying forgetting, we examined olfactory adaptation, a form of associative learning, in Caenorhabditis elegans (C. elegans). The forgetting of diacetyl olfactory adaptation in C. elegans is regulated by secreted signals from AWC sensory neurons via the TIR-1/JNK-1 pathway. These signals cause a decline of the sensory memory trace in AWA neurons where diacetyl is mainly sensed. To further understand the neural network that regulates this forgetting, we investigated the function of interneurons downstream of AWA and AWC neurons. We found that a pair of interneurons, AIA, is indispensable for the proper regulation of behavioral forgetting of diacetyl olfactory adaptation. Loss of or inactivation of AIA caused the impairment of the chemotaxis recovery after adaptation without causing severe chemotaxis defects in naïve animal. AWA Ca2+ imaging analyses suggested that loss or inactivation of AIA interneurons did not affect the decline of the sensory memory trace after the recovery. Furthermore, AIA responses to diacetyl were observed in naïve and after the recovery, but not just after the conditioning, suggesting that AIA responses after the recovery are required for the chemotaxis to diacetyl. We propose that the functional neuronal circuit for attractive chemotaxis to diacetyl is changed temporally at the recovery phase so that AIA interneurons are required for chemotaxis, although AIAs are dispensable for attractive chemotaxis to diacetyl in naïve animals.

    DOI: https://doi.org/10.1523/ENEURO.0084-22.2022

    DOI: https://doi.org/10.1523/ENEURO.0084-22.2022

    その他リンク: https://www.eneuro.org/content/early/2022/08/17/ENEURO.0084-22.2022

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

    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

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    DOI: 10.1029/2020JA028790

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    その他リンク: https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/2020JA028790

  • Image-based Plant Disease Diagnosis with Unsupervised Anomaly Detection based on Reconstructability of Colors 査読有り 国際誌

    Katafuchi, R. and Tokunaga, T.

    In Proceedings of the International Conference on Image Processing and Vision Engineering - IMPROVE ( SciTePress )   112 - 120   2021年04月

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    担当区分:最終著者, 責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    Virtual   Virtual   2021年04月28日  -  2021年04月30日

    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 u tilizes 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: 10.5220/0010463201120120

    DOI: 10.5220/0010463201120120

  • Cohesive and anisotropic vascular endothelial cell motility driving angiogenic morphogenesis 査読有り

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

    Scientific Reports   9 ( 1 )   2019年12月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    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: 10.1038/s41598-019-45666-2

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  • SPF-CellTracker: Tracking Multiple Cells with Strongly-Correlated Moves Using a Spatial Particle Filter 査読有り 国際誌

    Hirose O., Kawaguchi S., Tokunaga T., Toyoshima Y., Teramoto T., Kuge S., Ishihara T., Iino Y., Yoshida R.

    IEEE/ACM Transactions on Computational Biology and Bioinformatics ( Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. )   15 ( 6 )   1822 - 1831   2018年11月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    © 2004-2012 IEEE. Tracking many cells in time-lapse 3D image sequences is an important challenging task of bioimage informatics. Motivated by a study of brain-wide 4D imaging of neural activity in C. elegans, we present a new method of multi-cell tracking. Data types to which the method is applicable are characterized as follows: (i) cells are imaged as globular-like objects, (ii) it is difficult to distinguish cells on the basis of shape and size only, (iii) the number of imaged cells in the several-hundred range, (iv) movements of nearly-located cells are strongly correlated, and (v) cells do not divide. We developed a tracking software suite that we call SPF-CellTracker. Incorporating dependency on the cells' movements into the prediction model is the key for reducing the tracking errors: the cell switching and the coalescence of the tracked positions. We model the target cells' correlated movements as a Markov random field and we also derive a fast computation algorithm, which we call spatial particle filter. With the live-imaging data of the nuclei of C. elegans neurons in which approximately 120 nuclei of neurons were imaged, the proposed method demonstrated improved accuracy compared to the standard particle filter and the method developed by Tokunaga et al. (2014).

    DOI: 10.1109/TCBB.2017.2782255

    DOI: 10.1109/TCBB.2017.2782255

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  • Accurate Automatic Detection of Densely Distributed Cell Nuclei in 3D Space 査読有り 国際誌

    Toyoshima Y., Tokunaga T., Hirose O., Kanamori M., Teramoto T., Jang M.S., Kuge S., Ishihara T., Yoshida R., Iino Y.

    PLoS Computational Biology ( Public Library of Science )   12 ( 6 )   2016年06月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    To measure the activity of neurons using whole-brain activity imaging, precise detection of each neuron or its nucleus is required. In the head region of the nematode C. elegans, the neuronal cell bodies are distributed densely in three-dimensional (3D) space. However, no existing computational methods of image analysis can separate them with sufficient accuracy. Here we propose a highly accurate segmentation method based on the curvatures of the iso-intensity surfaces. To obtain accurate positions of nuclei, we also developed a new procedure for least squares fitting with a Gaussian mixture model. Combining these methods enables accurate detection of densely distributed cell nuclei in a 3D space. The proposed method was implemented as a graphical user interface program that allows visualization and correction of the results of automatic detection. Additionally, the proposed method was applied to time-lapse 3D calcium imaging data, and most of the nuclei in the images were successfully tracked and measured.

    DOI: 10.1371/journal.pcbi.1004970

    DOI: 10.1371/journal.pcbi.1004970

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    PubMed

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  • Automated detection and tracking of many cells by using 4D live-cell imaging data 査読有り

    Tokunaga T., Hirose O., Kawaguchi S., Toyoshima Y., Teramoto T., Ikebata H., Kuge S., Ishihara T., Iino Y., Yoshida R.

    Bioinformatics ( Oxford University Press )   30 ( 12 )   2014年06月

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    担当区分:筆頭著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    Motivation: Automated fluorescence microscopes produce massive amounts of images observing cells, often in four dimensions of space and time. This study addresses two tasks of time-lapse imaging analyses; detection and tracking of the many imaged cells, and it is especially intended for 4D live-cell imaging of neuronal nuclei of Caenorhabditis elegans. The cells of interest appear as slightly deformed ellipsoidal forms. They are densely distributed, and move rapidly in a series of 3D images. Thus, existing tracking methods often fail because more than one tracker will follow the same target or a tracker transits from one to other of different targets during rapid moves. Results: The present method begins by performing the kernel density estimation in order to convert each 3D image into a smooth, continuous function. The cell bodies in the image are assumed to lie in the regions near the multiple local maxima of the density function. The tasks of detecting and tracking the cells are then addressed with two hill-climbing algorithms. The positions of the trackers are initialized by applying the cell-detection method to an image in the first frame. The tracking method keeps attacking them to near the local maxima in each subsequent image. To prevent the tracker from following multiple cells, we use a Markov random field (MRF) to model the spatial and temporal covariation of the cells and to maximize the image forces and the MRF-induced constraint on the trackers. The tracking procedure is demonstrated with dynamic 3D images that each contain >100 neurons of C.elegans. © 2014 The Author. Published by Oxford University Press. All rights reserved.

    DOI: 10.1093/bioinformatics/btu271

    DOI: 10.1093/bioinformatics/btu271

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    PubMed

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  • Extraction of groove feelings from drum data using non-negative matrix factorization 査読有り

    Ohya Y., Nakamura K., Tokunaga T.

    6th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems, and 13th International Symposium on Advanced Intelligence Systems, SCIS/ISIS 2012   125 - 130   2012年12月

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    担当区分:最終著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    In this paper, we propose the algorithm to extract the groove feeling from drum data. In the previous researches, extraction of the groove feeling requires pre-separated acoustic sources. We employed non-negative matrix factorization (NMF) to make separated information on hitting time from monaural wave data in which multiple acoustic sources are mixed. We applied our algorithm to a drum data and obtained a difference of time fluctuations among instruments, which relates to groove feeling and impression. The result implies that the proposed algorithm can extract some sensitive differences of nuance of drumming. © 2012 IEEE.

    DOI: 10.1109/SCIS-ISIS.2012.6505312

    DOI: 10.1109/SCIS-ISIS.2012.6505312

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  • Separation of stationary and non-stationary sources with a generalized eigenvalue problem 査読有り

    Hara S., Kawahara Y., Washio T., von Bünau P., Tokunaga T., Yumoto K.

    Neural Networks   33   7 - 20   2012年09月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    Non-stationary effects are ubiquitous in real world data. In many settings, the observed signals are a mixture of underlying station ary and non-stationary sources that cannot be measured directly. For example, in EEG analysis, electrodes on the scalp record the activity from several sources located inside the brain, which one could only measure invasively. Discerning stationary and non-stationary contributions is an important step towards uncovering the mechanisms of the data generating system. To that end, in Stationary Subspace Analysis (SSA), the observed signal is modeled as a linear superposition of stationary and non-stationary sources, where the aim is to separate the two groups in the mixture. In this paper, we propose the first SSA algorithm that has a closed form solution. The novel method, Analytic SSA (ASSA), is more than 100 times faster than the state-of-the-art, numerically stable, and guaranteed to be optimal when the covariance between stationary and non-stationary sources is time-constant. In numerical simulations on wide range of settings, we show that our method yields superior results, even for signals with time-varying group-wise covariance. In an application to geophysical data analysis, ASSA extracts meaningful components that shed new light on the Pi 2 pulsations of the geomagnetic field. © 2012 Elsevier Ltd.

    DOI: 10.1016/j.neunet.2012.04.001

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  • High-top clouds play an efficient part in moisture transport to the Antarctic

    Kazue Suzuki, Terumasa Tokunaga, Takashi Yamanouchi, Hideaki Motoyama

    ESS Open Archive ( Wiley and Authorea )   2022年08月

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    記述言語:英語   掲載種別:記事・総説・解説・論説等(その他)

    DOI: 10.1002/essoar.10512276.1

    DOI: 10.1002/essoar.10512276.1

  • 半教師あり二値分類のためのクラス事前確率を用いたコスト関数の提案 査読有り

    中西 慶一, 徳永 旭将

    第25回画像の認識・理解シンポジウム ( 情報処理学会コンピュータビジョンとイメージメディア(CVIM)研究会 )   2022年07月

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    担当区分:最終著者, 責任著者   記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(研究会,シンポジウム資料等)

    日本   姫路   2022年07月25日  -  2022年07月28日

    本稿は半教師あり二値分類のための新しいコスト関数を 提案する. 提案するコスト関数は, Focal Loss を半教師あり分類のために拡張した損失関数とクラス事前確率罰則項 から構成される. クラス事前確率罰則項を導入することで, ラベルなしデータにおける正例の割合がわかる場合, その 事前情報を直接的に推論に活用することが可能である. 提 案するコスト関数の有用性を評価するため, CIFAR-10 を 用いた画像二値分類試験を行った. その結果, 少量のラベ ルありデータセットや不均衡なデータセットにおいて, 提 案するコスト関数は既存のコスト関数と比べて優れた性能を示すことを確認した.

    その他リンク: https://sites.google.com/view/miru2022/program#h.44rbhnwbmvlj

  • Identifying Snowfall Clouds at Syowa Station, Antarctica via a Convolutional Neural Network 査読有り 国際誌

    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

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    Japan   オンライン  

    DOI: 10.1007/978-3-030-73113-7_7

    その他リンク: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-73113-7_7

  • 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

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    担当区分:最終著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    <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: 10.11517/pjsai.JSAI2020.0_3F1ES205

    CiNii Article

    CiNii Research

    その他リンク: https://ci.nii.ac.jp/naid/130007857079

  • 計測,モデル,データ科学はどのように協調できるか? 招待有り 査読有り

    徳永 旭将

    計測と制御 ( 公益社団法人 計測自動制御学会 )   58 ( 3 )   166 - 170   2019年03月

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    担当区分:筆頭著者, 最終著者, 責任著者   記述言語:日本語   掲載種別:記事・総説・解説・論説等(学術雑誌)

    DOI: 10.11499/sicejl.58.166

    CiNii Article

    CiNii Research

    その他リンク: https://ndlsearch.ndl.go.jp/books/R000000004-I029600573

  • ディープラーニングによる南極昭和基地周辺における降雪をもたらす雲の検出

    鈴木 香寿恵, 徳永 旭将, 福地 岬稀, 平沢 尚彦, 山内 恭

    雪氷研究大会講演要旨集 ( 公益社団法人 日本雪氷学会/日本雪工学会 )   2019 ( 0 )   119   2019年01月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(研究会,シンポジウム資料等)

    DOI: 10.14851/jcsir.2019.0_119

    CiNii Article

    CiNii Research

    その他リンク: https://ci.nii.ac.jp/naid/130007743208

  • 線虫の全脳活動データに対する位相解析

    岩崎 唯史, 寺本 孝行, 大江 紗, 徳永 旭将, 広瀬 修, S. Wu, 豊島 有, ジャン ムンソン, 吉田 亮, 飯野 雄一, 石原 健

    2017年度日本物理学会第72回年次大会講演集 ( 一般社団法人日本物理学会 )   2017年03月

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(研究会,シンポジウム資料等)

    日本   大阪   2017年03月17日  -  2017年03月20日

    DOI: https://doi.org/10.11316/jpsgaiyo.72.1.0_2817

  • データ同化によって線虫の神経回路をまるごと読み解く : 現状と課題 招待有り 査読有り

    徳永 旭将, 吉田 亮, 岩崎唯史

    Journal of The Japan Society for Simulation Technology ( 日本シミュレーション学会 )   32 ( 4 )   287 - 294   2013年12月

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    担当区分:責任著者   記述言語:日本語   掲載種別:記事・総説・解説・論説等(その他)

    J-GLOBAL

  • Annual and semi-annual Sq variations at 96° MM MAGDAS I and II stations in Africa 査読有り 国際誌

    El Hawary R., Yumoto K., Yamazaki Y., Mahrous A., Ghamry E., Meloni A., Badi K., Kianji G., Uiso C., Mwiinga N., Joao L., Affluo T., Sutcliffe P., Mengistu G., Baki P., Abe S., Ikeda A., Fujimoto A., Tokunaga T.

    Earth, Planets and Space   64 ( 6 )   425 - 432   2012年01月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    The quiet daily variations of the geomagnetic field (S q ) have been studied by using the geomagnetic data of the 10 International Quietest Days. Geomagnetic data from MAGDAS I and II stations - ten stations were selected around the 96° magnetic meridian (MM) - over Africa have been analyzed from September 2008 to August 2009. The analysis of this unique data set clarifies the characteristics of the S q variations over the African sector for the first time by observational geomagnetic data. In this paper, we found that S q (H) and S q (D) show a predominantly annual variation. The most interesting result, and a new finding in the African sector, is the appearance of two vortices in the day lit southern hemisphere during spring. Further data analysis also revealed many other interesting characteristics for the S q over the African sector. Copyright © The Society of Geomagnetism and Earth, Planetary and Space Sciences (SGEPSS).

    DOI: 10.5047/eps.2011.10.013

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  • Onset time determination of precursory events in time series data by an extension of Singular Spectrum Transformation 招待有り 査読有り

    Tokunaga T., Ikeda D., Nakamura K., Higuchi T., Yoshikawa A., Uozumi T., Fujimoto A., Morioka A., Yumoto K.

    International Journal of Circuits, Systems and Signal Processing   5 ( 1 )   46 - 60   2011年10月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    To predict an occurrence of extraordinary phenomena, such as earthquakes, failures of engineering systems and financial market crushes, it is important to identify precursory events in time series. However, existing methods are limited in their applicability for real world precursor detections. Recently, Ide and Inoue [1] have developed an SSA-based change-point detection method, called singular spectrum transformation (SST). SST is suitable for detecting various types of change-points, but real world precursor detections can be far more difficult than expected. In general, precursory events are observed as minute and less-visible fluctuations preceding an onset of massive fluctuations of extraordinary phenomena and therefore they are easily over-looked. To overcome this point, we extend the conventional SST to the multivariable SST. The originality of our strategy is in focusing on synchronism detections of precursory events in multiple sequences of univariate time series. We performed some experiments by using artificial data and showed the superiority of multivariable SST in detecting onset of precursory events. Furthermore, the superiority is also shown statistically in determining the onset of precursory events by using real world time series.

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  • Pi 2 waves simultaneously observed by Cluster and CPMN ground-based magnetometers near the plasmapause 査読有り 国際誌

    Kawano H., Ohtani S., Uozumi T., Tokunaga T., Yoshikawa A., Yumoto K., Lucek E.A., André M.

    Annales Geophysicae   29 ( 9 )   1663 - 1672   2011年10月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    We have analyzed an event on 14 February 2003 in which Cluster satellites and the CPMN ground magnetometer chain made simultaneous observations of a Pi 2 pulsation along the same meridian. Three of the four Cluster satellites were located outside the plasmasphere, while the other one was located within the plasmasphere. By combining the multipoint observations in space and the multipoint observations on the ground, we have obtained a detailed L-profile of the Pi 2 signatures, which has not been done in the past. In addition, we have used a method called Independent Component Analysis (ICA) to separate out other superposed waves with similar spectral components. The result shows that the wave phase of the Pi 2 was the same up to L &sim; 3.9 (corresponding to the plasmasphere), became earlier up to L &sim; 4.1 (corresponding to the plasmapause boundary layer), and showed a delaying tendency up to L &sim; 5.9 (corresponding to the plasmatrough). This systematic phase pattern, obtained for the first time by a combination of a ground magnetometer chain and multisatellites along a magnetic meridian with the aid of ICA, supports the interpretation that a Pi 2 signal propagated from a farther source and reached the plasmasphere. © Author(s) 2011.

    DOI: 10.5194/angeo-29-1663-2011

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  • Pi 2 waves simultaneously observed by Cluster and CPMN ground-based magnetometers near the plasmapause 査読有り 国際誌

    Hideaki Kawano, Shin-ichi Ohtani, Teiji Uozumi, Terumasa Tokunaga, Akimasa Yoshikawa, Kiyohum Yumoto, E. A. Lucek, M. Andre, the CPMN group

    Annales Geophysicae ( European Geophysical Union )   29 ( 9 )   1663 - 1672   2011年09月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    We have analyzed an event on 14 February 2003 in which Cluster satellites and the CPMN ground magnetometer chain made simultaneous observations of a Pi 2 pulsation along the same meridian. Three of the four Cluster satellites were located outside the plasmasphere, while the other one was located within the plasmasphere. By combining the multipoint observations in space and the multipoint observations on the ground, we have obtained a detailed L-profile of the Pi 2 signatures, which has not been done in the past. In addition, we have used a method called Independent Component Analysis (ICA) to separate out other superposed waves with similar spectral components. The result shows that the wave phase of the Pi 2 was the same up to L ∼ 3.9 (corresponding to the plasmasphere), became earlier up to L ∼ 4.1 (corresponding to the plasmapause boundary layer), and showed a delaying tendency up to L ∼ 5.9 (corresponding to the plasmatrough). This systematic phase pattern, obtained for the first time by a combination of a ground magnetometer chain and multisatellites along a magnetic meridian with the aid of ICA, supports the interpretation that a Pi 2 signal propagated from a farther source and reached the plasmasphere. © Author(s) 2011.

    DOI: https://doi.org/10.5194/angeo-29-1663-2011

  • AKR modulation and global Pi2 oscillation 査読有り 国際誌

    Uozumi T., Yumoto K., Tokunaga T., Solovyev S., Shevtsov B., Marshall R., Liou K., Ohtani S., Abe S., Ikeda A., Kitamura K., Yoshikawa A., Kawano H., Itonaga M.

    Journal of Geophysical Research: Space Physics   116 ( 6 )   2011年01月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    In this report we present a temporal relationship between ground Pi2 and auroral kilometric radiation (AKR). We analyzed six isolated substorm events, which were observed by the MAGDAS/CPMN ground magnetometer network and the plasma wave instrument onboard the Polar satellite. We found that the time derivative of the height-integrated AKR power and the ground Pi2 D component had the same periodicity and that the two were synchronized with each other. When the D component fluctuated with the same (opposite) polarity as the magnetic bay variation, the AKR power tended to increase (decrease) during the corresponding interval. An isolated substorm event (AE ∼ 40 nT), which occurred around 10:19 UT on 24 January1997, was selected for a detailed study. The behavior of the Pi2 event can be interpreted by the substorm current wedge (SCW) and Pi2 propagation models. It is confirmed that the midlatitude and high-latitude D component oscillations can be treated as a proxy of the SCW oscillations, whereas the H component oscillations exhibited some phase shifts by the propagation delay of the Pi2 waves. That is, the temporal relation between the time derivative of the AKR power and the ground Pi2 suggests that the height-integrated AKR power was modulated coherently with the SCW oscillations. Copyright 2011 by the American Geophysical Union.

    DOI: 10.1029/2010JA016042

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  • Detecting precursory events in time series data by an extension of singular spectrum transformation 査読有り

    Tokunaga T., Ikeda D., Nakamura K., Higuchi T., Yoshikawa A., Uozumi T., Fujimoto A., Morioka A., Yumoto K.

    International Conference on Applied Computer Science - Proceedings   366 - 374   2010年12月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(国際会議プロシーディングス)

    To predict an occurrence of extraordinary phenomena, such as earthquakes, failures of engineering system and financial market crushes, it is important to identify precursory events in time series. However, existing methods are limited in their applicability for real world precursor detections. Recently, Ide and Inoue [1] have developed an SSA-based change-point detection method, called singular spectrum transformation (SST). In this paper, we extend the SST so that it is applicable for real world precursor detections, focusing on the wide applicability of the conventional SST. Although the SST is suitable for detecting various types of change-points, detecting precursors can be far more difficult than expected because, in general, real world time series contains measurement noise and non-stationary trends. Furthermore, precursory events are usually observed as minute and less-visible fluctuations preceding an onset of massive fluctuations of extraordinary phenomena and therefore they are easily over-looked. To overcome this, we extend the conventional SST to the multivariable SST, focusing on the synchronism detection of precursory events in multiple sequences of univariate time series. First, we would like to define the problem setting of real world precursory detections and consider its difficulties. Second, the multivariable SST is introduced. Third, we apply SST to geomagnetic time series data and show the multivariable SST is more suitable than the conventional SST for real world precursor detections. Finally, we show further experimental results using artificial data to evaluate the reliability of SST-based precursor detections.

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  • Propagation characteristics of Pi 2 pulsations observed at high- And low-latitude MAGDAS/CPMN stations: A statistical study 査読有り

    Uozumi T., Abe S., Kitamura K., Tokunaga T., Yoshikawa A., Kawano H., Marshall R., Morris R.J., Shevtsov B.M., Solovyev S.I., McNamara D.J., Liou K., Ohtani S., Itonaga M., Yumoto K.

    Journal of Geophysical Research: Space Physics   114 ( 11 )   2009年11月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    The objective of this study is to understand better the propagation of Pi 2 waves in the nighttime region. We examined Pi 2 oscillations that showed high correlation between high- and low-latitude Magnetic Data Acquisition System/Circum Pan-Pacific Magnetometer Network stations (correlation coefficient: |γ| ≥ 0.75). For each horizontal component (H and D) we examined the magnetic local time (MLT) dependence of the delay time of high-latitude Pi 2 oscillations that corresponds to the highest correlation with the low-latitude Pi 2 oscillation. We found the delay time of the high-latitude H showed remarkable MLT dependence, especially in the premidnight sector: we found that in the premidnight sector the high-latitude H oscillation tends to delay from the low-latitude oscillation (<100 s). On the other hand, the delay time of the high-latitude D oscillation was not significant (∼±10 s) in the entire nighttime sector. We propose a Pi 2 propagation model to explain the observed delay time of high-correlation highlatitude H. The model quantitatively explains the trend of the event distribution. We also examined the spatial distribution of high-correlation Pi 2 events relative to the center of auroral breakups. It was found that the high-correlation Pi 2 events tend to occur away from the center of auroral breakups by more than 1.5 MLT. The present result suggests that the high-correlation H component Pi 2 oscillations at high latitude are a manifestation of forced Alfvén waves excited by fast magnetosonic waves. Copyright 2009 by the American Geophysical Union.

    DOI: 10.1029/2009JA014163

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  • A new index to monitor temporal and long-term variations of the equatorial electrojet by MAGDAS/CPMN real-time data: EE-index 査読有り

    Uozumi T., Yumoto K., Kitamura K., Abe S., Kakinami Y., Shinohara M., Yoshikawa A., Kawano H., Ueno T., Tokunaga T., McNamara D., Ishituka J.K., Dutra S.L.G., Damtie B., Doumbia V., Obrou O., Rabiu A.B., Adimula I.A., Othman M., Fairos M., Otadoy R.E.S.

    Earth, Planets and Space   60 ( 7 )   785 - 790   2008年01月

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    A new index, EE-index (EDst, EU, and EL), is proposed to monitor temporal and long-term variations of the equatorial electrojet by using the MAGDAS/CPMN real-time data. The mean value of the H component magnetic variations observed at the nightside (LT = 18-06) MAGDAS/CPMN stations along the magnetic equatorial region is found to show variations similar to those of Dst; we defined this quantity as EDst. The EDst can be used as a proxy of Dst for the real-time and long-term geospace monitoring. By subtracting EDst from the H component data of each equatorial station, ir is possible to extract the Equatorial Electrojet and Counter Electrojetcomponents, which are defined as EU and EL, respectively. Copyright © The Society of Geomagnetism and Earth, Planetary and Space Sciences (SGEPSS).

    DOI: 10.1186/BF03352828

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  • Global features of Pi 2 pulsations obtained by independent component analysis 査読有り

    Tokunaga T., Kohta H., Yoshikawa A., Uozumi T., Yumoto K.

    Geophysical Research Letters   34 ( 14 )   2007年07月

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    担当区分:筆頭著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)

    Ground Pi 2 pulsations are mixtures of several components reflecting (1) propagations of fast and shear Alfvén wave, (2) resonances of plasmaspheric/magnetospheric cavity and magnetic field lines, and (3) tansformations to ionospheric current systems. However, it has been unclear how they coupled with each other and how their signals are distributed at different latitudes. The present work is intended to pilot the future possibilities whether we can identify the global system of Pi 2 pulsations by Independent Component Analysis (ICA). We have successfully decomposed an isolated Pi 2 event on a quiet day observed at the CPMN stations into two components. One was the global oscillation that occurs from nightside high to equatorial latitudes with the common waveform and has an amplitude maximum at nightside high latitude. Another component was localized at nightside high latitudes. Its amplitudes were quite weak at low latitudes, but were enhanced near dayside dip equator. Copyright 2007 by the American Geophysical Union.

    DOI: 10.1029/2007GL030174

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口頭発表・ポスター発表等

  • Cost-effective Deep Image Segmentation with Partial Patch Annotations based on Semi-supervised Learning

    Terumasa Tokunaga, Keiichi Nakanishi, Ryoya Katafuchi, Kohki Miyama, Shou Watanabe

    The 4th International Symposium on Neuromorphic AI Hardware  2022年12月  Research Center for Neuromorphic AI Hardware

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    開催期間: 2022年12月13日 - 2022年12月14日   記述言語:英語   開催地:-46 Furusemba-machi, Kokurakita-ku, Kitakyushu-shi, Fukuoka 802-0082 Japan   国名:日本国  

    Image segmentation plays a central role in various real-world image processing applications, including object detection, object tracking, medical image diagnosis, scene understanding, and video surveillance. Over the last decade, supervised approaches based on deep learning (DL) have achieved outstanding performance in various segmentation tasks. However, most DL-based approaches require numerous pixel-wise annotations for training. This requirement often creates serious bottlenecks for research projects. Additionally, pixel-wise annotations of objects with indistinct boundaries can sometimes be arbitrary. In this study, we propose a novel semi-supervised image segmentation method called Cost-effective image Segmentation with Partial Annotations (CoSPA). Our main contributions are as follows: (1) Our method considerably reduces annotation costs of DL-based image segmentation maintaining practical performance, (2) We propose a novel cost function designed for CoSPA, (3) We experimentally demonstrate the effectiveness of CoSPA under extremely low annotation cost using real-world image datasets.

  • Layer-wise External Attention for Efficient Deep Anomaly Detection

    Tokihisa Hayakawa, Keiichi Nakanishi, Ryoya Katafuchi, Terumasa Tokunaga

    3rd International Conference on Image Processing and Vision Engineering  2023年04月  eseo

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    開催期間: 2023年04月21日 - 2023年04月23日   記述言語:英語   開催地:Prague, Czech Republic   国名:チェコ共和国  

    その他リンク: https://dblp.org/db/conf/improve/improve2023.html

  • Bidirectional 2D Reservoir Network for Image Anomaly Detection without any Training

    Keiichi Nakanishi, Terumasa Tokunaga

    The 5th International Symposium on Neuromorphic AI Hardware  the Research Center for Neuromorphic AI Hardware, Kyushu Institute of Technology

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    開催期間: 2024年02月29日 - 2024年03月02日   記述言語:英語   開催地:2-14-2 Asano, Kokurakita-ku, Kitakyushu, Fukuoka 802-0001 Japan   国名:日本国  

    その他リンク: https://www.brain.kyutech.ac.jp/~neuro/2023/11/30/5th-sympo/?lang=en

  • Heavy Snow Cloud Detection in Satellite Images Based on Semi-Supervised Image Segmentation

    Lin Magari, Terumasa Tokunaga, Kazue Suzuki

    The 14th Symposium on Polar Science  2023年11月  国立極地研究所

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    開催期間: 2023年11月14日 - 2023年11月15日   記述言語:英語   開催地:10-3 Midoricho, Tachikawa Tokyo 190-8518 Japan   国名:日本国  

    その他リンク: https://www.nipr.ac.jp/symposium2023/

  • The application of Echo State Network in reproducing the membrane potential response of olfactory neurons in C. elegans

    石橋 涼輔, 高島 功佑, 中西 慶一, 田向 権, 田中 悠一朗, 石原 健, 佐藤 則子, 徳永 旭将

    2023年日本バイオインフォマティクス学会年会・第12回生命医薬情報学連合大会  2023年09月  日本バイオインフォマティクス学会

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    開催期間: 2023年09月07日 - 2023年09月08日   記述言語:日本語   開催地:千葉県柏市   国名:日本国  

    その他リンク: https://smartconf.jp/content/iibmp2023/posterpresentation

  • The Reproduction of Calcium Ion Response in C. elegans Olfactory Neurons using Echo State Networks

    高島 功佑, 石橋 涼輔, 中西 慶一, 田向 権, 田中 悠一佑, 石原 健, 佐藤 則子, 徳永 旭将

    日本バイオインフォマティクス学会年会第12回生命医薬情報学連合大会  2023年09月  日本バイオインフォマティクス学会

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    開催期間: 2023年09月07日 - 2023年09月08日   記述言語:日本語   開催地:千葉県柏市   国名:日本国  

    その他リンク: https://smartconf.jp/content/iibmp2023/posterpresentation

  • 外部視覚注視機構による深層学習の異常検出能力と注視領域生成方法の関係について

    城間亮, 早川季寿, 中西慶一, 徳永旭将

    第26回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2023)  2023年07月  電子情報通信学会PRMU研究会

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    開催期間: 2023年07月26日 - 2023年07月29日   記述言語:日本語   開催地:静岡県浜松市   国名:日本国  

  • パッチ画像を用いた半教師あり学習に基づくセグメンテーションフレームワーク

    中⻄ 慶一, 徳永 旭将

    第26回画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2023)  2023年07月  電子情報通信学会PRMU研究会

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    開催期間: 2023年07月26日 - 2023年07月29日   記述言語:日本語   開催地:静岡県浜松市   国名:日本国  

  • Heavy Snow Cloud Detection in Satellite Images Based on Semi-Supervised Image Segmentation

    Lin Magari, Terumasa Tokunaga, Kazue Suzuki

    日本地球惑星科学連合2023年大会  2023年05月  日本地球惑星科学連合

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    開催期間: 2023年05月21日 - 2023年05月26日   記述言語:英語   開催地:幕張メッセ国際会議場   国名:日本国  

  • 深層学習によるGaNの表面モフォロジー画像からのオフ角度の推定

    石本宝,徳永旭将, 新田州吾, 渡邉浩崇

    先進パワー半導体分科会第9回講演会  2022年12月  先進パワー半導体分科会

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    開催期間: 2022年12月19日 - 2022年12月21日   記述言語:日本語   開催地:〒812-0032 福岡県福岡市博多区石城町2-1 福岡国際会議場   国名:日本国  

  • Distribution-Free Semi-Supervised Cost Function with a Class-Prior Probability

    Keiichi Nakanishi, Terumasa Tokunaga

    The 4th International Symposium on Neuromorphic AI Hardware  2022年12月  Research Center for Neuromorphic AI Hardware

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    開催期間: 2022年12月13日 - 2022年12月14日   記述言語:英語   開催地:-46 Furusemba-machi, Kokurakita-ku, Kitakyushu-shi, Fukuoka 802-0082 Japan   国名:日本国  

    Supervised learning requires a large amount of labeled data to obtain high generalization performance. The labeled data is created by annotation. However, the annotation has a lot of problems, such as high cost. In this study, we propose a novel semi-supervised cost function for using unlabeled data effectively, which consists of two important terms. There is a class-prior probability penalty and an extended Focal loss function. A class-prior probability prevents overfitting to labeled data by utilizing prior knowledge for a percentage of positive samples over unlabeled data. We performed binary image segmentation to evaluate the proposed cost function's effectiveness. As a result, the proposed cost function performs flexible segmentation of objects with ambiguous shapes, because the output values of the boundary regions transition smoothly compared with Binary Crossentropy (BCE) and PNU Loss.

  • A rule-based anomaly detection method using binary segmentation as preprocessing

    Kazumichi Tanaka, Sansei Hori, Keiichi Nakanishi, Terumasa Tokunaga

    The 4th International Symposium on Neuromorphic AI Hardware  2022年12月  Research Center for Neuromorphic AI Hardware

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    開催期間: 2022年12月13日 - 2022年12月14日   記述言語:英語   開催地:-46 Furusemba-machi, Kokurakita-ku, Kitakyushu-shi, Fukuoka 802-0082 Japan   国名:日本国  

    Semiconductor visual inspection systems are required to further improve productivity and quality control in proportion to the increasing demand for semiconductor products. In machine vision systems, the combination of conventional rule-based anomaly detection methods, which are characterized by their high explanatory power for the basis of judgment, and deep learning methods, which are characterized by their high extraction and classification accuracy for features such as complex shapes, is an effective means from the perspective of productivity and quality assurance.
    We propose a rule-based anomaly detection method that uses binary segmentation [1] as a preprocessing step. Figure 1 shows the inspection flow model of the proposed method. Binary segmentation is applied to the input image for regions that are difficult to distinguish from defect regions by clear human definition and that are a cause of over-detection with characteristics such as shape and pixel value. The extracted regions are then combined with the input image as a mask. Then, a rule-based abnormality detection inspection is applied to the synthesized image.

  • GL-CANomaly: Global and Local adversarial image completion networks for ANomaly detection

    Takara Ishimoto, Keiichi Nakanishi, Sansei Hori, Terumasa Tokunaga

    The 4th International Symposium on Neuromorphic AI Hardware  2022年12月  Research Center for Neuromorphic AI Hardware

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    開催期間: 2022年12月13日 - 2022年12月14日   記述言語:英語   開催地:-46 Furusemba-machi, Kokurakita-ku, Kitakyushu-shi, Fukuoka 802-0082 Japan   国名:日本国  

  • Resorvoir-based neuron model to emulate cellular neural activity responding to odor in C. elegans

    Ryosuke Ishibashi, Takumi Nakamura, Noriko Sato, Takeshi Ishihara, Yuichiro Tanaka, Hakaru Tamukoh, Terumasa Tokunaga

    The 4th International Symposium on Neuromorphic AI Hardware  2022年12月  Research Center for Neuromorphic AI Hardware

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    開催期間: 2022年12月13日 - 2022年12月14日   記述言語:英語   開催地:-46 Furusemba-machi, Kokurakita-ku, Kitakyushu-shi, Fukuoka 802-0082 Japan   国名:日本国  

    The nervous system of Caenorhabditis elegans (C. elegans) realizes sensory-motor transformation for many odorants despite it consists of only 302 neurons. Recently, we have developed a novel live-cell imaging technique based on genetically encoded voltage and calcium indicators. Our imaging system enables simultaneous measurements of voltage and Ca2+ responses to specific sequential odor stimulation at a single cellular level. The series of experiments interestingly suggest that an individual neuron can sensitively and quantitatively express time-varying environmental information quite unlike the formal neuron. In this study, we attempted to model a single-neuron of C. elegans in a data-driven manner. As a pilot study, we validated whether voltage responses in AWA, which is one of the olfactory sensory neurons of C. elegans, can be reproduced by a simple echo state network (ESN). For input data, we used synthetic square waves that imitate sequential odor stimulation in in-vivo experiments. For target signals, actual measurements of voltage responses in AWA were used. The prediction test by the trained ESN showed that the transient variations of membrane potentials can be successfully reproduced while we failed to reproduce quasi-stationary depolarizations during odorant stimulation (Figure 1). The result warrants further research on more realistic ESN models including multiple voltage dependent ion channels.

  • GL-CANomaly: Global and Local adversarial image Completion networks for ANomaly detection

    石本宝, 中西慶一, 堀三晟, 徳永旭将

    第25回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2022)  2022年11月  電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会

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    開催期間: 2022年11月20日 - 2022年11月23日   記述言語:日本語   開催地:つくば国際会議場   国名:日本国  

  • クラス事前確率を用いた分布を仮定しない半教師ありコスト関数とその応用

    中西慶一, 片渕 凌也, 堀 三晟, 徳永旭将

    第25回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2022)  2022年11月  電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会

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    開催期間: 2022年11月20日 - 2022年11月23日   記述言語:日本語   開催地:つくば国際会議場   国名:日本国  

  • 半教師あり2クラス分類に基づく尤度を利用した 粒子フィルタによる線虫の神経細胞追跡手法の提案

    坂田 大地, 中西 慶一, 佐藤 則子, 石原 健, 徳永 旭将

    第11回生命医薬情報学連合大会  2022年09月  日本バイオインフォマティクス学会, 日本オミックス医学会

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    開催期間: 2022年09月13日 - 2022年09月15日   記述言語:英語   開催地:大阪   国名:日本国  

  • 膜電位イメージングデータの画像解析パイプラインの開発

    Terumasa Tokunaga, Noriko Sato, Takeshi Ishihara, Keiichi Nakanishi, Daichi Sakata, takumi Namamura

    線虫研究の未来を創る会  2022年08月 

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    開催期間: 2022年08月29日 - 2022年08月30日   記述言語:日本語   開催地:オンライン  

  • A Class-prior probability regularization with an extended Focal Loss for efficient Semi-supervised classification

    A Class-prior probability regularization with an extended Focal Loss for efficient Semi-supervised classification

    The 3rd International Sympojium on Neuromorphic AI Hardware  九州工業大学ニューロモルフィックAIハードウェアセンター

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    開催期間: 2022年03月18日 - 2022年03月19日   記述言語:英語   開催地:福岡県   国名:日本国  

  • 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  日本気象学会

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    開催期間: 2021年12月02日 - 2021年12月08日   記述言語:日本語   開催地:オンライン  

    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.

  • LEA-Net: Layer-wise External Attention Network for Efficient Color Anomaly Detection

    片渕 凌也, 徳永 旭将

    第24回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2021)  電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会

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    開催期間: 2021年11月10日 - 2021年11月13日   記述言語:日本語   開催地:オンライン  

  • CNNを用いた顔認識に対するマスク着用の影響と改善方法の検討

    溝田 十悟, 徳永 旭将

    第24回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2021)  電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会

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    開催期間: 2021年11月10日 - 2021年11月13日   記述言語:日本語   開催地:オンライン  

  • 複数の脈波抽出領域と独立成分分析を用いたサーマルカメラによる非接触バイタルセンシング手法の提案

    野見山 陸, 徳永 旭将

    第24回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2021)  電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会

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    開催期間: 2021年11月10日 - 2021年11月13日   記述言語:日本語   開催地:オンライン  

  • 言語の違いに頑健なText-to-Imageモデルの構築に向けた展望

    仲地 早司, 徳永 旭将

    第24回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2021)  電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会

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    開催期間: 2021年11月10日 - 2021年11月13日   記述言語:日本語  

  • Aurora Image Segmentation with Deep PNU Learning

    片渕 凌也, 三好 由純, 徳永 旭将

    第150回地球電磁気・地球惑星圏学会総会・講演会2021  地球電磁気・地球惑星圏学会

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    開催期間: 2021年10月31日 - 2021年11月04日   記述言語:日本語   開催地:オンライン  

  • 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  日本神経回路学会

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    開催期間: 2021年09月21日 - 2021年09月23日   記述言語:英語   開催地:オンライン  

    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  Genetics Society of America

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    開催期間: 2021年06月21日 - 2021年06月24日   記述言語:英語   開催地:virtual  

    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.

  • 宇宙プラズマ現象予測モデル開発に向けた機械学習・数値シミュレーション・観測による学習データの整備

    Keiichiro FUKAZAWA, Tomoki KIMURA Terumasa TOKUNAGA, Shinya NAKANO

    Japan Geoscience Union Meeting 2021  日本地球惑星科学連合

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    開催期間: 2021年05月30日 - 2021年06月06日   記述言語:日本語   開催地:オンライン  

  • 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 招待有り

    徳永 旭将, 石原 健, 佐藤 則子, 岩崎 唯史

    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  学術変革領域(A)「分子サイバネティクス」

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    開催期間: 2021年05月10日   記述言語:日本語   開催地:オンライン  

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

    Ryoya Katafuchi, Terumasa Tokunaga

    International Conference on Image Processing and Vision Engineering  Institute for Systems and Technologies of Information, Control and Communication

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    開催期間: 2021年04月28日 - 2021年04月30日   記述言語:英語   開催地:オンライン  

  • 機械学習・数値シミュレーション・観測融合による宇宙プラズマ現象予測モデル開発に向けた学習データの整備 招待有り

    深沢 圭一郎, 木村 智樹, 徳永 旭将, 中野 慎也

    2020年度ISEE研究集会「太陽地球圏環境予測のためのモデル研究の展望」  名古屋大学宇宙地球環境研究所

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    開催期間: 2021年03月25日   記述言語:日本語   開催地:オンライン  

  • Overlapping Cluster Analysis of Whole-Brain Imaging Data of C.elegans: Detection of Functional Hub Neuron

    加藤 禎規, 佐藤 博文, 豊島 有, 大江 紗, 寺本 孝行, Stephen Wu, 徳永 旭将, 吉田 亮, 石原 健, 飯野 雄一, 岩崎 唯史

    日本物理学会第76回年次大会  日本物理学会

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    開催期間: 2021年03月12日 - 2021年03月15日   記述言語:日本語   開催地:オンライン  

    線虫C.elegansは全神経細胞間のシナプス結合が判明しており、カルシウムイメージングにより線虫頭部にある全中枢神経細胞の活動が測定されている。カルシウムイメージングに用いられる蛍光タンパク質の退色の影響を除いた後、神経活動データに対して重複クラスタ解析を行った。複数のクラスタに属する神経細胞に着目し、機能的なHubと思われる神経細胞を特定する。また、シナプス結合と機能的なHubの関係性について言及する。

  • 独立成分分析を用いた人工衛星干渉磁場の分離: 伸展物と事前情報を用いない磁場観測

    今城 峻, 能勢 正仁, 相田 真里, 松本 晴久, 東尾 奈々, 徳永 旭将, 松岡 彩子

    統計数理研究所共同研究集会 「宇宙地球環境の理解に向けての統計数理的アプローチ」  統計数理研究所, 名古屋大学宇宙地球環境研究所,名古屋大学数理データ科学教育研究センター

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    開催期間: 2020年12月08日   記述言語:日本語   開催地:オンライン  

  • An image processing pipeline for quantifying spatiotemporal evolution of voltage responses inside a single cell of C. elegans

    Terumasa Tokunaga, Noriko Sato, Yuishi Iwasaki, Takeshi Ishihara

    第43回日本分子生物学会年会  日本分子生物学会

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    開催期間: 2020年12月02日 - 2020年12月04日   開催地:オンライン  

  • 非対称的な相互作用を持つマルコフ確率場を変形モデルとした非剛体イメージレジストレーション技術の開発

    長村徹, 徳永旭将

    第23回情報論的学習理論ワークショップ  電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会

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    開催期間: 2020年11月23日 - 2020年11月26日   記述言語:英語   開催地:オンライン  

  • GLCICによる欠損補間に基づく教師なし画像異常検知法の提案

    深町 悠貴, 徳永 旭将

    第23回情報論的学習理論ワークショップ  電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会

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    開催期間: 2020年11月23日 - 2020年11月26日   記述言語:日本語   開催地:オンライン  

  • 宇宙プラズマ現象予測モデル開発に向けた機械学習・数値シミュレーション・観測による学習データの整備

    深沢 圭一郎, 木村 智樹, 徳永 旭将, 中野 慎也

    第148回 地球電磁気・地球惑星圏学会総会及び講演会  地球電磁気・地球惑星圏学会

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    開催期間: 2020年11月01日 - 2020年11月04日   記述言語:英語  

    The machine learning has become a powerful tool to find the relation between variables thanks to the deep learning technique. This performs greatly in the classification, regression and recently generative modeling in the engineering and commercial areas. However, due to the satisfaction of physical laws in the scientific research area, the application of machine learning has some difficulties. In particular, the generative modeling is very sensitive to scientific data since the generated data is not guaranteed by the physical laws.
    To overcome these problems, we have tried to apply machine learning to space plasma physics. In the observation there are many lacks data in space and time. Using the technique of GAN (Generative Adversarial Networks), we have challenged to represent the lack data of aurora image by ASI (All-Sky Imager) of THEMIS. Now we use the natural training data not only the observation data and we have obtained the smooth represented data, however these data cannot satisfy the physical laws. Then we prepare the training data of only observation.
    From this thought the preparing the training data is the most important for machine learning. Then we have prepared the global simulation data of magnetosphere using real solar wind data for the generation and forecast the configuration of the magnetosphere. These data are the very large size and time elapsed data so that the data set cannot be stored in often case and usual machine learning cannot treat these data set. However recently there are 3D CNN (convolutional neural network) and RNN (recurrent neural network) which can be trained by 3D data set and these data set may become very important. In this study, we show the database of this data set data, representation of the auroral image and their status.

  • Development of Deformable Image Registration Technique using MRFs Based Deformation Model with Asymmetric Interaction

    長村徹, 徳永旭将

    第9回生命医薬情報連合大会  日本バイオインフォマティクス学会(JSBi), 日本オミックス医学会

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    開催期間: 2020年09月01日 - 2020年09月03日   記述言語:日本語   開催地:オンライン  

  • GANに基づくCIEDE2000異常度スコアを用いた色異常検知方法の提案

    片渕 凌也, 徳永 旭将

    第23回画像の認識・理解シンポジウム  電子情報通信学会パターン認識・メディア理解(PRMU)研究専門委員会

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    開催期間: 2020年08月02日 - 2020年08月05日   記述言語:日本語   開催地:オンライン  

    本論文では, 色に現れる異常の検出を目的とした, 教師なし異常検出方法を提案する. 提案手法では, 敵対的生成ネットワークに基づく教師なし学習に基づき, 色の再構成可能性を評価することで, 正常データでは見られなかった色の異常の検知を行う. また, 色の再構成可能性の評価のため, CIEDE2000 色差に基づく異常度スコアを提案する. 実験では, PlantVillage データセットを用いた病気の植物とその病変領域の検出に対して提案手法の性能評価を行い,ベースラインである AnoGAN との比較を行う. 実験の結果, 提案手法が色の異常検知問題に対して検出性能, 解釈可能性および計算効率性の観点から AnoGAN より優れた性能を発揮することを示す.

  • All-Sky Imagerデータの複数の脈動パッチを包括的に追跡するためのパイプライン

    野見山 陸, 三好 由純, 遠山 航平, 小川 泰信, 細川 敬祐, 徳永 旭将

    第23回 画像の認識・理解シンポジウム  電子情報通信学会パターン認識・メディア理解(PRMU)研究専門委員会

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    開催期間: 2020年08月02日 - 2020年08月05日   記述言語:日本語   開催地:オンライン  

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

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

    JpGU-AGU Joint Meeting 2020  日本地球惑星科学連合

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    開催期間: 2020年07月12日 - 2020年07月16日   記述言語:英語   開催地:オンライン  

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

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

    2020年度 人工知能学会全国大会(第34回)  人工知能学会

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    開催期間: 2020年06月09日 - 2020年06月12日   記述言語:英語   開催地:オンライン  

  • A Pipeline for Comprehensive Tracking of Pulsating Patches in All-Sky Imager Data

    野見山 陸, 三好 由純, 遠山 航平, 小川 泰信, 細川 敬祐, 徳永 旭将

    JpGU - AGU Joint Meeting 2020  Japan Geoscience Union

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    開催期間: 2020年05月24日 - 2020年05月28日   記述言語:英語   開催地:オンライン  

  • 映像IoT技術による赤ちゃん見守りシステム

    村田 健史, 深沢 圭一郎, 徳永 旭将, 水原 隆道, 野見山 陸, Somnuk Phon-Amnuaisuk

    第151回情報システムと社会環境研究発表会 

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    開催期間: 2020年02月28日   記述言語:日本語   開催地:東京  

  • Whole-brain calcium imaging analyses of dynamics of neural network in C. elegans

    Yuko Murakami, Suzu Oe, Motonari Ichinose, Takayuki Teramoto, Yu Toyoshima, Terumasa Tokunaga, Osamu Hirose, Stephan Wu, Jang Moon-Song, Hirofumi Sato, Sayuri Kuge, Yuishi Iwasaki, Ryo Yoshida, Yuichi Iino, Takeshi Ishihara

    次世代脳プロジェクト2019年度冬のシンポジウム 

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    開催期間: 2019年12月18日 - 2019年12月20日   記述言語:日本語   開催地:東京  

  • Whole neuronal analyses of the behavioral switching depending on associative learning in C. elegans

    大江 紗, 村上 悠子, 寺本 孝行, 豊島 有, 徳永 旭将, Stephan Wu, 広瀬 修, Moon-Sun Jang, 佐藤 博文, 金森 真奈美, 久下 小百合, 岩崎 唯史, 吉田 亮, 飯野 雄一, 石原 健

    次世代脳プロジェクト2019年度冬のシンポジウム 

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    開催期間: 2019年12月18日 - 2019年12月20日   記述言語:日本語   開催地:東京  

  • Application of Machine Learning to magnetospheric physics and preparation of training data for global magnetospheric configuration and physics

    Keiichiro Fukazawa, Tomoki Kimura, Terumasa Tokunaga, Shinya Nakano

    AGU Fall Meeting 2019  America Geophysics Union

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    開催期間: 2019年12月09日 - 2019年12月13日   記述言語:英語   開催地:San Francisco  

  • 全脳カルシウムイメージングによる線虫の神経動態解析

    村上 悠子, 大江 紗, 寺本 孝行, 豊島 有, 徳永 旭将, Stephan Wu, 広瀬 修, Jang Moon-Sun, 佐藤 博文, 金森 真奈美, 久下 小百合, 岩崎 唯史, 吉田 亮, 飯野 雄一, 石原 健

    第42回日本分子生物学会年会  日本分子生物学会

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    開催期間: 2019年12月03日 - 2019年12月06日   記述言語:日本語   開催地:福岡  

  • 線虫の連合学習の記憶に基づく行動スイッチング:中枢神経回路活動可視化による解析

    大江 紗, 村上 悠子, 寺本 孝行, 豊島 有, 徳永 旭将, Stephan Wu, 広瀬 修, Moon-Sun Jang, 佐藤 博文, 金森 真奈美, 久下 小百合, 岩崎 唯史, 吉田 亮, 飯野 雄一, 石原 健

    第42回日本分子生物学会年会  日本分子生物学会

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    開催期間: 2019年12月03日 - 2019年12月06日   記述言語:日本語   開催地:福岡  

  • Analyzing whole-brain dynamics of C. elegans with statistical approach

    Yuko Murakami, Suzu Oe, Takayuki Teramoto, Yu Toyoshima, Terumasa Tokunaga, Osamu Hirose, Stephen Wu, Moon-Sun Jang, Hirofumi Sato, Manami Kanamori, Sayuri Kuge, Yuishi Iwasaki, Ryo Yoshida, Yuichi Iino, Takeshi Ishihara

    The 20th International Conference on Systems Biology 

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    開催期間: 2019年11月01日 - 2019年11月05日   記述言語:英語   開催地:沖縄  

  • CNNを用いた南極域における降雪時の雲パターン検出

    鈴木 香寿恵, 徳永 旭将, 福地 岬稀,平沢 尚彦,矢吹 裕伯,山内 恭

    日本気象学会2019年度秋季大会  日本気象学会

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    開催期間: 2019年10月28日 - 2019年10月31日   記述言語:日本語   開催地:福岡  

  • ディープラーニングによる南極昭和基地周辺における降雪をもたらす雲の検出

    鈴木 香寿恵, 徳永 旭将, 福地 岬稀,平沢 尚彦,矢吹 裕伯,山内 恭

    氷雪研究大会2019  日本氷雪学会

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    開催期間: 2019年09月08日 - 2019年09月11日   記述言語:日本語   開催地:山形  

  • LSTMを用いた分類問題における判断根拠可視化の検討

    齊藤 剛史, 徳永 旭将

    第22回画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2019) 

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    開催期間: 2019年07月29日 - 2019年08月01日   記述言語:日本語   開催地:大阪  

  • 線虫の全脳イメージングから神経回路の情報処理を探る

    Yu Toyoshima,Hirofumi Sato,Manami Kanamori,Stephen Wu,Moon-Sun Jang,Yuko Murakami,Suzu Oe,Terumasa Tokunaga, Osamu Hirose, Sayuri Kuge,Takayuki Teramoto,Yuishi Iwasaki,Ryo Yoshida,Takeshi Ishihara,Yuichi Iino

    NEURO2019 

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    開催期間: 2019年07月25日 - 2019年07月28日   記述言語:英語  

  • 線虫の全脳活動データ解析: 使っているシナプス結合と使っていないシナプス結合

    岩崎唯史, 佐藤博文, 豊島有, 大江紗, 村上悠子, 寺本孝行, Stephen Wu, 徳永旭将, ジャンムンソン, 吉田亮, 石原健, 飯野雄一

    日本物理学会第74回年次大会  日本物理学会

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    開催期間: 2019年03月14日 - 2019年03月17日   記述言語:日本語   開催地:九州大学  

  • 線虫の連合学習の記憶に基づく行動スイッチング:中枢神経回路の活動可視化による解析

    大江紗

    第41回日本分子生物学会年会  日本分子生物学会年会

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    開催期間: 2018年11月28日 - 2018年11月30日   記述言語:日本語   開催地:パシフィコ横浜  

  • 再帰型ニューラルネットワークを用いた太陽風パラメータからのサブストーム規模の予測

    河村光次郎

    地球電磁気・地球惑星圏学会第144回総会及び講演会  地球電磁気・地球惑星圏学会

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    開催期間: 2018年11月23日 - 2018年11月27日   記述言語:日本語   開催地:名古屋大学  

  • カーネル密度関数の局所変形に基づくトポロジー保存可能なイメージアライメント手法の開発に向けて

    綿島正剛

    第21回情報論的学習理論ワークショップ  電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習 (IBISML) 研究会

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    開催期間: 2018年11月04日 - 2018年11月07日   記述言語:日本語   開催地:かでる2.7・北海道大学工学部オープンホール  

  • Analyzing whole neural activities to elucidate the mechanisms underlying sensory integration

    Yuko Murakami

    Asia Pacific Worm Meeting 2018 

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    開催期間: 2018年07月09日 - 2018年07月12日   記述言語:英語   開催地:Seoul National University, Seoul, South Korea  

  • The detection of cloud pattern in the Antarctic using Convolution Neural Network for estimation of the snowfall amount

    Kazue Suzuki

    15th Annual Meeting Asia Oceania Geosciences Society  Asia Oceania Geosciences Society

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    開催期間: 2018年06月03日 - 2018年06月08日   記述言語:英語   開催地:Honolulu, Hawaii  

  • ベイズ推定による楽曲間内挿に基づく和音モーフィング法の提案

    榎田皓太

    火の国情報シンポジウム2018 

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    開催期間: 2018年03月01日 - 2018年03月02日   記述言語:日本語  

  • カーネル 密度関数の局所変形に基づく線状構造物に対する非剛体イメージアライメント手 法の開発

    徳永旭将

    第20回情報論的学習理論ワークショップ  電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会

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    開催期間: 2017年11月08日 - 2017年11月10日   記述言語:日本語   開催地:東京大学  

  • カーネル密度関数 の局所変形に基づく線状構造物に対する非剛体イメージアライメント手法の開発

    綿島正剛

    日本統計関連学会連合大会2017  日本統計関連学会連合

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    開催期間: 2017年09月03日 - 2017年09月06日   記述言語:日本語   開催地:南山大学  

  • 線虫の全脳イメー ジングによる行動を制御する情報処理機構の解析

    大江 紗

    第40回日本神経科学大会  日本神経科学学会

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    開催期間: 2017年07月20日 - 2017年07月23日   記述言語:英語   開催地:千葉県幕張メッセ国際会議場  

  • 線虫の全脳活動データに対する位相解析

    岩崎 唯史, 寺本 孝行, 大江 紗, 徳永 旭将, 広瀬 修, S. Wu, 豊島 有, ジャン ムンソン, 吉田 亮, 飯野 雄一, 石原 健

    2017年度日本物理学会第72回年次大会  日本物理学会

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    開催期間: 2017年03月17日 - 2017年03月20日   記述言語:日本語   開催地:大阪大学豊中キャンパス  

    線虫C. elegansの神経系は302個の神経細胞から構成され,そのうち約170個が頭部に集中している.頭部に存在するこれら神経細胞の同時イメージングデータに対して,同期/非同期オーダーパラメータを用いた位相解析,および類似度行列に基づいたクラスタ解析を行った.本発表ではこれらの結果について報告する.また,シナプス結合に異常がある変異体での結果と野生型での結果の違いについても言及する.

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工業所有権

  • 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム

    徳永 旭将、中西 慶一

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    出願番号:特願2024-062424  出願日:2024年04月08日

  • 画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム

    徳永 旭将、中西 慶一

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    出願番号:特願2024-010605  出願日:2024年01月26日

  • 異常検出装置、異常検出方法及び異常検出プログラム

    徳永 旭将

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    出願番号:特願2023-203749  出願日:2023年12月01日

  • 光退色補正装置及びこれを用いた膜電位変動の解析装置、並びに光退色補正方法、発表時間補正プログラム

    德永 旭将, 中村 匠

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    出願番号:特願2023-057149  出願日:2023年03月31日

  • 画像処理・解析装置および画像処理・解析手法

    徳永 旭将

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    出願番号:PCT/JP2023/010330  出願日:2023年03月16日

  • 外観検査システム、及び外部駆動型視注視機構

    徳永 旭将, 片渕 凌也

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    出願番号:特願2022-115074  出願日:2022年07月19日

  • 画像処理・解析装置および画像処理・解析方法

    徳永 旭将, 片渕 凌也

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    出願番号:2022-59045, PCT/JP2023/010330  出願日:2022年03月31日

  • 非接触脈拍推定装置

    徳永 旭将, 野見山 陸

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    出願番号:2022-035911  出願日:2022年03月09日

    本発明の第1の観点は、サーマルカメラにより取得した映像データから脈拍を推定する非接触脈拍推定装置であって、前記映像データから抽出された複数の脈波信号に周波数解析を行う周波数解析部と、前記周波数解析部が出力した周波数成分のうち、脈拍の周波数である可能性がある周波数範囲である脈拍周波数範囲における最大の振幅を有する周波数成分を脈拍成分として決定する脈拍成分決定部とを備える、非接触脈拍推定装置である。

  • GLCICによる欠損補間に基づく教師なし画像異常検知システム

    徳永旭将

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    出願番号:2021-189725  出願日:2021年11月21日

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作品

講演

  • データ同化の基盤となる逐次ベイズの考え方・アルゴリズムおよびデータ同化適用例

    (独)日本学術振興会R052 DXプラズマプロセス委員会 第2回研究会 『データ同化によるプラズマ解析の高精度化への道』  2023年08月  DXプラズマプロセス委員会

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    開催期間: 2023年08月08日   発表言語:日本語   講演種別:招待講演   開催地:東京都   国名:日本国  

    その他リンク: https://www.dxplasma.org/meetings/data/002.html

  • 高性能かつコストエフェクティブな外観検査AIに向けた 統計的機械学習の先進的応用

    EICE SIS研6月研究会  2022年06月  PSJ-AVM

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    開催期間: 2022年06月09日 - 2022年06月10日   発表言語:日本語   講演種別:招待講演   開催地:九州工業大学若松地区  

  • 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

    第2回分子サイバネティクス,第46回分子ロボティクス定例研究会  2021年05月  分子ロボティクス研究会

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    開催期間: 2021年05月10日   発表言語:日本語   講演種別:招待講演   開催地:オンライン  

  • 少量のデータにより異常を含む画像を自動検知するAI技術

    エッセンスフォーラム2023  2023年08月  株式会社エッセンス

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    開催期間: 2023年08月22日   発表言語:日本語   講演種別:招待講演   開催地:東京都  

    その他リンク: https://esse-sense.com/forum2023?gclid=EAIaIQobChMIrZ7V3oevgQMVuGgPAh3mqw8pEAAYASAAEgL9__D_BwE

  • 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」  2017年12月  名古屋大学

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    講演種別:招待講演   開催地: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  2017年10月  京都大学・学術情報メディアセンター

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    講演種別:招待講演   開催地:京都大学吉田キャンパス  

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

    International Workshop on Quantitative Biology 2017 At Keio University  2017年04月  Japanese society for quantitative biology

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    講演種別:招待講演   開催地:慶應大学  

  • 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  2014年05月  大阪大学免疫学フロンティア研究センター

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    講演種別:招待講演   開催地: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  金沢大学がん進展制御研究所

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    講演種別:招待講演  

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報道関係

  • 九州工業大学ニューロモルフィックAIハードウェア研究センターの紹介記事   新聞・雑誌

    田中 啓文, 徳永 旭将, 古川 徹夫

    産経新聞西部本部  産経新聞九州山口版  2023年08月04日

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    執筆者:本人以外  

    九州工業大学ニューロモルフィックAIハードウェア研究センター, PARKS, 大学発スタートアップエコシステム

科研費獲得実績

  • 外観検査AIを迅速に構築する外部駆動型視覚注視機構の確立

    研究課題番号:22K12169  2022年04月 - 2025年03月   基盤研究(C)

  • 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

    研究課題番号:15K16087  2015年04月 - 2017年03月   若手研究(B)

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    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

  • 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」)

    2018年10月 - 2022年03月

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    研究区分:受託研究

    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。

  • 熱交換器 AIによる外観検査技術開発

    2022年11月 - 2023年10月

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    研究区分:共同研究

  • 半導体検査装置に関する機械的、画像処理的性能向上に関する研究

    2022年04月 - 2025年03月

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    研究区分:共同研究

  • 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

    2018年06月 - 2019年03月

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    研究区分:その他共同研究等

    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

    2018年04月 - 2019年03月

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    研究区分:その他共同研究等

寄附金・講座

  • 令和5年度キューテック研究開発助成金  一般財団法人 ふくおかフィナンシャルグループ企業育成財団  2023年09月

その他競争的資金獲得実績

  • 多様かつ直感的なアダプテーション機能を有する継続的に利用できる外観検査AI技術の開発

    2023年08月 - 2024年03月

    JST研究成果展開事業大学発新産業創出プログラムプロジェクト推進型ビジネスモデル検証支援  

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    JST大学発新産業創出プログラム<プロジェクト推進型ビジネスモデル検証支援>は, 優れた技術シーズを基にしたベンチャー企業の創出を目的とし、起業と事業の成長に必要な知識の学習、およびビジネスモデルの仮説立案・検証を行う産業創出支援プログラムである。2023年度は全国より8件の新規課題が採択された。本研究では、製造業などの検査業務を自動化する外観検査AIについて, PoCとビジネスモデル検証を行う。

  • 試行錯誤のプロセスを大幅に低減する外観検査AI技術

    2022年08月 - 2023年03月

    大学発新産業創出プログラム (START) 大学・エコシステム推進型 PARKS 起業活動支援プログラム GAP Next   GAP NEXT

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    本事業シーズ技術では、ディープラーニングに基づく統計的機械学習、特に敵対性生成ネットワーク(Generative Adversarial Network: GAN)に基づき、大量の検査画像から異常を含む画像を自動検知するAI技術を提供する。ディープラーニングに基づく外観検査AIには、AIモデルの訓練に大量の正常・異常サンプルが必要である。しかしながら、生産ラインにおいて大量の異常サンプルを収集することは現実的ではない。本事業シーズ技術では、GANの訓練は良品サンプルのみで行う。これは、教師なし学習の一種である。より具体的には、GANに基づくImage Completion(画像の欠損補間)により、良品画像に対し意図的に与えた画像欠損を復元するプロセスを学習させる。画像復元には、Encoder-Decoderと呼ばれるタイプの深層ニューラルネットワークが用いられる。検査時には、不良の検出に適した欠損(詳細は後述)を検査画像に与える。より具体的には、1枚の検査対象画像に対し、異なる場所に欠損を与えた複数枚の欠損画像を作成する。それらに対し、学習済みのEncoder-Decoderネットワークにより欠損部分を補間する。さらに、欠損部分を補間した複数枚の画像を1枚の画像に合成する。この処理により、不良部分の有無に関わらず検査画像は”良品風”の画像に変換される。そのため、元の検査対象画像と良品風に変換された合成画像の差分を計算することで、異常度マップを作成することができる。この異常度マップに基づき不良部分を検出し、その結果をGUIでユーザに提示する。

  • 半教師あり機械学習と高速マシンビジョンの融合による低コストかつ超高速な半導体外観検査AIプラットフォームの開発

    2022年03月 - 2025年03月

    NEDO 官民による若手研究者発掘支援事業 共同研究フェーズ  

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    米国や中国が5兆円を超える半導体向けの産業政策を展開する一方、我が国の半導体産業は1990年代以降その地位を低下させている。半導体・電子回路は、AI、5G、IoT、DX、ロボティクスなど21世紀の産業や安全保障の土台となる最重要基盤であることら、国内の半導体製品の生産強化、安定化は喫緊の課題である。本提案では、世界最高峰の検査速度を誇るダイソータテストハンドラを実用化できる高い技術力を持つ上野精機株式会社と、九州工業大学が保有する先端的な画像認識AI技術、DNNモデル圧縮技術、組込み実装技術を融合させることで、半導体・電子部品の良・欠陥を、柔軟・低アノテーションコストかつ超高速で実現する次世代型の半導体外観検査AIプラットフォームを確立する。

  • 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

    2019年07月 - 2020年03月

    情報システム研究機構: ROIS-DS Joint Research Program  

  • 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

    2019年07月 - 2020年03月

    情報システム研究機構: ROIS-DS Joint Research Program  

  • 女性とこどものこころとからだの健康サポート

    2019年01月 - 2022年03月

    革新的イノベーション創出プログラム(COI STREAM)  

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その他研究活動

  • 論文査読

    2017年05月
    -
    2017年06月

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    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

  • 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(学内)

  • 2023年度   イメージ解析特論CR

  • 2023年度   統計的機械学習特論MI

  • 2023年度   イメージ解析特論MI

  • 2023年度   イメージ解析特論AI

  • 2023年度   統計的機械学習特論AI

  • 2023年度   イメージ解析特論DS

  • 2023年度   知能情報工学特別講義

  • 2023年度   データ解析

  • 2023年度   確率・統計

  • 2022年度   イメージ解析特論CR

  • 2022年度   統計的機械学習特論MI

  • 2022年度   イメージ解析特論MI

  • 2022年度   イメージ解析特論AI

  • 2022年度   統計的機械学習特論AI

  • 2022年度   統計的機械学習特論DS

  • 2022年度   イメージ解析特論DS

  • 2022年度   データ解析

  • 2022年度   確率・統計

  • 2021年度   統計的機械学習特論

  • 2021年度   データ解析

  • 2021年度   確率・統計

  • 2020年度   確率・統計

  • 2020年度   データ解析

  • 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

  • 2018年度   統計とデータ解析

  • 2018年度   数値計算

  • 2018年度   バイオイメージデータ解析特論

  • 2017年度   統計とデータ解析

  • 2017年度   数値計算

  • 2017年度   バイオイメージデータ解析特論

  • 2016年度   バイオイメージデータ解析特論

  • 2016年度   統計とデータ解析

  • 2016年度   数値計算

  • 2015年度   数値計算

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担当経験のある授業科目(学外)

  • 地球惑星特別講義III

    2019年08月   機関名:九州大学

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    科目区分:大学院専門科目  国名:日本国

教育活動に関する受賞・指導学生の受賞など

FD活動への参加

  • 2018年07月   AO(総合型選抜)入試に関するワークショップ

  • 2018年06月   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   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

  • 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  

    2013年04月 - 2017年03月

社会貢献活動(講演会・出前講義等)

  • 九州工業大学 新技術説明会

    役割:講師

    科学技術振興機構、九州工業大学  オンライン  2023年12月15日

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    対象: 社会人・一般, 企業, 行政機関

    種別:講演会

  • 大学見本市2023~イノベーション・ジャパンへの出展

    役割:実演

    科学技術振興機構  大学見本市2023~イノベーション・ジャパン  東京ビッグサイト  2023年08月24日 - 2023年08月25日

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    対象: 社会人・一般, 企業, 行政機関

    種別:その他

  • 招待講演(データ同化の基盤となる逐次ベイズの考え方・アルゴリズムおよびデータ同化適用例)

    役割:講師

    DXプラズマプロセス委員会  第2回 JSPSDXプラズマプロセス委員会  ベルサーユ八重洲  2023年08月08日

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    対象: 研究者, 学術団体, 企業, 行政機関

    種別:講演会

    https://www.dxplasma.org/meetings/data/002.html

  • サーマルカメラからのバイタルモニタリング技術

    役割:講師

    科学技術振興機構  新技術説明会  オンライン  2022年12月15日

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    対象: 研究者, 社会人・一般, 企業

    種別:その他

  • ベイジアンモデル応用: トラッキング

    役割:講師

    九州工業大学  社会人向けデータサイエンス7日間集中講義  オンライン  2021年03月18日

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    対象: 研究者, 社会人・一般, 企業

    種別:セミナー・ワークショップ

  • 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

    役割:講師

    公益社団法人日本技術士会九州本部北九州地区支部  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  北九州環境ミュージアム  2021年03月13日

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    対象: 研究者, 社会人・一般, 企業

    種別:講演会

    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

    役割:講師

    九州大学  九州大学  2019年08月28日 - 2019年08月30日

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    対象: 大学生, 大学院生

    種別:その他

  • 2014年統計数理研究所公開講座

    2014年12月08日 - 2014年12月09日

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    種別:セミナー・ワークショップ

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