神谷 亨 (カミヤ トオル)

KAMIYA Toru

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職名

教授

研究室住所

福岡県北九州市戸畑区仙水町1-1

研究分野・キーワード

画像計測、医用画像

メールアドレス

メールアドレス

研究室電話

093-884-3185

研究室FAX

093-861-1159

ホームページ

http://lab.cntl.kyutech.ac.jp/~kimlab/index.html

出身大学 【 表示 / 非表示

  • 1994年03月   九州工業大学   工学部   電気工学   卒業   日本国

取得学位 【 表示 / 非表示

  • 九州工業大学 -  博士(工学)  2001年03月

学内職務経歴 【 表示 / 非表示

  • 2011年04月
    -
    継続中

    九州工業大学   大学院工学研究院   機械知能工学研究系   教授  

所属学会・委員会 【 表示 / 非表示

  • 2012年04月
    -
    継続中
     

    医用画像情報学会  日本国

  • 2011年01月
    -
    継続中
     

    電子情報通信学会医用画像研究会  日本国

 

研究経歴 【 表示 / 非表示

  • 歯科検診用CT画像の画像解析に関する研究

    Dental CT  

    研究期間: 2010年01月  -  継続中

論文 【 表示 / 非表示

  • Detection of Circulating Tumor Cells in Fluorescence Microscopy Images Based on ANN Classifier

    Tsuji K., Lu H., Tan J.K., Kim H., Yoneda K., Tanaka F.

    Mobile Networks and Applications    25 ( 3 ) 1042 - 1051   2020年06月  [査読有り]

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    © 2018, Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature. Circulating tumor cells (CTCs) is a clinical biomarker for cancer metastasis. CTCs are cells circulating in the body of patients by being separated from primary cancer and entering into blood vessel. CTCs spread every positions in the body, and this is one of the cause of cancer metastasis. To analyze them, pathologists get information about metastasis without invasive test. CTCs test is conducted by analyzing the blood sample from patient. The fluorescence microscope generates a large number of images per each sample, and images contain a lot of cells. There are only a few CTCs in images and cells often have blurry boundaries. So CTCs identification is not an easy work for pathologists. In this paper, we develop an automatic CTCs identification method in fluorescence microscopy images. This proposed method has three section. In the first approach, we conduct the cell segmentation in images by using filtering methods. Next, we compute feature values from each CTC candidate region. Finally, we identify CTCs using artificial neural network algorithm. We apply the proposed method to 5895 microscopy images (7 samplesas), and evaluate the effectiveness of our proposed method by using leave-one-out cross validation. We achieve the result of performance tests, a true positive rate is 92.57% and false positive rate is 9.156%.

    DOI Scopus

  • Deep-Sea Organisms Tracking Using Dehazing and Deep Learning

    Lu H., Uemura T., Wang D., Zhu J., Huang Z., Kim H.

    Mobile Networks and Applications    25 ( 3 ) 1008 - 1015   2020年06月  [査読有り]

     概要を見る

    © 2018, Springer Science+Business Media, LLC, part of Springer Nature. Deep-sea organism automatic tracking has rarely been studied because of a lack of training data. However, it is extremely important for underwater robots to recognize and to predict the behavior of organisms. In this paper, we first develop a method for underwater real-time recognition and tracking of multi-objects, which we call “You Only Look Once: YOLO”. This method provides us with a very fast and accurate tracker. At first, we remove the haze, which is caused by the turbidity of the water from a captured image. After that, we apply YOLO to allow recognition and tracking of marine organisms, which include shrimp, squid, crab and shark. The experiments demonstrate that our developed system shows satisfactory performance.

    DOI Scopus

  • High-quality-guided artificial bee colony algorithm for designing loudspeaker

    Gao H., Li H., Liu Y., Lu H., Kim H., Pun C.M.

    Neural Computing and Applications    32 ( 9 ) 4473 - 4480   2020年05月  [査読有り]

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    © 2018, The Natural Computing Applications Forum. Designing the loudspeaker could be concerned as an optimization problem. Like most electromagnetic device design issues, it demonstrates multimodal, multidimensional and constrained. The traditional design method cannot achieve a satisfactory model within a certain period of time. In this paper, a high-quality-guided artificial bee colony algorithm is proposed to increase its convergence speed and search accuracy by gradually changing the number of updating dimensions and searching closer to better locations. The algorithm is first tested on some representative basic benchmark functions and then is applied to a loudspeaker design problem. By comparing with some classical algorithms, the performance of our algorithm is verified.

    DOI Scopus

  • 3D-CNN with residual sub-blocks for automatic detection of lung nodules from temporal subtraction images

    Yoshino Y., Lu H., Kim H., Aoki T., Kido S.

    2020 International Conference on Artificial Intelligence in Information and Communication, ICAIIC 2020      647 - 652   2020年02月  [査読有り]

     概要を見る

    © 2020 IEEE. Temporal subtraction (TS) technique is one of computer aided diagnosis (CAD) systems. A TS image is obtained by subtracting a previous image, which are warped to match between the structures of the previous image and one of a current image, from the current image. TS technique removes normal structures and enhances interval changes. However, many subtraction artifacts that can be detected as false positives still remain on a TS image. In this paper, we propose 3D-CNNs with residual sub-blocks based on 3D-VGG16-like architecture for detection of nodules accurately from TS images.

    DOI Scopus

  • Object tracking method considering time series information using Re3 with stochastic depth

    Kitayama, Kim

    The 2020 International Conference on Artificial Lefe and Robotics      2020年01月  [査読有り]

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著書 【 表示 / 非表示

  • 医用画像解析ハンドブック

    金 亨燮 ( 共著 )

    Ohmsha  2012年11月

  • Artificial Intelligence and Robotics

    H. Lu et al. ( 共著 )

    Springer  2017年09月

  • Computational Anatomy Based on Whole Body Imaging

    Hidefumi Kobatake et al. ( 共著 )

    Springer  2017年01月

  • Technological Advancements in Biomedicine for Healthcare Applications

    Murakami, Kim, Tan, Ishikawa, Aoki ( 共著 )

    IGI Global  2012年10月 ISBN: 9781466621961

  • Object Tracking

    Sugandi,Kim,Tan,Ishikawa ( 共著 , 担当範囲: Chapter 1: A Block Matching Technique for Object Tracking Based on Peripheral Increment Sign Correlation Image )

    InTech  2011年02月

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口頭発表・ポスター発表等 【 表示 / 非表示

  • CT 像からの骨転移検出のための画像位置合わせ法

    佐藤、陸、金、青木

    電子情報通信学会総合大会  2020年03月  -  2020年03月   

  • 比較読影のための画像位置合わせ法

    金、陸、青木、木戸  [招待有り]

    信学技報  2020年03月  -  2020年03月   

  • 時系列情報を考慮したCNNによる呼吸音の自動分類

    浅谷、陸、金、間普、木戸

    信学技報  2020年03月  -  2020年03月   

  • Deep Radiomicsによる胸部CT画像からの ドライバー遺伝子情報変異の検出

    吉福、寺澤、陸、金、青木

    信学技報  2020年03月  -  2020年03月   

  • 顔の3次元点群からの対称面検出と対称性解析

    細木、陸、金、木村、大河内、野添、中村

    信学技報  2020年03月  -  2020年03月   

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工業所有権 【 表示 / 非表示

  • 医用画像処理方法及びその装置、プログラム

    特願 '特願2006-114631  特開 特許第4887491  特許 特許第4887491  日本国

    金亨燮,板井善則

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    過去画像と現在画像の比較読影による病変部の強調画像の生成を行う画像解析法

  • A voxel matching technique for removal of artifacts in medical subtraction images

    特願 a  アメリカ合衆国

    土井、桂川、板井、金

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    CT画像からの異常陰影を強調表示するための新技術の開発

報道関係 【 表示 / 非表示

  • 日本の技術を韓国の中小企業が事業化

    大徳Net(韓国のメディア)  2008年03月09日

    鹿毛浩之、金亨燮

  • ロボカー自走競う

    朝日新聞  2005年07月22日

    金亨燮

  • 画像と声 患者ホッと (訪問看護に携帯用情報端末)

    朝日新聞  1997年07月09日

    金亨燮

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    訪問看護,携帯端末,画像

科研費獲得実績 【 表示 / 非表示

  • CR画像からの指骨領域の自動抽出とコンピュータ画像診断支援への応用

    挑戦的萌芽研究

    研究期間:  2016年04月  -  2019年03月

    研究課題番号:  16K14279

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    CR画像からの指骨領域のセグメンテーション技術の開発と同一被験者の過去・現在画像間の経時的変化の強調表示法の開発

  • 多元計算解剖学の画像診断における臨床展開

    新学術領域研究

    研究期間:  2014年04月  -  2019年03月

    研究課題番号:  26108009

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    医用画像処理に関する研究

  • CT経時差分画像を用いた胸部診断支援システムに関する研究

    基盤研究(C)

    研究期間:  2014年04月  -  2017年03月

    研究課題番号:  26461842

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    CT経時差分画像を用いた胸部診断支援システムに関する研究

  • 脳外科手術支援用3次元非剛体画像位置合わせ法の開発

    基盤研究(C)

    研究期間:  2011年04月  -  2014年03月

    研究課題番号:  23560506

  • 過去・現在の異なる時期に得られる胸部CT画像の位置合わせ法の開発とその応用

    基盤研究(C)

    研究期間:  2008年04月  -  2011年03月

    研究課題番号:  20560397

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受託研究・共同研究実施実績 【 表示 / 非表示

  • 胸部診断精度向上を目指した医療用3次元読影CADシステムの開発

    共同研究

    研究期間:  2012年01月  -  2013年12月

  • 指骨の画像解析に関する研究

    その他共同研究等

    研究期間:  2010年04月  -  継続中

  • 頭部画像の位置合わせに関する研究

    その他共同研究等

    研究期間:  2008年04月  -  継続中

  • 胸部MDCT画像の経時差分法の開発と病変部候補領域の抽出

    受託研究

    研究期間:  2008年04月  -  2010年03月

     概要を見る

    胸部MDCT画像の経時差分法の開発と病変部候補領域の抽出

  • ニューラルネットワークによる過去・現在の胸部CT画像からの異常陰影候補領域の自動抽出

    受託研究

    研究期間:  2008年04月  -  2010年03月

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    ニューラルネットワークによる過去・現在の胸部CT画像からの異常陰影候補領域の自動抽出

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その他競争的資金獲得実績 【 表示 / 非表示

  • 指骨CR画像のコンピュータ画像診断支援法の開発

    提供機関:  北九州産業学術推進機構 

    研究期間:  2015年05月  -  2016年02月

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    指骨CR画像のコンピュータ画像診断支援法の開発

  • 指骨CR画像の経時解析とそれを用いた骨粗鬆症診断システム

    提供機関:  地方自治体 

    研究期間:  2012年04月  -  2013年02月

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    指骨の画像解析法の開発

  • 全身疾患の予測機能を備えた口腔疾患診断用ソフトウェアの開発

    提供機関:  地方自治体 

    研究期間:  2011年04月  -  2012年03月

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    歯科検診用ソフトウェアの開発

  • 胸部CT画像からの経時差分の生成と異常陰影候補領域の自動抽出法の開発

    提供機関:  北九州産業学術推進機構 

    研究期間:  2010年04月  -  2011年03月

  • 脳外科手術ロボットを支援するための高精度な画像位置合わせシステムの開発

    提供機関:  九州産業技術センター 

    研究期間:  2008年04月  -  2010年03月

 

担当授業科目 【 表示 / 非表示

  • 2019年度  情報処理システムⅡ

  • 2019年度  知能制御

  • 2019年度  データ処理工学

  • 2019年度  電子回路基礎

  • 2019年度  知能制御応用

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教育活動に関する受賞・指導学生の受賞など 【 表示 / 非表示

  • 最優秀講演賞47回

    2011年04月   北九州医工学術者協会

  • 最優秀講演賞49回

    2011年04月   北九州医工学術者協会

  • バイオメディカル・ファジィ・システム奨励賞

    2010年10月   バイオメディカルファジィシステム学会