神谷 亨 (カミヤ トオル)

KAMIYA Toru

写真a

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

  • Hyperspectral Images Segmentation Using Active Contour Model for Underwater Mineral Detection

    Lu H., Zheng Y., Hatano K., Li Y., Nakashima S., Kim H.

    Studies in Computational Intelligence    810   513 - 522   2020年01月  [査読有り]

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    © 2020, Springer Nature Switzerland AG. In this paper, we design a novel underwater hyperspectral imaging technique for deep-sea mining detection. The spectral sensitivity peaks are in the region of the visible spectrum, 580, 650, 720, 800 nm. In addition, to the underwater objects recognition, because of the physical properties of the medium, the captured images are distorted seriously by scattering, absorption and noise effect. Scattering is caused by large suspended particles, such as in turbid water, which contains abundant particles, algae, and dissolved organic compounds. In order to resolve these problems of recognizing mineral accurately, fast and effectively, an identifying and classifying algorithm is proposed in this paper. We take the following steps: firstly, through image preprocessing, hyperspectral images are gained by using denoising, smoothness, image erosion. After that, we segment the cells by the method of the modified active contour method. These methods are designed for real-time execution on limited-memory platforms, and are suitable for detecting underwater objects in practice. The Initial results are presented and experiments demonstrate the effectiveness of the proposed imaging system.

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  • DeepEye: A Dedicated Camera for Deep-Sea Tripod Observation Systems

    Lu H., Li Y., Kim H., Serikawa S.

    Studies in Computational Intelligence    810   507 - 511   2020年01月  [査読有り]

     概要を見る

    © 2020, Springer Nature Switzerland AG. The deep-sea tripod systems are designed and built at the U.S. Geological Survey (USGS) Pacific Coastal and Marine Science Center (PCMSC) in Santa Cruz, California. They are recovered in late September 2014 after spending about half a year collecting data on the floor of the South China Sea. The deep-sea tripod systems are named as Free-Ascending Tripod (FAT), are deployed at 2,100 m water depth—roughly 10 times as deep as most tripods dedicated to measuring currents and sediment movement at the seafloor. Deployment at this unusual depth was made possible by the tripod’s ability to rise by itself to the surface rather than being pulled up by a line. Instruments mounted on the tripod took bottom photographs and measured such variables as water temperature, current velocity, and suspended-sediment concentration. FAT is used to better understand how and where deep-seafloor sediment moves and accumulates. Besides of this, we also use them to study the deep-sea biology. The obtained the images from the camera, the biology animals are hardly to be distinguished. In this project, we are concerned to use novel underwater imaging technologies for recovering the deep-sea scene.

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  • Touch switch sensor for cognitive body sensor networks

    Li Y., Lu H., Kim H., Serikawa S.

    Computer Communications    146   32 - 38   2019年10月  [査読有り]

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    © 2019 Elsevier B.V. With the global popularity of Internet of Things (IoT) technology, increasingly numbers of digital mobile products have been developed, and they have increased the productivity of people's daily lives. These electronic products are used in all aspects of life, such as medical care, office life, home services, and sports. However, most of these products are designed for healthy people with high literacy rates. For disabled people, these products cannot be widely used. In this paper, new, differently shaped touch sensors are proposed for body sensor network-based devices. This touch sensor can be formed into any shape because of the use of conductive fabric adhesive tape as a switch. That property is why the sensor can change positions in the body sensor network in which the human body is used as a trigger to safely activate the touch switch. The number of switch sensors can easily be increased or decreased without changing the wiring of the central controller. The number of sensors in a switch sensor system is greater than that in other touch switch systems, and the accuracy is higher.

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  • A Detection Method for Liver Cancer Region Based on Faster R-CNN

    Furuzuki M., Lu H., Kim H., Hirano Y., Mabu S., Tanabe M., Kido S.

    International Conference on Control, Automation and Systems    2019-October   808 - 811   2019年10月  [査読有り]

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    © 2019 Institute of Control, Robotics and Systems - ICROS. In recent years, liver cancer has become the fourth-largest number of deaths in the world. Surgery is a typical treatment for liver cancer. Therefore, advance information about the number and size of cancer is important for surgery. Multi-phase CT images are well known diagnostic method. By extracting the region of the liver and the region of cancer from the obtained CT image, the shape can be finally restored in 3D. In this paper, as a preliminary step to construct an image analysis method for efficiently extracting cancerous regions in multi-phase CT, we propose a method of obtaining a rectangular region as a rough cancerous region of interest. As a method, after preprocessing the input image, using Faster R-CNN, the region of interest including the cancer region is extracted as a rectangle. As a result of applying this method to 11 cases of arterial phase of multi-phase CT, the detection performance was different depending on the network model adopted for backbone part.

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  • Automatic Classification of Large-Scale Respiratory Sound Dataset Based on Convolutional Neural Network

    Minami K., Lu H., Kim H., Mabu S., Hirano Y., Kido S.

    International Conference on Control, Automation and Systems    2019-October   804 - 807   2019年10月  [査読有り]

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    © 2019 Institute of Control, Robotics and Systems - ICROS. Auscultation of respiratory sounds is very important for discovering the respiratory disease. However, there is no quantitative evaluation method for the diagnosis of respiratory sounds until now. It is necessary to develop a system to support the diagnosis of respiratory sounds. In addition, there are few studies using dataset suitable for generating realistic classification models that can be used in clinical sites in algorithm development for automatic analysis of respiratory sounds. We describe the development of an algorithm for the automatic classification of the large-scale respiratory sound dataset used in ICBHI 2017 Challenge as containing crackles, containing wheeze, containing both, and normal. Our approach consists of two major components. Firstly, transformation of one-dimensional signals into two-dimensional time-frequency representation images using short-time Fourier transform and continuous wavelet transform. Secondly, classification of transferred images using convolutional neural networks. In this paper, we apply our proposed method to 920 respiratory sound data, and achieve score of 28[%], harmonic score of 81[%], sensitivity of 54[%] and specificity of 42[%].

    DOI Scopus

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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

  • 実数値GAに基づく指骨CR画像の位置合わせ

    川越

    医療情報学連合大会  2018年11月  -  2018年11月   

  • R-FCNとGrowCutを用いたボールペンの検出

    毛利

    産業応用工学会全  2018年09月  -  2018年09月   

  • ResNetを用いた指骨CR画像からの骨粗しょう症の自動識別

    畠野

    日本医用画像工学会大会予稿集  (つくば大学)  2018年07月  -  2018年07月    日本医用画像工学会

  • 3次元Residual networks(ResNets)を用いた大腸CADにおける偽陽性陰影の識別

    植村

    日本医用画像工学会大会  2018年07月  -  2018年07月   

  • CNNによる胸部CT画像からの経時的差分画像上の異常陰影の検出

    長尾

    日本医用画像工学会大会  2018年07月  -  2018年07月    日本医用画像工学会

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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

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    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

  • 2018年度  情報処理システムⅡ

  • 2018年度  知能制御

  • 2018年度  電子回路基礎

  • 2018年度  卒業研究

  • 2018年度  知的システム構成特論

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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