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有効な視覚情報を抽出する研究

目的によって、異なる画像システムが生成される。例えば、病変を見るためのCT画像が挙げられる。しかし、人間が外界から得る視覚情報を全て理解し、さらに、他の情報を導くことは難しい。本研究分野では、信号・画像処理、パターン認識、コンピュータービジョンおよび機械学習であるディープラーニング手法を利用し、得られた視覚情報を専門家に支援する研究をしています。具体的には(1)木材強度を研究する専門家に支援するための丸太特徴量の抽出、(2)芸術家に支援するための長年にわたる損傷した美術品のディジタル補完、または、医師に支援するための(3)肺結節の検出・良悪性の判別、(4)眼底画像の病変分析、などの研究を進めています。