【バカラ基礎編】プレイする前に知っておくべき必須知識｜ルール

立命館大学　研究者学術情報データベース English>> TOPページ TOPページ > 檜作　彰良 （最終更新日 : 2024-04-18 21:58:02） ヒズクリ　アキヨシ 檜作　彰良 HIZUKURI AKIYOSHI 所属 理工学部 電子情報工学科 職名 講師 業績 その他所属 プロフィール 学歴 職歴 委員会・協会等 所属学会 資格・免許 研究テーマ 研究概要 研究概要（関連画像） 現在の専門分野 研究 著書 論文 その他 学会発表 その他研究活動 講師・講演 受賞学術賞 科学研究費助成事業 競争的資金等(科研費を除く) 共同・受託研究実績 取得特許 研究高度化推進制度 教育 授業科目 教育活動 社会活動 社会における活動 研究交流希望テーマ その他 研究者からのメッセージ ホームページ メールアドレス 科研費研究者番号 researchmap研究者コード 外部研究者ID その他所属 1. 理工学研究科   学歴 1. 2014/03(学位取得) 三重大学 博士（工学） 2. ～2009/03 三重大学 工学部 電気電子工学科 卒業 3. ～2011/03 三重大学大学院 工学研究科 電気電子工学専攻 博士前期課程 修了 4. ～2014/03 三重大学大学院 工学研究科 システム工学専攻 博士後期課程 修了 職歴 1. 2023/04/01 ～ 立命館大学 理工学部　電子情報工学科 講師 2. 2018/04/01 ～ 2023/03/31 立命館大学 理工学部　電子情報工学科 助教 3. 2014/04/01 ～ 2018/03/31 みずほ情報総研株式会社 情報通信研究部 コンサルタント 委員会・協会等 1. 2024/04/01 ～ 画像応用技術専門委員会 運営委員 2. 2024/04/01 ～ 電気学会 論文委員会（C2） 幹事 3. 2024/04/01 ～ 動的画像処理実利用化ワークショップ2025 委員（プログラム委員会） 4. 2024/02/09 ～ 2024/03/31 電気学会 論文委員会（C2） 委員 5. 2023/04/01 ～ International Symposium on Advanced Technologies and Applications in the Internet of Things (ATAIT) Local Arrangement Chair 全件表示（10件） 所属学会 1. 2011/04 ～ 電子情報通信学会 2. 2010/04 ～ 電気学会 3. 2018/07 ～ 日本医用画像工学会 4. 2019/04 ～ 日本医学物理学会 5. 2019/10 ～ 日本放射線技術学会 全件表示（6件） 資格・免許 1. 2014 基本情報処理技術者 2. 2014 高等学校教諭専修免許（工業） 3. 2005 普通自動車第一種運転免許 研究テーマ 1. 深層強化学習の高速化 2. 脳MRI画像からの遺伝子推定法の開発 3. 防犯カメラ映像からの異常行動検知 現在の専門分野 知覚情報処理, 知能情報学, ソフトコンピューティング, 生命・健康・医療情報学, 医用システム (キーワード：機械学習，深層学習，画像処理，医用画像処理) 著書 1. 2021/10 画像通信「推定」（ISSN 2189-3047） │ 44 (2),21-25頁 (単著)   2. 2020/04 画像通信「深層学習を用いた医用画像上の病変分類」（ISSN 2189-3047） │ 43 (1),2-9頁 (単著)   3. 2020/02 CAD・AIの未来 │ 京都府立医科大学雑誌 │ 129 (2),101-108頁 (単著)   4. 2017/11 機械学習・人工知能業務活用の手引き～導入の判断・具体的応用とその運用設計事例集～ │ ,第5 章第1 節第3 項・4 項/第 5 章第7 節第1 項 (共著)   論文 1. 2024/03 Computerized Segmentation Method for Nonmasses on Breast DCE-MRI Images Using ResUNet++ with Slice Sequence Learning and Cross-Phase Convolution │ Journal of Imaging Informatics in Medicine │ ,1-12頁 (共著)   2. 2023/10 Semantic Face Segmentation Using Convolutional Neural Networks with a Supervised Attention Module │ IEEE Access │ 11,116892-116902頁 (共著)   3. 2023/05 マルチシーケンス脳MRIを用いたMulti-scale 3D-Attention Branch Networksによるグリオーマ分子サブタイプ分類 │ 電気学会論文誌C │ 143 (5),539-545頁 (共著)   4. 2023/01 Two-Stream 3D Convolutional Neural Networks-v2を用いた万引き行動の自動検知手法の高速化 │ 情報処理学会論文誌 │ 64 (1),229-235頁 (共著)   5. 2022/06 Computerized Classification Method for 1p/19q Codeletion in Low Grade Gliomas from Brain MRI Images Using Three Dimensional Radiomics Features │ Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan (IIEEJ) │ 10 (1),120-126頁 (共著)   全件表示（23件） 学会発表 1. 2024/04 Attention Mechanismを導入したCNNによる冠動脈MRA画像における冠動脈狭窄分類 (第80回日本放射線技術学会総会学術大会) 2. 2024/04 pix2pixによる肝SPECT画像の吸収補正法 (第80回日本放射線技術学会総会学術大会) 3. 2024/04 Self-Attention PatchCoreによるPET検診画像の異常検知 (第80回日本放射線技術学会総会学術大会) 4. 2024/04 心臓CT-Perfusion画像を対象とした3DCNNによる左室短軸像の自動作成 (電子情報通信学会総合大会) 5. 2024/03 ChannelとSpatial Attention Mechanismを用いたMulti-scale 3D CNNによる脳MRI画像における低悪性度グリオーマの分子サブタイプ分類法 (電子情報通信学会技術報告（信学技報）) 全件表示（125件） 講師・講演 1. 2021/10 深層学習のイロハ　推定 2. 2020/04 分ける 受賞学術賞 1. 2020/12 精密工学会 外観検査アルゴリズムコンテスト 優秀賞＆理研ボクセル賞 2. 2018/11 Radiological Society of North America 2018 (RSNA2018) Award for Certificate of Merit(Optimization Method of Hyper-Parameters in Convolutional Neural Network for Medical Image Application) 3. 2018/07 Asia Pacific Society for Computing and Information Technology Outstanding Research Achievement and Contribution 4. 2017/07 第36回日本医用画像工学会大会奨励賞 奨励賞 5. 2016/12 精密工学会 外観検査アルゴリズムコンテスト レゾナンスバイオ賞 全件表示（9件） 科学研究費助成事業 1. 2023/04 ～ 2026/03 少数サンプルで学習可能な深層学習モデルによる脳腫瘍の遺伝子推定法の開発 │ 基盤研究(C)   2. 2019/04 ～ 2021/03 人工知能を用いたレディオミクス特徴に基づいた乳がん患者の予後予測 │ 若手研究   競争的資金等(科研費を除く) 1. 2024/04/01 ～ 2025/03/31 距離学習とデータ拡張による深層学習の汎化能力改善とそのディープフェイク検出応用 │ 競争的資金等の外部資金による研究   取得特許 1. 画像処理システム、画像処理方法及び画像処理プログラム （特開2018-116391） 2. 画像処理システム、画像処理方法及び画像処理プログラム （特許第6292682号） 3. 情報予測システム、情報予測方法及び情報予測プログラム （特開2016-177829） 4. 情報予測システム、情報予測方法及び情報予測プログラム （特開2016-95651） 研究高度化推進制度 1. 2018/042019/03 研究支援制度分類：研究推進プログラム種目：科研費獲得推進型医用画像を対象とした人工知能による正常組織構造の認識に基づく病変の検出法 教育活動 ●その他教育活動上特記すべき事項 1. 2022/09/08 ～ 2022/09/08 高校等の模擬講義：立命館高校　アカデミックディ　人工知能とDeep Learning ホームページ https://nakayamarlab.wixsite.com/website メールアドレス © Ritsumeikan Univ. All rights reserved.