酒井智弥

Sakai Tomoya

所属機関・部署：
職名：准教授
ホームページURL (1件)： http://www.cis.nagasaki-u.ac.jp/~tsakai/

研究分野 (6件)：ソフトコンピューティング , 知能情報学 , 統計科学 , 知能ロボティクス , 知覚情報処理 , 宇宙惑星科学

研究キーワード (6件)：スパースモデリング , 信号処理 , 圧縮センシング , コンピュータビジョン , 機械学習 , パターン認識

競争的資金等の研究課題 (5件)：

論文 (103件)：

Keita Takeda, Tomoya Sakai. Unsupervised deep learning of foreground objects from low-rank and sparse dataset. Computer Vision and Image Understanding. 2024. 240
酒井智弥. 圧縮センシングの数理. 日本光学会. 2023. 52. 10. 412-419
酒井智弥. 微分可能プログラミングで始める機械学習. 精密工学会誌. 2023. 89. 9. 695-699
Misako Higashijima, Hiroyasu Shiozu, Tomoya Sakai, Moemi Matsuo. An effective salivation-facilitating method for COVID-19 testing: An experimental study. Medicine. 2023. 102. 27. e34370
Keita Takeda, Eiji Mitate, Tomoya Sakai. Background subtraction approach to unsupervised cell segmentation: toward excluding spurious features in degraded cytology slides. IEEE International Symposium on Biomedical Imaging. 2023. 1-4

MISC (149件)：

Unsupervised cell segmentation and background removal for debiasing cytological diagnosis. 画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2023) Extended Abstract集. 2023
山口峻矢, 藤原航平, 酒井智弥. 教師なし学習による低ランク性・スパース性をもつオプティカルフロー場の推定. 画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2021) Extended Abstract集. 2023
Shunta Matsumoto, Keita Takeda, Tomoya Sakai, Eiji Mitate. Unsupervised cell detection for oral cytology and effects of feature reduction. The 5th Conference on Biological Imaging and Medical AI. 2023. JSMBE-BIMAI2022-03
松尾和季, 見立英史, 酒井智弥. 視覚的に顕著な細胞の表現学習に基づく口腔細胞診. 電子情報通信学会技術研究報告. 2023. 122. 334. 7-12
武田啓太, 藤原航平, 松尾和季, 見立英史, 酒井智弥. 細胞を注視する口腔細胞診画像分類. 第41回日本医用画像工学会大会. 2022. 41回. 214-215

特許 (1件)：

書籍 (2件)：

講演・口頭発表等 (132件)：

クラウド AI 肺聴診支援システムの開発
(第62回日本生体医工学会大会 2023)
疑似肺音を用いた断続性ラ音特徴量の妥当性の評価
(第62回日本生体医工学会大会 2023)
Background subtraction approach to unsupervised cell segmentation: toward excluding spurious features in degraded cytology slides
(IEEE International Symposium on Biomedical Imaging 2023)
Unsupervised deep learning for online foreground segmentation exploiting low-rank and sparse priors
(2022 International Conference on Digital Image Computing: Techniques and Applications (DICTA) 2022)
Unsupervised deep learning for foreground segmentation based on low-rank and sparse priors
(画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2022) Extended Abstract集 2022)

学位 (1件)：

経歴 (4件)：

委員歴 (8件)：

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所属学会 (3件)：

IEEE , 電子情報通信学会 , 情報処理学会

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酒井 智弥