Ogawa Takahiro

Faculty of Information Science and Technology　Media and Network Technologies　Information Media Science and TechnologyProfessor
Education and Research Center for Mathematical and Data ScienceProfessor
Institute for Integrated Innovations　Data-Driven Interdisciplinary Research Emergence DepartmentProfessor
Last Updated :2026/01/07

■Researcher basic information

Nickname etc.

  • Takahiro Ogawa

Profile Information

  • 2003年3月 北海道大学工学部情報工学科 卒業
    2005年3月 北海道大学大学院工学研究科電子情報工学専攻修士課程 修了
    2007年9月 北海道大学大学院情報科学研究科メディアネットワーク専攻博士後期課程 修了
    2007年9月～2008年3月 日本学術振興会特別研究員
    2008年3月～2008年6月 北海道大学大学院情報科学研究科博士研究員
    2008年7月～2016年9月 北海道大学大学院情報科学研究科 助教
    2016年10月～2019年3月 北海道大学大学院情報科学研究科 准教授
    2019年4月～2022年12月北海道大学大学院情報科学研究院 准教授


    2023年1月～現在 北海道大学大学院情報科学研究院 教授



    画像復元及び映像処理に関する研究に従事．博士(情報科学)．
    IEEE，電子情報通信学会，ACM，映像情報メディア学会各会員．


    業績リストHP：


    https://www-lmd.ist.hokudai.ac.jp/member/takahiro-ogawa/

Researchmap personal page

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J-Global ID

Research Keyword

  • image generation
  • action analysis
  • multi-spectrum analysis
  • machine learning
  • deep learning
  • CT
  • PET
  • X-ray image
  • SNS
  • electron microscope
  • signal processing
  • image processing
  • visualization
  • NIRS
  • MRI
  • multimedia processing
  • sports video
  • infrastructure
  • satellite image
  • EEG
  • medical image
  • multivariate analysis
  • image coding
  • super-resolution
  • Web mining
  • big data
  • IoT
  • AI
  • image quality assessment
  • image restoration
  • image reconstruction
  • text processing
  • information retrieval
  • music
  • image retrieval
  • semantic analysis

Research Field

  • Informatics, Human interfaces and interactions
  • Informatics, Database science

Educational Organization

■Career

Career

  • Jan. 2023 - Present
    Hokkaido University, Faculty of Information Science and Technology, Professor
  • Apr. 2019 - Jan. 2023
    Hokkaido University, Faculty of Information Science and Technology, Associate Professor, Japan
  • Oct. 2016 - Mar. 2019
    Hokkaido University, Graduate School of Information Science and Technology, Associate Professor
  • Jul. 2008 - Sep. 2016
    Hokkaido University, Graduate School of Information Science and Technology, 助教
  • Apr. 2008 - Jun. 2008
    Hokkaido University, Graduate School of Information Science and Technology, 博士研究員
  • Apr. 2005 - Mar. 2008
    Hokkaido University, Graduate School of Information Science and Technology, 日本学術振興会特別研究員

Educational Background

  • Apr. 2005 - Sep. 2007, Hokkaido University, Graduate School of Information Science and Technology, Division of Media and Network Technologies
  • Apr. 2003 - Mar. 2005, Hokkaido University, Graduate School of Engineering
  • Apr. 1999 - Mar. 2003, Hokkaido University, School of Engineering

Committee Memberships

  • Apr. 2017 - Present
    電子情報通信学会, イメージ・メディア・クォリティ研究専門委員会, Society
  • Apr. 2012 - Present
    The Institute of Image Information and Television Engineers, ITE Transactions on Media Technology and Applications, Associate Editor, Society
  • Apr. 2012 - Present
    映像情報メディア学会, メディア工学研究会 専門委員, Society
  • Apr. 2011 - Present
    電子情報通信学会, 電子情報通信学会論文誌 常任査読委員, Society
  • Apr. 2008 - Present
    電気・情報関係学会北海道支部連合大会編集委員, Society
  • Jan. 2023 - Dec. 2023
    IEEE International Conference on Multimedia & Expo 2023 (ICME2023) Workshop (Fourth ICME Workshop on Artificial Intelligence in Sports (AI-Sports)) Organizer, Society
  • Apr. 2022 - Mar. 2023
    令和４年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会 実行委員
  • 2023 - 2023
    MIRU2023 エリアチェア, Society
  • Jan. 2022 - Dec. 2022
    IEEE International Conference on Multimedia & Expo 2022 (ICME2022) Workshop (Third ICME Workshop on Artificial Intelligence in Sports (AI-Sports)) Organizer
  • Apr. 2021 - Mar. 2022
    令和３年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会 実行委員
  • 2022 - 2022
    MIRU2022 エリアチェア
  • Jan. 2021 - Dec. 2021
    IEEE GCCE 2021 Organized Session Chair
  • Jan. 2021 - Dec. 2021
    IEEE Lifetech2021 Organized Session Chair
  • Jan. 2021 - Dec. 2021
    IEEE International Conference on Multimedia & Expo 2021 (ICME2021) Workshop (Second ICME Workshop on Artificial Intelligence in Sports (AI-Sports)) Organizer
  • 2021 - 2021
    MIRU2021 エリアチェア
  • Jan. 2020 - Dec. 2020
    IEEE Lifetech2020 Organized Session Chair
  • Jan. 2020 - Dec. 2020
    IEEE GCCE2020 TPC Chair
  • Jan. 2020 - Dec. 2020
    IEEE GCCE 2020 Organized Session Chair
  • Jan. 2020 - Dec. 2020
    IEEE International Conference on Multimedia & Expo 2020 (ICME2020) Workshop (IEEE International Workshop of Artificial Intelligence in Sports (AI-Sports)) Organizer
  • Jan. 2020 - Dec. 2020
    ICIPRob2020 International Program Committee Member
  • Jan. 2019 - Dec. 2019
    IEEE GCCE2019 Conference Chair
  • 2018 - 2018
    IEEE GCCE 2018, TPC Vice Chair, Society
  • 2018 - 2018
    ACM ICMR2018, Doctoral Symposium Chair, Society
  • Apr. 2011 - Mar. 2017
    電子情報通信学会, 画像工学研究会 専門委員, Society
  • 2017 - 2017
    IEEE GCCE 2017, Organized Session Chair, Society
  • 2009 - 2009
    9. ISCE 2009 (13th International Symposium on Consumer Electronics), Special Session Chairs, Society

■Research activity information

Awards

  • Aug. 2025, MIRU 学生奨励賞 (2件)　　　　　　　　　　　　　　　
  • Aug. 2025, MIRU オーディエンス賞　　　　　　　　　　　　　　　
  • Jul. 2025, ICCE-TW 2025 Presentation Award　　　　　　　　　　　　　　　
  • Jun. 2025, 日本港湾協会論文賞　　　　　　　　　　　　　　　
  • Feb. 2025, The 2024 IEEE Sapporo Section Student Paper Contest Encouraging Prize (3件)　　　　　　　　　　　　　　　
  • Feb. 2025, The 2024 IEEE Sapporo Section Encouragement Award (2件)　　　　　　　　　　　　　　　
  • Jan. 2025, International Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT2025) Best Paper Award　　　　　　　　　　　　　　　
  • Dec. 2024, IEEE GCCE 2024 Presentation Award (2件)　　　　　　　　　　　　　　　
  • Dec. 2024, 映像情報メディア学会 優秀研究発表賞　　　　　　　　　　　　　　　
  • Dec. 2024, 土木学会 AI・データサイエンス奨励賞　　　　　　　　　　　　　　　
  • Dec. 2024, 令和6年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会 (4件)　　　　　　　　　　　　　　　
  • Oct. 2024, IEEE GCCE 2024, Gold Prize GCCE 2024 Excellent Student Poster Award　　　　　　　　　　　　　　　
  • Sep. 2024, ECCV 2024 The First Dataset Distillation Challenge Track 2 Third Place　　　　　　　　　　　　　　　
  • Aug. 2024, MIRU 学生奨励賞 (3件)　　　　　　　　　　　　　　　
  • Jul. 2024, 2024 ICCE-TW Best Paper Award First Place　　　　　　　　　　　　　　　
  • Feb. 2024, The 2023 IEEE Sapporo Section Encouragement Award (2件)　　　　　　　　　　　　　　　
  • Feb. 2024, The 2023 IEEE Sapporo Section Student Paper Contest Encouraging Prize　　　　　　　　　　　　　　　
  • 2024, 土木学会 デジタルツイン・DX奨励賞　　　　　　　　　　　　　　　
  • Jan. 2024, International Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT2024) Best Paper Award　　　　　　　　　　　　　　　
  • Dec. 2023, 映像情報メディア学会 優秀研究発表賞　　　　　　　　　　　　　　　
  • Nov. 2023, 土木学会 AI・データサイエンス論文賞　　　　　　　　　　　　　　　
  • Nov. 2023, 土木学会 AI・データサイエンス奨励賞　　　　　　　　　　　　　　　
  • Nov. 2023, 令和5年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会 (3件)　　　　　　　　　　　　　　　
  • Oct. 2023, 2023 IEEE 12th Global Conference on Consumer Electronic, Bronze Prize GCCE2023 Excellent Student Poster Award　　　　　　　　　　　　　　　
  • Oct. 2023, 2023 IEEE 12th Global Conference on Consumer Electronic, Silver Prize GCCE2023 Excellent Paper Award　　　　　　　　　　　　　　　
  • Jul. 2023, 2023 ICCE-TW Best Paper Award Honorable Metion　　　　　　　　　　　　　　　
  • Feb. 2023, 2022 IEEE Sapporo Section Encouragement Award 3件　　　　　　　　　　　　　　　
  • Feb. 2023, 2022 IEEE Sapporo Section Student Paper Contest, Encouraging Prize　　　　　　　　　　　　　　　
  • Jan. 2023, International Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT2023) Best Paper Award　　　　　　　　　　　　　　　
  • Dec. 2022, 映像情報メディア学会 優秀研究発表賞　　　　　　　　　　　　　　　
  • Dec. 2022, 令和4年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会 3件　　　　　　　　　　　　　　　
  • Oct. 2022, 2022 IEEE 11th Global Conference on Consumer Electronic, Bronze Prize GCCE2022 Excellent Student Paper Award　　　　　　　　　　　　　　　
  • Oct. 2022, 2022 IEEE 11th Global Conference on Consumer Electronic, Silver Prize GCCE2022 Excellent Poster Award　　　　　　　　　　　　　　　
  • Oct. 2022, 2022 IEEE 11th Global Conference on Consumer Electronic, Silver Prize GCCE2022 Excellent Student Poster Award　　　　　　　　　　　　　　　
  • Sep. 2022, 土木学会 土木情報学システム開発賞　　　　　　　　　　　　　　　
  • Aug. 2022, MIRU 2022 学生奨励賞2件　　　　　　　　　　　　　　　
  • Mar. 2022, IEEE LifeTech 2022 WIE Excellent Poster Award　　　　　　　　　　　　　　　
  • Feb. 2022, 2021 IEEE Sapporo Section Student Paper Contest, Best Presentation Award　　　　　　　　　　　　　　　
  • Feb. 2022, 2021 IEEE Sapporo Section Encouragement Award 2件　　　　　　　　　　　　　　　
  • Jan. 2022, International Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT2022) Best Paper Award　　　　　　　　　　　　　　　
  • Dec. 2021, 映像情報メディア学会 優秀研究発表賞　　　　　　　　　　　　　　　
  • Dec. 2021, 令和3年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会 若手優秀論文発表賞 3件　　　　　　　　　　　　　　　
  • Oct. 2021, The 1st Hokkaido Young Professionals Workshop Best Student Presentation Award　　　　　　　　　　　　　　　
  • Oct. 2021, 2021 IEEE 10th Global Conference on Consumer Electronics, Gold Prize GCCE2021 Excellent Poster Award　　　　　　　　　　　　　　　
  • Oct. 2021, 2021 IEEE 10th Global Conference on Consumer Electronics, Gold Prize GCCE2021 Excellent Student Poster Award　　　　　　　　　　　　　　　
  • Oct. 2021, 2021 IEEE 10th Global Conference on Consumer Electronics, Silver Prize GCCE2021 Excellent Student Poster Award　　　　　　　　　　　　　　　
  • Oct. 2021, 2021 IEEE 10th Global Conference on Consumer Electronics, GCCE2021 Outstanding Paper Award　　　　　　　　　　　　　　　
  • Jun. 2021, 映像情報メディア学会丹羽高柳賞論文賞　　　　　　　　　　　　　　　
  • Mar. 2021, IEEE LifeTech 2021 Excellent Student Paper Award for Oral Presentation, 2nd Prize　　　　　　　　　　　　　　　
  • Mar. 2021, 2021 IEEE 3rd Global Conference on Life Sciences and Technologies, Excellent Poster (On-site) Award Winners: Bronze Prize　　　　　　　　　　　　　　　
  • Mar. 2021, ACM Multimedia Asia 2020, Best Paper Runner-up Award　　　　　　　　　　　　　　　
  • Feb. 2021, 2020 IEEE Sapporo Section Student Paper Awards, Best Paper Award　　　　　　　　　　　　　　　
  • Feb. 2021, 2020 IEEE Sapporo Section Student Paper Awards, Encouragement Paper Award　　　　　　　　　　　　　　　
  • Nov. 2020, 令和2年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会 若手優秀論文発表賞 3件　　　　　　　　　　　　　　　
  • Oct. 2020, 2020 IEEE 9th Global Conference on Consumer Electronics, Gold Prize IEEE GCCE2020 Excellent Student Paper Award　　　　　　　　　　　　　　　
  • Oct. 2020, 2020 IEEE 9th Global Conference on Consumer Electronics, Gold Prize GCCE2020 Excellent Poster Award　　　　　　　　　　　　　　　
  • Oct. 2020, 2020 IEEE 9th Global Conference on Consumer Electronics, Gold Prize IEEE GCCE2020 Excellent Demo! Award　　　　　　　　　　　　　　　
  • Oct. 2020, 2020 IEEE 9th Global Conference on Consumer Electronics, Silver Prize IEEE GCCE2020 Excellent Paper Award　　　　　　　　　　　　　　　
  • Oct. 2020, 2020 IEEE 9th Global Conference on Consumer Electronics, Bronze Prize GCCE2020 Excellent Paper Award　　　　　　　　　　　　　　　
  • Jun. 2020, 映像情報メディア学会丹羽高柳賞論文賞　　　　　　　　　　　　　　　
  • May 2020, 2020 ICCE-TW Best Paper Award Honorable Metion　　　　　　　　　　　　　　　
  • Feb. 2020, The 2019 IEEE Sapporo Section Encouragement Award　　　　　　　　　　　　　　　
  • Feb. 2020, The 2019 IEEE Sapporo Section Student Paper Contest Encouraging Prize 3件　　　　　　　　　　　　　　　
  • Dec. 2019, 令和元年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会 若手優秀論文発表賞 2件　　　　　　　　　　　　　　　
    小川 貴弘
  • Dec. 2019, 映像情報メディア学会 優秀研究発表賞　　　　　　　　　　　　　　　
    小川 貴弘
  • Oct. 2019, 2019 IEEE 8th Global Conference on Consumer Electronics, Silver Prize IEEE GCCE 2019 Excelent Paper Award　　　　　　　　　　　　　　　
    小川 貴弘
  • Oct. 2019, 2019 IEEE 8th Global Conference on Consumer Electronics, Outstanding Prize IEEE GCCE 2019 Excelent Demo! Award　　　　　　　　　　　　　　　
    小川 貴弘
  • Oct. 2019, 2019 IEEE 8th Global Conference on Consumer Electronics, Silver Prize IEEE GCCE 2019 Excelent Poster Award　　　　　　　　　　　　　　　
    小川 貴弘
  • Mar. 2019, 2019 IEEE 1st Global Conference on Life Sciences and Technologies, 2nd Prize IEEE Lifetech 2019 Excellent Paper Award　　　　　　　　　　　　　　　
    小川 貴弘
  • Feb. 2019, The 2018 IEEE Sapporo Section Encouragement Award 2件　　　　　　　　　　　　　　　
    小川 貴弘
  • Feb. 2019, The 2018 IEEE Sapporo Section Student Paper Contest Encouraging Prize　　　　　　　　　　　　　　　
    小川 貴弘
  • Jan. 2019, The 2019 joint International Workshop on Advanced Image Technology & International Forum on Medical Imaging in Asia IWAIT Best Paper Award　　　　　　　　　　　　　　　
    小川 貴弘
  • Dec. 2018, 映像情報メディア学会 優秀研究発表賞　　　　　　　　　　　　　　　
    小川 貴弘
  • Dec. 2018, 平成30年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会 優秀論文発表賞　　　　　　　　　　　　　　　
    小川 貴弘
  • Oct. 2018, 2018 IEEE 7th Global Conference on Consumer Electronics, 1st Prize IEEE GCCE 2018 Excellent Poster Award　　　　　　　　　　　　　　　
    小川 貴弘
  • Oct. 2018, 2018 IEEE 7th Global Conference on Consumer Electronics, IEEE GCCE 2018 Outstanding Paper Award　　　　　　　　　　　　　　　
    小川 貴弘
  • 2018, The 2017 IEEE Sapporo Section Encouragement Award　　　　　　　　　　　　　　　
    Takahiro Ogawa
  • 2018, The 2017 IEEE Sapporo Section Student Paper Contest Encouraging Prize　　　　　　　　　　　　　　　
    Takahiro Ogawa
  • 2018, 平成29年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会 優秀論文発表賞　　　　　　　　　　　　　　　
    小川貴弘
  • 2017, 2017 IEEE 6th Global Conference on Consumer Electronics, IEEE GCCE 2017 Outstanding Poster Award　　　　　　　　　　　　　　　
    Takahiro Ogawa
  • 2017, 精密工学会画像応用技術専門委員会・映像情報メディア学会メディア工学研究委員会合同サマーセミナー 優秀発表賞　　　　　　　　　　　　　　　
    小川貴弘
  • 2017, 電子情報通信学会 学術奨励賞　　　　　　　　　　　　　　　
    小川貴弘
  • 2017, The 2016 IEEE Sapporo Section Encouragement Award　　　　　　　　　　　　　　　
    Takahiro Ogawa
  • 2017, The 2016 IEEE Sapporo Section Student Paper Contest Encouraging Prize　　　　　　　　　　　　　　　
    Takahiro Ogawa
  • 2017, 平成28年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会 優秀論文発表賞　　　　　　　　　　　　　　　
    小川貴弘
  • 2017, International Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT2017) Best Paper Award　　　　　　　　　　　　　　　
    小川貴弘
  • 2016, 平成27年度 SIP若手奨励賞　　　　　　　　　　　　　　　
    小川貴弘
  • 2016, The 2015 IEEE Sapporo Section Encouragement Award　　　　　　　　　　　　　　　
    Takahiro Ogawa
  • 2016, The 2015 IEEE Sapporo Section Student Paper Contest Encouraging Prize　　　　　　　　　　　　　　　
    Takahiro Ogawa
  • 2016, 平成27年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会 優秀論文発表賞 (2件)　　　　　　　　　　　　　　　
    小川貴弘
  • 2016, 2016 IEEE 5th Global Conference on Consumer Electronics 1st Prize IEEE GCCE 2016 Excellent Poster Award　　　　　　　　　　　　　　　
    Takahiro Ogawa
  • 2016, 映像情報メディア学会, 論文査読功労賞　　　　　　　　　　　　　　　
    小川貴弘
  • 2015, 平成27年度 映像情報メディア学会 優秀研究発表賞　　　　　　　　　　　　　　　
    小川貴弘
  • 2015, The 2014 IEEE Sapporo Section Student Paper Contest Best Presentation Award　　　　　　　　　　　　　　　
    Takahiro Ogawa
  • 2015, International Workshop on Advanced Image Technology (IWAIT2015) Best Paper Award　　　　　　　　　　　　　　　
    Takahiro Ogawa
  • 2015, IEEE GCCE 2015 Excellent Poster Award　　　　　　　　　　　　　　　
    Takahiro Ogawa
  • 2015, IEEE GCCE 2015 Outstanding Poster Award　　　　　　　　　　　　　　　
    Takahiro Ogawa
  • 2014, IEEE GCCE 2014 Undergraduate Poster Award　　　　　　　　　　　　　　　
    Takahiro Ogawa
  • 2013, 平成25年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会 優秀論文発表賞　　　　　　　　　　　　　　　
    小川貴弘
  • 2011, 平成23年度信号処理学生奨励賞 (2件)　　　　　　　　　　　　　　　
    小川貴弘
  • 2011, 平成23年度電気関係学会北海道支部連合大会 若手優秀論文発表賞　　　　　　　　　　　　　　　
    小川貴弘
  • 2011, 映像情報メディア学会 学生優秀発表賞　　　　　　　　　　　　　　　
    小川貴弘
  • 2010, 平成22年度電気関係学会北海道支部連合大会 若手優秀論文発表賞　　　　　　　　　　　　　　　
    小川貴弘
  • 2010, 2010 IEEE Sapporo Section Student Member Best Presentation Award　　　　　　　　　　　　　　　
    Takahiro Ogawa
  • 2009, 電子情報通信学会論文賞　　　　　　　　　　　　　　　
    小川貴弘
  • 2008, 平成20年度電気関係学会北海道支部連合大会 若手優秀論文発表賞　　　　　　　　　　　　　　　
    小川貴弘
  • 2008, 2008 IEEE Sapporo Section Student Member Encouraging Prize　　　　　　　　　　　　　　　
    Takahiro Ogawa
  • 2007, 平成19年度電気関係学会北海道支部連合大会 若手優秀論文発表賞　　　　　　　　　　　　　　　
    小川貴弘
  • 2007, IEEE International Conference on Consumer Electronics, IEEE Consumer Electronics Society Japan Chapter Young Scientist Paper Award　　　　　　　　　　　　　　　
    小川貴弘
  • 2006, 2006 IEEE Sapporo Section Student Paper Contest Award　　　　　　　　　　　　　　　
    小川貴弘
  • 2005, 精密工学会画像応用技術専門委員会・映像情報メディア学会メディア工学研究委員会合同サマーセミナー優秀発表賞　　　　　　　　　　　　　　　
    小川貴弘
  • 2005, 平成17年度電気情報関係学会北海道支部連合大会 若手優秀論文発表賞　　　　　　　　　　　　　　　
    小川貴弘
  • 2005, 映像情報メディア学会 研究奨励賞　　　　　　　　　　　　　　　
    小川貴弘

Papers

Other Activities and Achievements

Affiliated academic society

  • Association for Computing Machinery　　　　　　　　　　　　　　　
  • IEEE　　　　　　　　　　　　　　　
  • THE INSTITUTE OF IMAGE INFORMATION AND TELEVISION ENGINEERS　　　　　　　　　　　　　　　
  • THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS　　　　　　　　　　　　　　　

Research Themes

  • 路側・車載機器による観測や気象データを融合解析する道路交通デジタルツイン
    科学研究費助成事業
    01 Apr. 2025 - 31 Mar. 2029
    高橋 翔, 小川 貴弘, 杉浦 聡志, 萩原 亨, 吉井 稔雄
    日本学術振興会, 基盤研究(B), 北海道大学, 25K01337
  • 生成AIとの融合により潜在的嗜好を把握可能とするユーザ中心推薦技術の構築
    科学研究費助成事業
    01 Apr. 2024 - 31 Mar. 2028
    長谷山 美紀, 斉藤 直輝, 小川 貴弘, 藤後 廉
    日本学術振興会, 基盤研究(B), 北海道大学, 24K02942
  • Development of a logical thinking artificial intelligence model for medical imaging combining images and reports
    Grants-in-Aid for Scientific Research
    01 Apr. 2023 - 31 Mar. 2026
    平田 健司, 小川 貴弘, 三宅 基隆
    画像診断支援を目的とした人工知能(AI)は目覚ましい発展を続けている。多くの論文は特定の疾患の診断がAIによって実現できたことを成果としている一方で、日常診療における画像診断では、特定の疾患に限定されるのではなく、多臓器・多疾患をカバーする必要がある。現在の画像診断AI研究の主流は、画像を入力とし、病態を考えるプロセスをバイパスして診断に至る方式を取っており、この方法では各疾患に対応したAIを個別に開発する必要があるため、汎用的なAIの完成までに時間がかかる。本研究は、既存の戦略に対する新たなアプローチとして、人間の思考プロセスを模倣し既存のAIに欠くロジカルシンキング（論理的思考）を取り入れる。すなわち、医師が画像診断を行うときと同様に、異常所見の場所と性状に加えて、患者背景の情報を明らかにした上で、総合的に結論を出すAIの構築を目指す。この目的のため、多施設から得られる数万件のFDG-PET/CTの画像とレポートの組と、ナショナル・データベースであるJ-MIDの画像とレポートの組、そして画像解析と自然言語処理を融合するAI技術を使用する。
    R5年度の主な成果は3つである。①異常所見を検出した後に解剖学的な部位を明らかにするための基盤技術となる非剛体変形アルゴリズムの開発と精度評価を行った。6パラメーターのアフィン変換および多パラメーターからなる変形場を用いる方法を評価し、一定の傾向を見出した。②本研究では異常所見の検出に正常例のみを学習に用いる予定であるため、normal database構築のために画像診断医が異常なしと診断した症例の抽出を開始した。③公開された画像診断レポートに対してlarge language model (LLM)を用いて主病変や転移の有無などの情報を抽出し、LLMやプロンプトを変化させた際の性能変化について検討し、一定の傾向を見出した。
    Japan Society for the Promotion of Science, Grant-in-Aid for Scientific Research (C), Hokkaido University, 23K07150
  • General-purpose deep learning theory for ultra-low computational complexity and low capacity in the age of edge AI
    Grants-in-Aid for Scientific Research
    01 Apr. 2021 - 31 Mar. 2026
    小川 貴弘, 藤後 廉, 前田 圭介
    本研究課題では、エッジAI時代の超低演算量・低容量化を実現する汎用深層学習理論の構築を目指している。研究代表者が進めてきた低演算量・低容量バイナリスパース表現技術とクロスモーダル埋め込み技術の研究を融合させ、AIの演算量と学習データ量を大幅に削減可能な新たな理論を構築する。具体的に、最先端の深層学習モデルをバイナリスパース表現により模倣し、さらに、他のモダリティからの知識転移を行うことで、深層学習の利点である高い精度を保持しつつ、演算量削減と学習データ量の小規模化を同時に実現する。本研究課題では、構築理論の汎用性を示すとともに、エッジデバイス上での評価検証を行う。尚、本研究課題は研究分担者とともに遂行し、実施項目である「① モデルクローニング技術の実現による演算量の削減」および「② クロスモーダル知識転移技術の実現による学習データ量の小規模化」については、①の研究を小川・藤後が、②の研究を小川・前田が実施する。
    令和4年度は、「バイナリスパース深層学習モデルの実現」を目指し、研究を遂行した。具体的に、演算量削減と学習データ量の小規模化のそれぞれを以下のように実現した。まず、構築済みの「深層学習モデルの中間層出力」と「バイナリスパース深層学習モデルの中間出力」との相関を最大化する理論に、データの近似誤差最小化を可能にする損失関数を新たに組み込むことで、各中間層出力を低演算量のバイナリスパース表現で模倣するモデルクローニングを実現した。次に、異なる種類のモダリティの相関を最大化する理論を構築することで、学習データ量の不足をモダリティ相関に基づき補間するクロスモーダル知識転移を実現した。研究成果の対外発表についても積極的に行い、コンピュータビジョン分野のトップ国際会議ECCVへの採択や、信号処理分野のトップ国際会議ICASSPへの採択に至った。
    Japan Society for the Promotion of Science, Grant-in-Aid for Scientific Research (B), Hokkaido University, 23K21676
  • General-purpose deep learning theory for ultra-low computational complexity and low capacity in the age of edge AI
    Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
    01 Apr. 2021 - 31 Mar. 2026
    小川 貴弘, 前田 圭介, 藤後 廉
    本研究課題では、エッジAI時代の超低演算量・低容量化を実現する汎用深層学習理論の構築を目指す。研究代表者が進めてきた低演算量・低容量バイナリスパース表現技術とクロスモーダル埋め込み技術の研究を融合させ、AIの演算量と学習データ量を大幅に削減可能な新たな理論を構築する。具体的に、最先端の深層学習モデルをバイナリスパース表現により模倣し、さらに、他のモダリティからの知識転移を行うことで、深層学習の利点である高い精度を保持しつつ、演算量削減と学習データ量の小規模化を同時に実現する。本研究課題では、構築した理論が汎用性を有することを示すとともに、エッジデバイス上での評価検証を行う。尚、本研究課題は研究分担者とともに遂行し、実施項目である「① モデルクローニング技術の実現による演算量の削減」および「② クロスモーダル知識転移技術の実現による学習データ量の小規模化」については、①の研究を小川・藤後が、②の研究を小川・前田が実施する。
    令和3年度は、「深層学習モデルにおける中間層出力」と「バイナリスパース表現係数」との間で相関を最大化するクロスモーダル埋め込み理論を構築した。具体的に、ソースドメインに対応する実数データとバイナリスパース表現係数との間でクロスモーダル埋め込みを行い、それらの相関が最大化されるよう、バイナリスパース表現における辞書学習を可能とした。この際、バイナリスパース表現係数は0または1の疎なデータであることに注目し、観測データがバイナリスパース値である制約を設けた新たなクロスモーダル埋め込み理論を実現した。さらに、構築した理論やその応用に関する研究成果の対外発表についても積極的に行い、クロスモーダル埋め込み理論を応用した研究成果が画像処理分野における世界最高峰の国際会議ICIP等に採択されている。
    Japan Society for the Promotion of Science, Grant-in-Aid for Scientific Research (B), Hokkaido University, 21H03456
  • 国立研究開発法人日本医療研究開発機構（AMED）・医療機器等研究成果展開事業　　　　　　　　　　　　　　　
    2022 - 2025
    Coinvestigator
  • Interdisciplinary fusion research for precision medicine in heart failure patients with preserved ejection fraction
    Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
    01 Apr. 2020 - 31 Mar. 2024
    Anzai Toshihisa
    During the research period, we were able to successfully complete all planned biomarker, array, and metabolome analyses for a total of 802 HFpEF cases, significantly surpassing the target cases. However, the network-related analysis originally planned is currently ongoing, and there is a prospect that the construction of new clusters of HFpEF patients, including omics information, will be completed within the next year.
    Regarding the artificial intelligence analysis of gait videos, we succeeded in objectively calculating frailty scores using machine learning techniques from the recorded gait videos.
    Japan Society for the Promotion of Science, Grant-in-Aid for Scientific Research (B), Hokkaido University, 20H03670
  • JSPS 研究拠点形成事業　　　　　　　　　　　　　　　
    Apr. 2021 - Mar. 2024
    Coinvestigator
  • 国立研究開発法人日本医療研究開発機構(AMED)ムーンショット型研究開発事業　　　　　　　　　　　　　　　
    2021 - 2023
    Coinvestigator
  • Construction of low-computation and memory-saving convolutional sparse representation technology
    Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
    01 Apr. 2018 - 31 Mar. 2022
    Ogawa Takahiro
    We studied low-computation and memory-saving convolutional sparse representation techniques. Specifically, by making the sparse representation coefficients binary, we constructed "sparse approximation based on nearest neighbor basis search" and "dictionary learning based only on simple addition" to realize convolutional sparse representation with low computational complexity. In addition, we newly constructed a "self-organizing dictionary learning technique" focusing on the principle of iterative function systems, and realized memory-saving dictionary learning. Our study has a large ripple effect since it will lead to breakthroughs in all application fields using sparse representation. Furthermore, our technology can contribute to technologies such as image/video coding, restoration, and super-resolution on various terminals.
    Japan Society for the Promotion of Science, Grant-in-Aid for Scientific Research (C), Hokkaido University, 18K11367
  • Super-MultiModal Human Analysis Platform for Next Generation of Advanced Retrieval
    Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
    01 Apr. 2017 - 31 Mar. 2022
    Haseyama Miki
    We constructed a super-multimodal human analysis infrastructure to realize the next-generation retrieval technology that can accurately estimate users’ interests through sensory data. In this research, we have succeeded in constructing the fundamental technology that was the goal of our research, and conducted demonstration experiments to verify the effectiveness of our technology. Specifically, we constructed an information retrieval and recommendation system based on the super-multimodal human analysis platform and verified the effectiveness of the technology for tourists in the digital signage space in Sapporo City. In summary, this research has contributed to the formation of fundamental technology in the field of multimedia search and recommendation by establishing a super-multimodal human analysis infrastructure and demonstrating its effectiveness.
    Japan Society for the Promotion of Science, Grant-in-Aid for Scientific Research (B), Hokkaido University, 17H01744
  • 自治体による観光情報発信支援のためのサイバーフィジカルデータ解析プラットフォームに関する研究開発　　　　　　　　　　　　　　　
    戦略的情報通信研究開発推進制度 (SCOPE) 重点領域型研究開発 (ICT重点研究開発分野推進型 ３年枠)
    Apr. 2018 - Mar. 2021
    小川 貴弘
    総務省, Coinvestigator
  • 平成31年度河川砂防技術研究開発公募地域課題分野（河川）
    Apr. 2019 - Mar. 2020
    小川 貴弘
    国土交通省, Principal investigator
  • インフラ維持管理データサイエンスの高度化と体系化　　　　　　　　　　　　　　　
    戦略的情報通信研究開発推進制度 (SCOPE) 重点領域型研究開発（ICT重点研究開発分野推進型 ２年枠）
    Apr. 2018 - Mar. 2020
    小川 貴弘
    総務省, Coinvestigator
  • COI若手連携研究ファンド
    Apr. 2018 - Mar. 2020
    小川 貴弘
    科学技術振興機構
  • 平成30年度河川砂防技術研究開発公募地域課題分野（河川）
    Apr. 2018 - Mar. 2019
    小川 貴弘
    国土交通省, Principal investigator
  • Construction of a theory deriving super-versatility cross-media bases for breaking limitations in various image processing fields
    Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research
    01 Apr. 2015 - 31 Mar. 2018
    HASEYAMA Miki
    This study constructed a new theory for deriving super-versatility cross-media bases to break limitations in various research fields related to image processing such as image coding, restoration, recognition, retrieval and recommendation, etc. Specifically, by collaboratively analyzing both of image data and their corresponding semantic information, sematic analysis of each area in images was realized to simultaneously derive new bases for their optimal approximation. Since these bases included high versatilities, they could be applied to various kinds of research fields related to image processing, and the performance improvement were realized. Therefore, in this study, we actually confirmed that our new approach provided breakthroughs for each research field by using the derived cross-media bases.
    Japan Society for the Promotion of Science, Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research, Hokkaido University, 15K12023
  • 平成29年度河川砂防技術研究開発公募地域課題分野（河川）
    Apr. 2017 - Mar. 2018
    小川 貴弘
    国土交通省, Principal investigator
  • Construction of a system for generation of multimedia contents adaptively varying according to users' behavior
    Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
    01 Apr. 2013 - 31 Mar. 2017
    HASEYAMA Miki
    This study constructed a new system for creating multimedia contents which can adaptively change according to users' behaviors. Specifically, by extracting relationship between users' behaviors and multimedia contents based on cross-media correlation analysis method, every-changing users' intentions for their desired contents were modeled. Based on the obtained model, systems for creating new types of multimedia contents were realized. Furthermore, new multimedia recommendation frameworks were newly constructed, and these frameworks could realize mutual recommendation through the use of the above systems by multiple users. Finally, we performed demonstration experiments of these frameworks in various fields and verified their performance.
    Japan Society for the Promotion of Science, Grant-in-Aid for Scientific Research (B), Hokkaido University, 25280036
  • Building of Biomimetic Database
    Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
    28 Jun. 2012 - 31 Mar. 2017
    NOMURA SHUHEI, OGAWA TAKAHIRO, TSUCHIYA HIROSHI, KAWAI TOSHIO
    Biologists of this team accumulated more than 30,000 datasets, composed of SEM photos and text data on insects, birds or fishes. Information scientists built a biomimetic image retrieval system supported by ontology. This system is opened to the public through the internet. Outreach activities including an exhibition on biomimetics in the National Museum of Nature and Science, Tokyo (April-June 2016) were carried out. A book on biomimetics for general public was published in March 2016.
    Japan Society for the Promotion of Science, Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area), National Museum of Nature and Science, Tokyo, 24120002
  • IoT社会の実現に向けた電子・情報分野事業の周辺技術・関連課題における小規模研究開発
    Apr. 2016 - Mar. 2017
    小川 貴弘
    国立研究開発法人新エネルギー・産業技術総合開発機構, Coinvestigator
  • A study on accurate high-quality image reconstruction based on representation bases
    Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
    01 Apr. 2010 - 31 Mar. 2014
    OGAWA TAKAHIRO
    In this study, we realized algorithms for accurate high-quality image reconstruction based on representation bases obtained from training images in databases. Specifically, we realized 1) simultaneous removal of multiple degradation elements, 2) derivation of representation bases for obtaining high-quality images and 3) selection scheme of optimal bases suitable for reconstructing target contents. Consequently, our study improved the performance limitation existing in the field of image restoration such as error concealment, noise removal and super-resolution.
    Japan Society for the Promotion of Science, Grant-in-Aid for Young Scientists (B), Hokkaido University, Principal investigator, Competitive research funding, 22700088
  • Cross-media retrieval through collaborative use of image/audio signals and text data
    Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
    2009 - 2012
    HASEYAMA Miki, OGAWA Takahiro, ARAKI Kenji
    We implemented an effective method for recommending the desired contents to a user. The method accepts an image, video or music clip as a query, and is based on search theory that can deal with ambiguous user requests that are unique to each image, video or music clip. Specifically, in order to implement this method, we narrow down the search results to the three media types of image, video and audio, and implement cross-media search, allowing the user to acquire the desired contents even in cases where they cannot express the same query using keywords or media of the identical type.
    Japan Society for the Promotion of Science, Grant-in-Aid for Scientific Research (B), Hokkaido University, Coinvestigator not use grants, Competitive research funding, 21300030
  • デジタルコンテンツの印象語（感性メタデータ）を付加する処理の研究開発　　　　　　　　　　　　　　　
    戦略的情報通信研究開発推進制度
    Apr. 2009 - Mar. 2010
    長谷山 美紀
    総務省, Competitive research funding
  • 地域イノベーション創出研究開発事業
    Apr. 2008 - Mar. 2009
    小川 貴弘
    経済産業省, Coinvestigator
  • 画像補間のための確率モデルの実現に関する研究
    Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for JSPS Fellows
    2005 - 2007
    小川 貴弘
    これまで欠落領域の復元に用いてきたアルゴリズムを、画像の高解像度化、および類似画像検索のための画像の意味的特徴量の推定に応用を行った。まず、画像の高解像度化では、これまで提案を行ってきたカーネル主成分分析に基づいた失われた情報の推定法を応用し、既知の情報を低解像度画像における低周波成分、未知の情報を本来高解像度画像が有していたはずの高周波成分に置き換えることで、失われた高周波成分の推定を可能とした。近年の単一フレームによる超解像手法では、失われた高周波成分を推定するために、教師データとなる高解像度画像が必要となるのに対して、我々の研究では画像の異なる階層間での相関を用いることで、教師データを用いずに失われた高周波成分の推定が可能であり、非常に有効であることが確認された。
    さらに、我々は画像の高解像度化への応用だけでなく、復元や再構成とは異なる分野である類似画像検索への応用も試みた。一般に、対象となる画像に対して高精度に類似画像検索を行うためには、単純に画像特徴量間で距離を求めるのではなく、画像特徴量から意味的特徴量を推定し、それらの間で距離を求める手法が必要となる。我々はカーネル主成分分析を用いた画像の意味的特徴量の推定手法を提案し、与えられる画像の画像特徴量から意味的特徴量を高精度に推定することを可能とした。これにより、得られる意味的特徴量を用いることで、従来では困難であった画像内容に基づく類似画像検索を行うことが可能となった。このように、我々は復元・再構成の分野だけでなく、近年発展の著しい検索の分野への新たなアプローチの提案も行ってきた。
    Japan Society for the Promotion of Science, Grant-in-Aid for JSPS Fellows, Hokkaido University, 05J09080

Industrial Property Rights

  • 動作解析データ取得方法及び動作解析データ取得システム
    Patent right, 永井 利幸, 中尾 元基, 小川 貴弘, 平田 健司, 千代 邦弘, 大津 学, 国立大学法人北海道大学, インフォコム株式会社
    特願2021-012431, 28 Jan. 2021
    特開2022-115705, 09 Aug. 2022
    特許第7694895号, 10 Jun. 2025
    202503002724600851
  • 画像生成装置、ゴム組成物の配合推定装置及び学習装置
    Patent right, 福地 将志, 山田 宏明, 伊藤 和加奈, 長谷山 美紀, 小川 貴弘, 藤後 廉, 住友ゴム工業株式会社, 国立大学法人北海道大学
    特願2021-019382, 09 Feb. 2021
    特開2021-136024, 13 Sep. 2021
    特許第7603275号, 12 Dec. 2024
    202503020259470936
  • 情報処理システム
    Patent right, 本間 勇紀, 山城 輝久, 長谷山 美紀, 小川 貴弘, 藤後 廉, 株式会社ニトリホールディングス, 国立大学法人北海道大学
    特願2022-206332, 23 Dec. 2022
    特開2024-090422, 04 Jul. 2024
    202403013564367068
  • ゴム材料の物性推定方法、システム及びプログラム
    Patent right, 長谷山 美紀, 小川 貴弘, 伊藤 和加奈, 山田 宏明, 国立大学法人北海道大学, 住友ゴム工業株式会社
    特願2019-183172, 03 Oct. 2019
    特開2021-060457, 15 Apr. 2021
    特許第7482470号, 02 May 2024
    202403014587091201
  • 情報処理システム
    Patent right, 本間 勇紀, 藤後 廉, 阿部 真育, 長谷山 美紀, 小川 貴弘, 株式会社ニトリホールディングス, 国立大学法人北海道大学
    特願2021-202578, 14 Dec. 2021
    特開2023-087988, 26 Jun. 2023
    202303018862076828
  • 学習装置、学習方法及び学習装置用プログラム、並びに、情報出力装置、情報出力方法及び情報出力用プログラム
    Patent right, 長谷山 美紀, 小川 貴弘, 国立大学法人北海道大学
    JP2019003420, 31 Jan. 2019
    特許第7257682号, 06 Apr. 2023
    202303013345580662
  • 情報連携システム
    Patent right, 中村 滋, 新井 寿和, 村田 利文, 武藤 信義, 長谷山 美紀, 小川 貴弘, 東日本高速道路株式会社, 株式会社ソーシャル・キャピタル・デザイン, 国立大学法人北海道大学
    特願2016-214655, 01 Nov. 2016
    特開2021-103536, 15 Jul. 2021
    特許第7153282号, 05 Oct. 2022
    202203018289878216
  • 動作解析データ取得方法及び動作解析データ取得システム
    Patent right, 永井 利幸, 中尾 元基, 小川 貴弘, 平田 健司, 千代 邦弘, 大津 学, 国立大学法人北海道大学, インフォコム株式会社
    特願2021-012431, 28 Jan. 2021
    特開2022-115705, 09 Aug. 2022
    202203014082967302
  • 情報連携システム
    Patent right, 中村 滋, 新井 寿和, 村田 利文, 武藤 信義, 長谷山 美紀, 小川 貴弘, 東日本高速道路株式会社, 株式会社ソーシャル・キャピタル・デザイン, 国立大学法人北海道大学
    特願2016-214655, 01 Nov. 2016
    特開2018-072687, 10 May 2018
    特許第6996701号, 20 Dec. 2021
    202203008574106663
  • 画像生成装置、ゴム組成物の配合推定装置及び学習装置
    Patent right, 福地 将志, 山田 宏明, 伊藤 和加奈, 長谷山 美紀, 小川 貴弘, 藤後 廉, 住友ゴム工業株式会社, 国立大学法人北海道大学
    特願2021-019382, 09 Feb. 2021
    特開2021-136024, 13 Sep. 2021
    202103009110722611
  • 情報連携システム
    Patent right, 中村 滋, 新井 寿和, 村田 利文, 武藤 信義, 長谷山 美紀, 小川 貴弘, 東日本高速道路株式会社, 株式会社ソーシャル・キャピタル・デザイン, 国立大学法人北海道大学
    特願2021-035587, 05 Mar. 2021
    特開2021-103536, 15 Jul. 2021
    202103018255096700
  • ゴム材料の物性推定方法、システム及びプログラム
    Patent right, 長谷山 美紀, 小川 貴弘, 伊藤 和加奈, 山田 宏明, 国立大学法人北海道大学, 住友ゴム工業株式会社
    特願2019-183172, 03 Oct. 2019
    特開2021-060457, 15 Apr. 2021
    202103011334216112
  • ゴム材料の特性推定方法、システム及びプログラム
    Patent right, 長谷山 美紀, 小川 貴弘, 伊藤 和加奈, 山田 宏明, 国立大学法人北海道大学, 住友ゴム工業株式会社
    特願2019-021037, 07 Feb. 2019
    特開2020-128900, 27 Aug. 2020
    202003002125823951
  • ゴム材料の劣化状態の診断装置
    Patent right, 長谷山 美紀, 小川 貴弘, 伊藤 和加奈, 山田 宏明, 国立大学法人北海道大学, 住友ゴム工業株式会社
    特願2019-021038, 07 Feb. 2019
    特開2020-128901, 27 Aug. 2020
    202003016997034411
  • 学習装置、学習方法及び学習用プログラム
    Patent right, 長谷山 美紀, 小川 貴弘, 国立大学法人北海道大学
    JP2019041740, 24 Oct. 2019
    WO2020-085439, 30 Apr. 2020
    202103019539238365
  • 画像検索装置、画像検索方法及び画像検索用プログラム
    Patent right, 長谷山 美紀, 小川 貴弘, 国立大学法人北海道大学
    JP2019037739, 26 Sep. 2019
    WO2020-071216, 09 Apr. 2020
    202103019941074530
  • ゴム材料の特性推定方法、システム及びプログラム
    Patent right, 長谷山 美紀, 小川 貴弘, 伊藤 和加奈, 山田 宏明, 国立大学法人北海道大学, 住友ゴム工業株式会社
    特願2019-021037, 07 Feb. 2019
    特許第6609387号, 01 Nov. 2019
    201903009559822370
  • ゴム材料の劣化状態の診断装置
    Patent right, 長谷山 美紀, 小川 貴弘, 伊藤 和加奈, 山田 宏明, 国立大学法人北海道大学, 住友ゴム工業株式会社
    特願2019-021038, 07 Feb. 2019
    特許第6609388号, 01 Nov. 2019
    201903010865390791
  • 学習装置、学習方法及び学習装置用プログラム、並びに、情報出力装置、情報出力方法及び情報出力用プログラム
    Patent right, 長谷山 美紀, 小川 貴弘, 国立大学法人北海道大学
    JP2019003420, 31 Jan. 2019
    WO2019-151411, 08 Aug. 2019
    202103009323805588
  • 情報連携システム
    Patent right, 中村 滋, 新井 寿和, 村田 利文, 武藤 信義, 長谷山 美紀, 小川 貴弘, 東日本高速道路株式会社, 株式会社ソーシャル・キャピタル・デザイン, 国立大学法人北海道大学
    特願2016-214655, 01 Nov. 2016
    特開2018-072687, 10 May 2018
    201803000751547108
  • 画像復号装置
    Patent right, 加藤 晴久, 柳原 広昌, 長谷山 美紀, 小川 貴弘, KDDI株式会社, 国立大学法人北海道大学
    特願2013-235919, 14 Nov. 2013
    特開2015-095862, 18 May 2015
    特許第6188550号, 10 Aug. 2017
    201703017762366060

syllabus

  • 大学院共通授業科目（一般科目）：複合領域, 2024年, 修士課程, 大学院共通科目
  • メディア表現論特論, 2024年, 修士課程, 情報科学院
  • メディア表現論特論, 2024年, 博士後期課程, 情報科学研究科
  • メディア表現論特論, 2024年, 博士後期課程, 情報科学院
  • 信号処理, 2024年, 学士課程, 工学部
  • 画像処理応用, 2024年, 学士課程, 工学部
  • 画像解析論, 2024年, 学士課程, 工学部
  • 情報学 Ⅱ, 2024年, 学士課程, 全学教育