Ren Togo 研究室
主宰者：Ren Togo
北海道大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Ren Togo研究室は、深層学習モデルの実装的課題と医療応用を中心に研究を展開しています。研究の主要な方向として、大規模モデルの効率化と実用化があります。具体的には、医療画像や手術動画などの専門領域におけるデータ解析を対象として、計算資源に制約のある環境でも高い性能を発揮する軽量なモデル設計を目指しています。同時に、複数のモデルを組み合わせたり、パラメータを共有したりすることで、知識の効率的な活用を追求しています。
手法としては、機械学習の複数の技術的アプローチを組み合わせています。知識蒸留やデータセット圧縮により、大規模モデルの知識を小規模モデルに転移させる技術を開発しています。また、連合学習やプライベートな環境での協調学習を扱い、データを集中させずに分散した状態でモデルを改善する方法も研究しています。加えて、敵対的攻撃に対する堅牢性の向上や、継続的な学習における安定性の確保といった実用的な課題にも取り組んでいます。
主要な発見として、複数のモデルやタスク間で適切に知識を共有すれば、個別の最適化よりも全体的な性能が向上することが示されています。また、既存の手法では見落とされていた情報（時間的構造、階層的な関係、ドメイン固有の知識など）を明示的に組み込むことで、より精密な解析や生成が可能になることが明らかになってきています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果（100 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp55912.2026.11461482
- DOI: https://doi.org/10.3390/app16083894
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbi.2026.105014
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.3102520
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2026.111510
- [2026] Deep Generative Replay-Based Personalization With Conditional Latent Attention for Diffusion ModelsDOI: https://doi.org/10.1109/access.2026.3652178
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.3102194
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- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp55912.2026.11462286
- DOI: https://doi.org/10.1109/tip.2025.3608661
- DOI: https://doi.org/10.1109/ojsp.2025.3528900
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce65946.2025.11275506
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce65946.2025.11274759
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce65946.2025.11274929
- DOI: https://doi.org/10.1109/ojsp.2025.3530843
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.3057596
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- DOI: https://doi.org/10.3390/bioengineering13010032
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmm.2025.3645612
- DOI: https://doi.org/10.3389/fvets.2025.1681820
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce65946.2025.11275151
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- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce62371.2024.10760434
- DOI: https://doi.org/10.1145/3664647.3681469
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce62371.2024.10761036
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce62371.2024.10760886
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- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce62371.2024.10760752
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- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce62371.2024.10760546
- DOI: https://doi.org/10.1145/3681758.3697992
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- DOI: https://doi.org/10.1109/tnnls.2024.3404496
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- DOI: https://doi.org/10.1109/cvprw63382.2024.00762
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- DOI: https://doi.org/10.3390/rs16101742
- DOI: https://doi.org/10.3390/s24103087
- DOI: https://doi.org/10.3390/s24103035
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp48485.2024.10445933
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- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp48485.2024.10446840
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp48485.2024.10445969
- DOI: https://doi.org/10.1007/s13735-024-00322-y
- DOI: https://doi.org/10.3390/s24030921
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2024.106154
- DOI: https://doi.org/10.2208/jscejj.24-17286
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- DOI: https://doi.org/10.1145/3581783.3612675
- [2023] Text-to-image Diffusion Model Suppressing Catastrophic Forgetting via Elastic Weight ConsolidationDOI: https://doi.org/10.1109/gcce59613.2023.10315296
- DOI: https://doi.org/10.1109/icce-taiwan58799.2023.10227056
- DOI: https://doi.org/10.3390/electronics12102183
- DOI: https://doi.org/10.3390/s23094540
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ipm.2023.103606
- DOI: https://doi.org/10.3390/s23239607
- DOI: https://doi.org/10.3390/s23229287
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce59613.2023.10315286
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- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce59613.2023.10315644
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce59613.2023.10315546
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce59613.2023.10315376
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce59613.2023.10315277
- DOI: https://doi.org/10.1109/icip49359.2023.10222231
- DOI: https://doi.org/10.1109/icip49359.2023.10222423
- DOI: https://doi.org/10.1109/icip49359.2023.10222739
- DOI: https://doi.org/10.1587/transfun.2023eal2053
- DOI: https://doi.org/10.1109/icce-taiwan58799.2023.10226714
- DOI: https://doi.org/10.1109/icce-taiwan58799.2023.10227045
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