Guang Li 研究室
主宰者：Guang Li
北海道大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Li研究室は、深層学習と自己教師あり学習を中心として、複数の分野における画像認識と データ処理の課題に取り組んでいます。医療画像診断では、胸部CT画像やX線画像からの新型コロナウイルス感染症や肺がんの検出、胃炎の診断など、医学的な判断を支援する自動分類システムの開発を進めています。また、環境分野では無人航空機による空中画像から沿岸藻場の領域を自動認識し、ブルーカーボン吸収量の推定に役立てる研究も行っています。
同時に、限られた学習データでも高精度な認識を実現するための基礎技術の研究も重点的に展開しています。小バッチサイズでも効果的に動作する自己教師あり学習手法、データセット圧縮による効率的な学習、マルチタスク学習の最適化など、深層学習モデルの一般化能力を向上させるアルゴリズムの開発を進めています。さらに、交通標識認識や低照度画像の品質向上、動画からの都市景観抽出など、実世界の多様な応用課題にこれらの技術を適用しており、プライバシー保護や医療画像の領域差への対応など、実装上の制約を考慮した実践的なアプローチを特徴としています。
※ 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（35 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2025.113382
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- DOI: https://doi.org/10.3390/bioengineering13010032
- DOI: https://doi.org/10.3389/fvets.2025.1619794
- DOI: https://doi.org/10.1007/s44443-025-00270-5
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs17173044
- [2025] Cross-domain multi-step thinking: Zero-shot fine-grained traffic sign recognition in the wildDOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2025.114172
- DOI: https://doi.org/10.1609/aaai.v39i4.32391
- DOI: https://doi.org/10.1016/s0167-8140(25)00531-6
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- DOI: https://doi.org/10.1109/icip51287.2024.10647129
- DOI: https://doi.org/10.2208/jscejj.24-17286
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce62371.2024.10760861
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce62371.2024.10760886
- DOI: https://doi.org/10.1145/3664647.3680741
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2024.107000
- DOI: https://doi.org/10.1109/trpms.2024.3462732
- [2024] The STOIC2021 COVID-19 AI challenge: Applying reusable training methodologies to private dataDOI: https://doi.org/10.1016/j.media.2024.103230
- DOI: https://doi.org/10.3390/rs16101742
- DOI: https://doi.org/10.3390/s24103035
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2024.106154
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11548-023-02891-5
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2023.106877
- DOI: https://doi.org/10.3390/e25020268
- DOI: https://doi.org/10.3390/s23239607
- DOI: https://doi.org/10.1587/transfun.2023eal2053
- DOI: https://doi.org/10.3389/fcimb.2023.1116285
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2022.107189
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- [2022] Dataset complexity assessment based on cumulative maximum scaled area under Laplacian spectrumDOI: https://doi.org/10.1007/s11042-022-13027-3
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11548-022-02813-x
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce53005.2021.9622100
- DOI: https://doi.org/10.1109/icce-tw52618.2021.9603107
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