Yunhao Cui 研究室
主宰者：Yunhao Cui
九州大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、複雑な工業システムおよび医療画像の診断・予測を目的として、機械学習と物理的知識の融合アプローチに取り組んでいます。主な研究対象は、回転軸受けの故障診断、採掘機械の自動化、肺がんなどの悪性腫瘍の放射線治療への応答予測、および環境認識センサの高度化です。異なる動作条件や不均衡なデータセットといった現実の課題に対応するため、深層学習モデル、領域適応、生成モデルなど多様な手法を展開しています。
工業機械の診断では、振動信号や点群データの解析に基づいて、軸受けの欠陥検出や故障分類を実施しています。従来の理論計算に依存する方法の限界を克服するため、データ駆動型アプローチと物理シミュレーションを統合し、異なる運用環境での汎用性を高めています。同時に、軽量なニューラルネットワークアーキテクチャの開発により、エッジ計算デバイスへの実装を可能にしています。
医療応用では、病理画像やCT画像から複数スケールの特徴量（ゲノム情報、画像内の組織構造、トポロジー的特性）を抽出し、がん患者の治療効果予測に活用しています。これらのマルチモーダル特徴量を統合したモデルにより、個別患者の治療方針の最適化を支援することを目指しています。
※ 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（28 件）
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- DOI: https://doi.org/10.2142/biophysico.bppb-v22.0026
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.rineng.2025.106165
- DOI: https://doi.org/10.1186/s44147-025-00818-2
- DOI: https://doi.org/10.3390/pr13041239
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.tust.2025.106648
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.labinv.2025.104204
- DOI: https://doi.org/10.3390/lubricants12050177
- DOI: https://doi.org/10.3390/app14083275
- [2024] Semantic Segmentation of 3D Point Clouds in Outdoor Environments Based on Local Dual-EnhancementDOI: https://doi.org/10.3390/app14051777
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s11053-024-10448-9
- DOI: https://doi.org/10.3390/coatings14121590
- DOI: https://doi.org/10.3390/app142310919
- DOI: https://doi.org/10.3390/electronics13112133
- DOI: https://doi.org/10.3390/app132312558
- [2023] Rolling Bearing Fault Diagnosis across Operating Conditions Based on Unsupervised Domain AdaptationDOI: https://doi.org/10.3390/lubricants11090383
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.121112
- DOI: https://doi.org/10.1007/s13246-023-01295-8
- DOI: https://doi.org/10.3390/cancers15082220
- DOI: https://doi.org/10.1109/tvt.2023.3259999
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3335199
- DOI: https://doi.org/10.1504/ijcat.2023.10057966
- DOI: https://doi.org/10.1504/ijcat.2023.132554
- DOI: https://doi.org/10.1186/s10033-022-00817-x
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11465-022-0686-2
- [2022] Multilevel Ground Segmentation for 3-D Point Clouds of Outdoor Scenes Based on Shape AnalysisDOI: https://doi.org/10.1109/tim.2022.3154835
- DOI: https://doi.org/10.1109/tim.2022.3149331
- DOI: https://doi.org/10.1109/tim.2021.3083888
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