Hidetaka Nambo 研究室
主宰者：Hidetaka Nambo
金沢大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Nambo研究室は、機械学習と深層学習を用いた医療・健康データ分析に取り組んでいます。血圧管理、糖尿病予測、脳腫瘍診断、腎疾患リスク評価など、様々な疾患の早期発見や予防を目的とした予測モデルの開発を行っています。限られたデータセットでも高い精度を実現するため、データ拡張や転移学習といった技術を組み合わせ、医療現場で実用的なシステムの構築を進めています。
同時に、モデルの予測根拠を明確にする説明可能性（XAI）の研究にも力を入れています。複雑な機械学習モデルがどのような判断をしているのかを医療専門家や利用者にも理解しやすい形で提示する方法を開発することで、臨床実践への信頼性向上を目指しています。
さらに、医療分野にとどまらず、植物センサ、ロボット自動運転、津波予測、産業製品の欠陥検出など、時系列データやセンサデータの分析、異常検知、自動制御といった広範な応用領域に機械学習を適用しています。多様な実世界の課題に対して、適切なモデル選択とハイパーパラメータ最適化を通じた問題解決に取り組む研究室です。
※ 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（53 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1109/iccraids67816.2026.11519637
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2026.133135
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41440-026-02569-w
- DOI: https://doi.org/10.3390/ai6040075
- DOI: https://doi.org/10.3390/s25020311
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3584376
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cmpbup.2025.100198
- DOI: https://doi.org/10.13140/rg.2.2.15067.43046
- DOI: https://doi.org/10.1507/endocrj.ej25-0201
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- DOI: https://doi.org/10.1109/icitisee68184.2025.11355133
- DOI: https://doi.org/10.1145/3779657.3779691
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12020-025-04428-z
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-61047-w
- DOI: https://doi.org/10.37020/jgtr.9.2_135
- DOI: https://doi.org/10.37020/jgtr.9.2_103
- [2024] Deep learning algorithm for room temperature detection using bioelectric potential of plant dataDOI: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2024.107214
- DOI: https://doi.org/10.3390/ai5040100
- DOI: https://doi.org/10.1109/icitri62858.2024.10698870
- DOI: https://doi.org/10.1109/icitisee63424.2024.10730719
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-60427-6
- DOI: https://doi.org/10.37020/jgtr.9.1_67
- DOI: https://doi.org/10.1109/icasi60819.2024.10547863
- DOI: https://doi.org/10.24843/lkjiti.2024.v15.i01.p02
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10916-024-02040-8
- DOI: https://doi.org/10.1109/icaiic60209.2024.10463471
- DOI: https://doi.org/10.1109/jsen.2023.3323147
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- DOI: https://doi.org/10.37020/jgtr.7.2_119
- DOI: https://doi.org/10.1504/ijma.2022.120480
- DOI: https://doi.org/10.37020/jgtr.7.1_69
- [2022] Machine Learning Analysis for Temperature Classification using Bioelectric Potential of PlantDOI: https://doi.org/10.1109/icitisee57756.2022.10057768
- DOI: https://doi.org/10.3390/ijms232213858
- DOI: https://doi.org/10.1109/icacsis56558.2022.9923446
- DOI: https://doi.org/10.3389/fcimb.2022.908997
- DOI: https://doi.org/10.1016/s2152-2650(22)00361-5
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0271161
- DOI: https://doi.org/10.31436/iiumej.v23i2.2134
- DOI: https://doi.org/10.26555/ijain.v8i1.669
- DOI: https://doi.org/10.37020/jgtr.6.1_11
- DOI: https://doi.org/10.1253/circrep.cr-21-0151
- DOI: https://doi.org/10.1507/endocrj.ej21-0447
- [2021] User Satisfaction Analysis Model of Google Classroom for Online Lectures in COVID-19 PandemicDOI: https://doi.org/10.1109/icoiact53268.2021.9564008
- [2021] A System to Identify Walking Pattern Using Machine Learning for a Load Reduction Exoskeleton RobotDOI: https://doi.org/10.1109/icma52036.2021.9512780
- [2021] Infection status of COVID-19 in Japan and utilization of vaccine passport for overseas travelDOI: https://doi.org/10.37020/jgtr.6.2_151
- DOI: https://doi.org/10.1504/ijma.2021.10043413
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