Yuki Todo 研究室
主宰者：Yuki Todo
金沢大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Todo研究室は、生物の視覚システムの仕組みを参考にしながら、コンピュータビジョンや神経科学の課題に取り組んでいます。特に、動きの方向や向きを検出する神経メカニズムに着目し、網膜から視覚皮質までの神経回路構造を模倣した人工視覚システムの開発を進めています。これらのシステムでは、生物の視細胞、双極細胞、神経細胞などの機能を段階的に実装することで、教師なし学習やロバストな特徴抽出を実現しています。
視覚システムの応用として、医療診断にも力を入れており、緑内障や糖尿病性腎臓病などの眼科・腎臓疾患の早期発見に向けた深層学習モデルの研究を行っています。自己教師あり学習やビジョントランスフォーマーといった最新の機械学習技術を組み合わせて、診断精度の向上を目指しています。さらに同研究室は、進化計算アルゴリズムや継続学習など、より広範なAI・機械学習の基礎研究も展開しており、データの次元削減や新しいタスクへの適応といった実務的な課題解決にも貢献しています。
※ 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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- DOI: https://doi.org/10.3390/sym17020162
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- DOI: https://doi.org/10.1109/tai.2024.3416236
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- DOI: https://doi.org/10.1109/iccea58433.2023.10135258
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- DOI: https://doi.org/10.1155/2023/7037124
- DOI: https://doi.org/10.3934/era.2023103
- DOI: https://doi.org/10.1504/ijbic.2023.130560
- DOI: https://doi.org/10.3390/electronics11244161
- DOI: https://doi.org/10.3390/electronics11233946
- DOI: https://doi.org/10.3390/math10203767
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2022.109715
- DOI: https://doi.org/10.3390/math10162975
- [2022] An Interactive Manta Ray Foraging Optimization Algorithm with Hierarchical Population StructureDOI: https://doi.org/10.1109/ihmsc55436.2022.00030
- DOI: https://doi.org/10.1109/ihmsc55436.2022.00032
- DOI: https://doi.org/10.1007/s44196-022-00099-0
- DOI: https://doi.org/10.3390/electronics11091423
- DOI: https://doi.org/10.3390/brainsci12040470
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2021.08.153
- DOI: https://doi.org/10.3390/electronics11040568
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2022.108205
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- DOI: https://doi.org/10.1145/3483207.3483210
- [2021] An Efficient Orientation Detection Mechanism Inspired via Orientation-selective Amacrine CellsDOI: https://doi.org/10.1145/3483207.3483209
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