Hitoshi Habe 研究室
主宰者:Hitoshi Habe
近畿大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室は、動物の行動を映像や各種センサーから自動抽出し、その集団的な特性や個体の応答パターンを定量的に解析することを目指しています。特に、魚類やコウモリなど、水中および暗所での動物の移動や相互作用に着目し、ビデオ映像解析や赤外線センサーデータを用いて個体の位置追跡や姿勢推定を行う手法を開発しています。これらの手法により、個々の動物がどのような刺激に応答し、群れ全体がどのように組織化されるかを明らかにしています。
同時に、深層学習を応用した画像処理技術の開発にも取り組んでいます。医療画像診断における乳房撮影画像の腺房組織領域の自動分割や新型コロナウイルス肺炎の検出など、臨床診断を支援するAIシステムの構築に携わっています。また、医療画像診断の精度向上に向けて、データ拡張手法や学習データの効率的な選別についても研究を進めています。
さらに、これらの技術を養殖産業の生産管理に応用する研究も展開しています。養殖魚の数量自動計測や急加速行動の検出、飼育環境の最適化に向けた魚の行動監視など、データ駆動型の水産養殖管理の実現を目指しています。
※ 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。
外部リンク
関連研究室(8 件)
- 医学Yuki Takahashi 研究室北海道大学論文 100 件·共通: 水産, 食品・水産, 行動, 農学 +8
- 医学Naoya Tanabe 研究室Kyoto University Hospital論文 100 件·共通: 食品・水産, 肺, 呼吸器, 農学 +7
- 経済学Zhuo Chen 研究室東京大学論文 174 件·共通: 食品・水産, 行動, 農学, 学習 +8
- 医学Chihiro Konoeda 研究室University of Tokyo Hospital論文 105 件·共通: 食品・水産, 肺, 呼吸器, 農学 +5
- 医学Yoshihisa Miyamoto 研究室東京大学論文 137 件·共通: 肺, 呼吸器, 行動, システム +6
- 医学Shouhei Hanaoka 研究室University of Tokyo Hospital論文 126 件·共通: 肺, 呼吸器, 学習, システム +5
- 医学Yohei Okada 研究室京都大学論文 100 件·共通: 肺, 呼吸器, 学習, システム +5
- 医学Shuji Terai 研究室Niigata University Medical and Dental Hospital論文 100 件·共通: ウイルス, 学習, 微生物, 認知・行動 +6
研究成果(16 件)
- DOI: https://doi.org/10.64898/2025.12.05.692523
- DOI: https://doi.org/10.1002/tee.70188
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10015-025-01080-8
- DOI: https://doi.org/10.1080/18824889.2025.2504741
- DOI: https://doi.org/10.1587/transinf.2024edp7282
- DOI: https://doi.org/10.5220/0013388800003912
- DOI: https://doi.org/10.14326/abe.13.327
- DOI: https://doi.org/10.1109/wf-iot54382.2022.10152189
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.2624139
- DOI: https://doi.org/10.1088/2057-1976/ac7ada
続きを表示(残り 6 件)閉じる
- DOI: https://doi.org/10.14326/abe.11.76
- DOI: https://doi.org/10.20965/jrm.2021.p0556
- DOI: https://doi.org/10.20965/jrm.2021.p0547
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.2581424
- [2021] Development of fish spatio-temporal identifying technology using SegNet in aquaculture net cagesDOI: https://doi.org/10.1016/j.aquaeng.2021.102146
- [2021] Evaluating Initialization of Nelder-Mead Method for Hyperparameter Optimization in Deep LearningDOI: https://doi.org/10.1109/icpr48806.2021.9412240
科研費(0 件)
まだデータがありません(KAKEN 取り込み後に表示)。
所属学会・役職(0 件)
まだデータがありません(学会データ連携後に表示)。