Tomoharu Nagao 研究室

主宰者：Tomoharu Nagao
横浜国立大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

当研究室は、機械学習モデルの実用化における課題に取り組んでいます。特に、モデルの判断過程が不透明になりやすい問題に着目し、人間が理解しやすい形で意思決定の流れを追跡できるようなアルゴリズムの開発を進めています。また、組み込み機器での高速実行を目指し、従来のニューラルネットワークの構造を見直し、より効率的な計算方法を提案しています。 医療画像解析への応用も重要な研究テーマです。マンモグラフィやMRI画像から疾患関連の特徴を自動抽出し、がん診断の支援システムを構築する研究を行っています。深層学習の手法を用いて、医師の労力を減らしながら診断精度を高めることを目指しています。 さらに、様々な画像分類タスクにおいて、限られた学習データで高い性能を実現する手法の開発に取り組んでいます。人間による簡単な注釈情報をモデルに組み込むことで、ラベリングの コストを削減しつつ分類精度を向上させることも検討しており、産業応用を念頭に置いた実践的な研究を推進しています。

※ 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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