Hidekata Hontani 研究室

主宰者：Hidekata Hontani
名古屋工業大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、大規模で複雑なデータから有用な情報を効率的に抽出する数理的手法の開発に取り組んでいます。特に、疎性（スパース性）や低ランク性といった数学的性質を活用して、限られた観測データから元の信号や画像を復元する逆問題に焦点を当てています。信号処理や画像復元の場面で、完全なデータが得られない状況での高精度な復元を実現するため、最適化アルゴリズムの理論開発と実装を行っています。 医学画像解析も重要な応用分野です。特に病理画像（顕微鏡で撮影した組織標本画像）からの悪性リンパ腫の自動診断に取り組んでいます。深層学習やテンソル分解などの機械学習手法を用いて、大量の画像から腫瘍領域を検出したり、細胞の種類を分類したりする方法を開発しています。また、免疫染色などの補助情報と標準的な染色画像を統合する多重データ解析により、病理医の診断プロセスに近い自動診断システムの構築を目指しています。 さらに、脳への刺激治療（経頭蓋磁気刺激）における電場推定にも深層学習を応用しており、患者の脳画像から誘起される電場をリアルタイムで計算する手法を研究しています。これらの研究を通じて、複雑な医学的課題に対する計算的ソリューションの開発が進められています。

※ 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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