Takayuki Okatani 研究室
主宰者：Takayuki Okatani
東北大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Takayuki Okatani研究室では、コンピュータビジョン（画像・映像解析）と機械学習を組み合わせた幅広い研究を展開しています。医療分野では、心電図画像から心機能の低下を検出する人工知能の開発に取り組んでおり、複数の日本国内およびドイツの病院データを用いた検証を進めています。一方、産業応用では、橋梁やレール部品の損傷検出、異常検知などの実際のインフラ維持管理課題に対し、画像解析技術を適用する研究を行っています。
映像処理の領域では、動きのある場面での高ダイナミックレンジ画像生成、動画の超解像、3次元シーン復元などの基盤技術の開発を進めています。また、大規模言語モデルと視覚情報を組み合わせた「マルチモーダルAI」を用いて、自動運転の危険予測や災害画像解析など、より複雑な推論が必要な課題に取り組んでいます。さらに、低性能なコンピュータでも動作する軽量なニューラルネットワークの設計や、限定的な教師データから学習する半教師学習など、現実的な制約条件下での実装を重視した研究開発も特徴です。
※ 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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関連研究室(8 件)
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研究成果（43 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1253/circj.cj-25-0955
- [2025] Visual Measurement and Uncertainty Prediction of Insulator Thickness in Insulated Rail JointsDOI: https://doi.org/10.1109/tits.2025.3633568
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- DOI: https://doi.org/10.1609/aaai.v39i9.33037
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11263-025-02379-6
- DOI: https://doi.org/10.24963/ijcai.2025/207
- DOI: https://doi.org/10.1109/cvprw67362.2025.00230
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11263-025-02479-3
- DOI: https://doi.org/10.1111/mice.13482
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- DOI: https://doi.org/10.1109/wacv61041.2025.00453
- DOI: https://doi.org/10.1109/wacv61041.2025.00273
- DOI: https://doi.org/10.1161/circ.150.suppl_1.4144676
- DOI: https://doi.org/10.3390/bioengineering11111069
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.patrec.2024.09.022
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cviu.2024.104126
- DOI: https://doi.org/10.1109/tiv.2024.3417353
- DOI: https://doi.org/10.1080/15732479.2024.2355929
- DOI: https://doi.org/10.1109/icra57147.2024.10610786
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00138-024-01511-9
- DOI: https://doi.org/10.1109/wacv57701.2024.00116
- DOI: https://doi.org/10.1109/wacv57701.2024.00022
- DOI: https://doi.org/10.1109/wacv57701.2024.00276
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11263-023-01909-4
- [2023] Accurate Single-Image Defocus Deblurring Based on Improved Integration with Defocus Map EstimationDOI: https://doi.org/10.1109/icip49359.2023.10223146
- DOI: https://doi.org/10.1109/icip49359.2023.10222039
- DOI: https://doi.org/10.1049/cvi2.12224
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s13349-023-00690-9
- DOI: https://doi.org/10.1109/wacv56688.2023.00552
- DOI: https://doi.org/10.5220/0011682100003417
- DOI: https://doi.org/10.1109/cvpr52688.2022.01673
- [2022] A lightweight deep learning model for automatic segmentation and analysis of ophthalmic imagesDOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-12486-w
- DOI: https://doi.org/10.1007/s13349-022-00576-2
- DOI: https://doi.org/10.1186/s40648-022-00223-x
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-05163-5
- DOI: https://doi.org/10.1145/3474085.3475651
- DOI: https://doi.org/10.1109/iccv48922.2021.00619
- DOI: https://doi.org/10.1080/01691864.2021.1929471
- DOI: https://doi.org/10.1109/jsen.2021.3082145
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