Trung Thành Nguyễn 研究室
主宰者：Trung Thành Nguyễn
名古屋大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、医療画像処理と動画解析を中心とした複数の領域で活発に研究を展開しています。医療画像に関しては、単一光子放射断層撮影（SPECT）やPET/CTなどの診断装置が生成する画像に含まれるノイズや歪みを除去する技術に取り組んでいます。これらの診断機器は高額で利用が限定されるため、より安価で身近な画像からより有用な医療画像を生成する方法の開発を進めています。アプローチとしては、物理的な原理を組み込んだ拡散モデルなどの生成型人工知能技術を活用しており、放射線被曝の削減と診断精度の向上を両立させることを目指しています。
一方、動画解析では、複数のセンサーから同時に取得される映像や音声データを統合して、人間の動作を認識する研究を進めています。特に家庭環境での日常活動の認識に焦点を当て、実世界の複雑な条件下で機能するシステムの構築を目指しています。研究室が開発したマルチセンサー・データセットは、複数の視点からの観測、非同期データストリーム、限定的なラベル情報といった現実的な課題を含んでおり、これらの課題に対応できるモデルの開発が進められています。このように、本研究室は医療、監視、ロボティクスなど社会的に重要な応用領域に貢献する技術開発に従事しています。
※ 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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関連研究室(8 件)
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研究成果（32 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1109/wacv61042.2026.00256
- DOI: https://doi.org/10.1109/wacv61042.2026.00750
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- DOI: https://doi.org/10.1080/02508281.2025.2585797
- DOI: https://doi.org/10.1145/3773986
- DOI: https://doi.org/10.1145/3746027.3762057
- DOI: https://doi.org/10.55493/5003.v15i3.5549
- DOI: https://doi.org/10.4103/ijpvm.ijpvm_88_25
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s13201-025-02568-1
- DOI: https://doi.org/10.64252/wterf270
- DOI: https://doi.org/10.1145/3744742
- DOI: https://doi.org/10.1109/fg61629.2025.11099071
- DOI: https://doi.org/10.1080/13683500.2025.2501676
- DOI: https://doi.org/10.1109/wacv61041.2025.00153
- DOI: https://doi.org/10.1109/nca61908.2024.00048
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11090-024-10519-y
- DOI: https://doi.org/10.1109/fg59268.2024.10581896
- [2024] Zero-Shot Pill-Prescription Matching With Graph Convolutional Network and Contrastive LearningDOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3390153
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijhm.2023.103664
- DOI: https://doi.org/10.1109/icacr59381.2023.10314589
- DOI: https://doi.org/10.52714/dthu.12.03s.2023.1149
- [2023] Factor influencing the survivability of Tetragenococcus halophilus CH6-2 in the spray drying processDOI: https://doi.org/10.15625/2525-2518/16310
- DOI: https://doi.org/10.15625/1811-4989/17495
- DOI: https://doi.org/10.1109/kse56063.2022.9953770
- DOI: https://doi.org/10.1145/3545008.3545085
- DOI: https://doi.org/10.1109/wcnc51071.2022.9771583
- [2021] Large-Scale Staphylococcus aureus Foodborne Disease Poisoning Outbreak among Primary School ChildrenDOI: https://doi.org/10.3390/microbiolres12010005
- DOI: https://doi.org/10.1109/nics54270.2021.9701519
- DOI: https://doi.org/10.1109/kse53942.2021.9648720
- DOI: https://doi.org/10.14456/easr.2021.39
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