Yafei Ou 研究室
主宰者：Yafei Ou
東京工業大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、医療画像解析と地球科学、環境微生物学にまたがる多様な研究テーマに取り組んでいます。医療分野では、関節リウマチ患者の関節の変化を放射線画像から自動的に検出・定量化する技術を開発しており、従来は認識困難であった微細な進行を数ピクセル以下の精度で追跡しています。また、X線画像から骨層を分離する深層学習手法やMRI再構成の改善、医療画像解析における領域適応など、コンピュータビジョンと機械学習を用いた複数の課題に取り組んでいます。
地球科学分野では、アフリカ中西部の地溝帯における地震帯の構造特性を地震波探査データから解明し、地盤沈下メカニズムを調査しています。同時に、長江河口域では台風時の水中浮遊物質濃度の変動を機械学習で予測するモデルを開発し、沿岸環境保全に応用しています。さらに微生物学では、世界規模の土壌メタゲノムデータを解析してメタン代謝菌の分布パターンを明らかにするとともに、海洋におけるアンモニア酸化メタン酸化菌の温室効果ガス生成への寄与を検証しており、地球規模の炭素・窒素循環の理解に貢献しています。
※ 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（24 件）
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- [2025] PixelINR: Scan-specific self-supervised MRI reconstruction based on implicit neural representationsDOI: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2025.108838
- [2025] BLS-GAN: A Deep Layer Separation Framework for Eliminating Bone Overlap in Conventional RadiographsDOI: https://doi.org/10.1609/aaai.v39i7.32826
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2025.111609
- DOI: https://doi.org/10.1093/ismejo/wraf242
- DOI: https://doi.org/10.1109/bibm66473.2025.11357068
- DOI: https://doi.org/10.1145/3746027.3755407
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.est.4c02827
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- DOI: https://doi.org/10.1109/bibm62325.2024.10822825
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2024.112575
- DOI: https://doi.org/10.1093/mr/roae047
- DOI: https://doi.org/10.1109/jbhi.2023.3348610
- DOI: https://doi.org/10.3390/w16010146
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compmedimag.2023.102273
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-022-01373-z
- [2022] Joint space narrowing progression quantification with joint angle correction in rheumatoid arthritisDOI: https://doi.org/10.1109/bmeicon56653.2022.10012092
- [2022] A Sub-Pixel Accurate Quantification of Joint Space Narrowing Progression in Rheumatoid ArthritisDOI: https://doi.org/10.1109/jbhi.2022.3217685
- DOI: https://doi.org/10.1136/annrheumdis-2022-eular.276
- DOI: https://doi.org/10.3169/mta.10.27
- DOI: https://doi.org/10.4236/ojmi.2022.124018
- [2021] Warm-cool color-based high-speed decolorization: an empirical approach for tone mapping applicationsDOI: https://doi.org/10.1117/1.jei.30.4.043026
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcsvt.2021.3060143
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