Zhenyu Lei 研究室
主宰者：Zhenyu Lei
富山大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Lei研究室では、大きく分けて二つの研究領域に取り組んでいます。
第一の領域は、脳画像解析と神経疾患予測です。機能的脳接続と構造的脳接続という異なる情報源を統合し、機械学習を用いて脳ネットワークから臨床的な予後を予測する研究を行っています。また、生物学的なニューロンの性質に着想を得た樹状突起型ニューロンモデルを開発し、医療画像診断に応用しています。このモデルは従来の線形な計算にとどまらず、神経細胞の非線形な信号処理メカニズムを模倣することで、糖尿病網膜症や乳房超音波画像の分析など、複雑な医療画像の認識精度を向上させています。
第二の領域は、最適化アルゴリズムの開発です。遺伝的アルゴリズムや粒子群最適化、進化戦略といったメタヒューリスティック手法を改善し、風力発電施設の配置最適化やケーブル配線最適化などの大規模な工学問題へ応用しています。同時に、深層学習と進化計算を組み合わせることで、アルゴリズムの探索効率を高める研究も進めています。さらに、伝統医学由来の天然物が肝障害や卵胞発育に及ぼす影響を、分子レベルのメカニズムを通じて解明する基礎医学研究も展開しており、多領域にわたる応用を特徴としています。
※ 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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研究成果（79 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2026.127895
- DOI: https://doi.org/10.48550/arxiv.2602.09294
- DOI: https://doi.org/10.48550/arxiv.2602.00561
- DOI: https://doi.org/10.1186/s13213-026-01859-5
- DOI: https://doi.org/10.1049/cit2.70150
- [2026] A Level-Direction Guided Hierarchical Particle Swarm Optimization for Wind Farm Layout OptimizationDOI: https://doi.org/10.26599/tst.2026.9010059
- DOI: https://doi.org/10.1109/tetci.2026.3683782
- [2026] A Novel Neural Architecture With Multilevel Feature Extraction Coordinated by Dendritic ClassifierDOI: https://doi.org/10.1109/tsmc.2026.3703975
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ins.2025.122638
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2025.113764
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.energy.2025.137885
- [2025] Multi-attention-powered learning genetic algorithm for real-world 3D wind farm layout optimizationDOI: https://doi.org/10.1016/j.swevo.2025.102018
- DOI: https://doi.org/10.1587/transinf.2024edp7320
- DOI: https://doi.org/10.3389/fpls.2025.1597638
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.swevo.2025.101972
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11227-025-07095-z
- DOI: https://doi.org/10.1109/tevc.2025.3550259
- DOI: https://doi.org/10.1109/tetci.2025.3551940
- DOI: https://doi.org/10.1504/ijbic.2025.149561
- DOI: https://doi.org/10.1007/s42235-025-00654-3
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10462-025-11123-y
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2025.114289
- DOI: https://doi.org/10.1109/jas.2025.125351
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- DOI: https://doi.org/10.1587/transfun.2023eap1103
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2024.111677
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2024.111729
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s13042-024-02111-9
- DOI: https://doi.org/10.1109/tetci.2024.3367809
- DOI: https://doi.org/10.1109/jas.2023.123813
- DOI: https://doi.org/10.1002/tee.24031
- DOI: https://doi.org/10.1109/jas.2023.123978
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2024.111266
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2024.111380
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- DOI: https://doi.org/10.1109/tetci.2024.3451612
- DOI: https://doi.org/10.1504/ijbic.2024.10066895
- DOI: https://doi.org/10.1504/ijbic.2024.10068835
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.swevo.2024.101832
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.psj.2024.104757
- DOI: https://doi.org/10.1109/tetci.2024.3485728
- DOI: https://doi.org/10.1587/transinf.2024edl8021
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.energy.2024.134050
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2024.112590
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2024.124646
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2023.106198
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcbb.2023.3247025
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2023.110064
- DOI: https://doi.org/10.1002/tee.23896
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ins.2023.119889
- DOI: https://doi.org/10.1002/tee.23921
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- DOI: https://doi.org/10.1109/jas.2023.123387
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2023.110306
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.knosys.2022.109081
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.swevo.2022.101142
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.enconman.2022.116174
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2022.109845
- [2021] Improving Dendritic Neuron Model With Dynamic Scale-Free Network-Based Differential EvolutionDOI: https://doi.org/10.1109/jas.2021.1004284
- DOI: https://doi.org/10.1002/tee.23513
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12293-021-00341-w
- DOI: https://doi.org/10.1109/tevc.2021.3095481
- DOI: https://doi.org/10.1002/tee.23340
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