Naotake Kamiura 研究室

主宰者：Naotake Kamiura
兵庫県立大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、パターン認識と医療診断支援を中心に、機械学習と神経回路モデルの応用に取り組んでいます。医療分野では、病理組織画像や手術映像に対して深層学習モデルを適用し、がんの診断支援、悪性リンパ腫の分類、白内障手術の評価などの実現を目指しています。また眼科領域では、加速度センサを用いた点眼薬の服用状況の自動検出や、クラウドベースのシステムにより患者の服薬管理を支援する実用的なシステムの開発も進めています。 並行して、連想記憶モデルの理論研究も重要な柱です。従来のホップフィールド・ネットワークを拡張した現代的神経回路モデルについて、複素数値や双曲空間などの新しい数学的構造を導入することで、記憶容量や安定性を高める手法を提案しています。さらにこれらのモデルをビジョンファウンデーション・モデルと組み合わせ、ロボットの自己位置認識など現実世界の課題への適用も探索しています。 加えて、ロボット制御や力学系学習の領域では、強化学習やニューラル微分方程式を用いた制御則の獲得、データ効率の改善に関する研究も実施しています。これらの多角的なアプローチを通じて、理論と応用の双方から機械学習技術の発展に貢献しています。

※ 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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