Yan Pei 研究室
主宰者：Yan Pei
会津大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、環境・医療・工学分野における複雑な問題を、人工知能と計算手法を用いて解決することを目指しています。研究の主な対象は、水環境系の水質予測・流域管理、医療画像からの疾患診断、および構造最適化問題です。これらの課題に対して、深層学習やニューラルネットワークといった機械学習技術、多目的最適化アルゴリズム、強化学習などの計算手法を適用しています。
具体的には、複雑な時空間データの解析を必要とする河川の水質変化の予測、がんの転移検出や脳疾患の診断を支援する医療画像認識システムの開発、そして物理法則を組み込んだ深層学習フレームワークによる水文学的現象のモデリングに取り組んでいます。また、進化計算と強化学習を融合させることで、従来の手法の課題である探索効率の低下や局所最適解への陥没を克服しようとしています。さらに、多様なデータモダリティ（画像・テキスト・生理信号など）を統合して、より正確で解釈可能な医学診断を実現する研究も展開しています。これらの研究を通じて、社会的課題の解決と人材育成に貢献することを目指しています。
※ 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（42 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3542173
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2025.114111
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-09207-4
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cscm.2025.e05670
- [2024] Adaptive Optimization in Evolutionary Reinforcement Learning Using Evolutionary Mutation RatesDOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3493198
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3474742
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- DOI: https://doi.org/10.37394/23208.2024.21.32
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2024.112245
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2024.3430970
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2024.111950
- DOI: https://doi.org/10.3390/pr12071382
- DOI: https://doi.org/10.2174/0113892010302534240530073118
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- [2023] An Interactive Differential Evolution Method With Human Auditory Perception for Sound CompositionDOI: https://doi.org/10.1109/tcds.2023.3339193
- DOI: https://doi.org/10.3390/diagnostics13081493
- DOI: https://doi.org/10.3390/app13074643
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.asoc.2023.110176
- DOI: https://doi.org/10.1109/tgrs.2023.3334291
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- DOI: https://doi.org/10.1504/ijwgs.2021.10036265
- DOI: https://doi.org/10.3390/biology11010015
- DOI: https://doi.org/10.1504/ijwgs.2021.113686
- DOI: https://doi.org/10.1089/big.2021.29049.cfp
- DOI: https://doi.org/10.3390/cancers13235916
- DOI: https://doi.org/10.3390/cancers13215546
- DOI: https://doi.org/10.3390/biology10090859
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11227-021-04001-1
- DOI: https://doi.org/10.3390/s21144854
- DOI: https://doi.org/10.1111/anec.12874
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