Kohei Shiomoto 研究室

主宰者：Kohei Shiomoto
東京都市大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室の研究は、限られたデータの中で機械学習モデルの性能を向上させる手法の開発に取り組んでいます。特に医療画像診断の領域では、学習に必要な大量の注釈付き画像を確保することが困難なため、自然画像での事前学習やラベルなしデータから特徴を抽出する自己教師あり学習といった手法を検討しています。深層学習モデルとして視覚変換器を活用し、新型コロナウイルスなどの胸部X線画像からの疾患判別を例として、ラベル付けされたデータ数を削減しながら実用的な精度を実現する方法を実証しています。 また、ネットワークセキュリティの分野では、サイバー攻撃から通信システムを守つために、限定的な教師データで学習できる半教師あり機械学習を応用した侵入検知システムの開発を進めています。さらに研究室は、通信ネットワークのソフトウェア化と管理の重要性に関する学術活動も推進しており、ハードウェアとソフトウェアを分離させたネットワークアーキテクチャの設計や、知能化された自律管理機能の実現に向けた検討も行っています。

※ 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。

外部リンク

関連研究室(8 件)

研究成果（8 件）

科研費（0 件）

まだデータがありません（KAKEN 取り込み後に表示）。

所属学会・役職（0 件）

まだデータがありません（学会データ連携後に表示）。