Xin Wang 研究室
主宰者：Xin Wang
国立情報学研究所
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Wang研究室は、信号処理から医療応用まで幅広い領域で、現実の複雑な問題を解決することを目指しています。レーダーシステムの設計最適化、遠隔センシング画像の自動解析、電池や構造物の劣化予測、音声・画像生成など、数学的手法と機械学習を組み合わせた多様なテーマに取り組んでいます。これらの研究は、スペクトル効率の向上、微細な境界検出の精度向上、モデル学習の効率化といった共通の課題に対して、最適化アルゴリズムやニューラルネットワーク、データ駆動的な特徴抽出を活用して対応しています。
同時に、生命科学や医療への応用も重視しており、病理画像の合成生成による医療データ不足への対策、脳神経系の疾患メカニズムの解明、ウイルス感染経路の遮断、腎臓疾患の非侵襲的診断法の開発など、健康と疾病の理解に貢献する研究も並行して進めています。さらに、音声のプライバシー保護、deepfake検出、法医学的応用といった社会的に重要な課題にも取り組んでいます。
研究室の特徴は、個別の応用分野での最適化や検出精度の向上に加えて、異なる領域の問題に共通する数理的原理を発見し、汎用的な手法として発展させるアプローチにあります。このような多分野融合的なスタイルにより、基礎的な科学理解と実用的な問題解決の両面から、社会に貢献する成果を生み出しています。
※ 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（61 件）
- DOI: https://doi.org/10.1002/smll.202514297
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ins.2026.123848
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.antiviral.2026.106413
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.memsci.2026.125521
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.csl.2026.101988
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.carbon.2026.121581
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.engappai.2026.114691
- DOI: https://doi.org/10.1080/17445302.2026.2653616
- DOI: https://doi.org/10.3390/en19071765
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.analchem.5c07322
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- [2026] BGSC-Net: Boundary-guided semantic compensation network for remote sensing image segmentationDOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0345762
- DOI: https://doi.org/10.1038/s42003-026-09918-y
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.iecr.5c04749
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.physb.2026.418260
- DOI: https://doi.org/10.1109/jstars.2026.3676733
- DOI: https://doi.org/10.3390/batteries12040114
- DOI: https://doi.org/10.1002/advs.202518047
- [2026] Synthesizing breast cancer ultrasound images from healthy samples using latent diffusion modelsDOI: https://doi.org/10.1117/1.jmi.13.2.024002
- DOI: https://doi.org/10.1049/rsn2.70104
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jcss.2025.103678
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12293-025-00436-8
- DOI: https://doi.org/10.1109/tifs.2025.3556345
- DOI: https://doi.org/10.62756/jmsi.1674-8042.2025022
- [2025] Adapting general disentanglement-based speaker anonymization for enhanced emotion preservationDOI: https://doi.org/10.1016/j.csl.2025.101810
- DOI: https://doi.org/10.18654/1000-0569/2025.04.12
- DOI: https://doi.org/10.3389/fbioe.2025.1651500
- DOI: https://doi.org/10.1063/5.0268894
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.csl.2025.101825
- DOI: https://doi.org/10.17743/jaes.2022.0176
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compeleceng.2024.109708
- DOI: https://doi.org/10.37934/araset.58.2.2840
- DOI: https://doi.org/10.1109/taslp.2024.3430530
- DOI: https://doi.org/10.1109/taslp.2024.3451951
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.csl.2024.101619
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2024.106405
- DOI: https://doi.org/10.1049/cmu2.12753
- [2024] A Method to Extract Task-Related EEG Feature Based on Lightweight Convolutional Neural NetworkDOI: https://doi.org/10.1007/s12264-024-01247-6
- DOI: https://doi.org/10.1121/10.0032396
- DOI: https://doi.org/10.1038/s44385-024-00004-8
- DOI: https://doi.org/10.1109/taslp.2023.3285283
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11042-023-17056-4
- DOI: https://doi.org/10.1121/10.0020722
- DOI: https://doi.org/10.4018/jdm.318456
- DOI: https://doi.org/10.1109/taslp.2023.3313429
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10579-021-09569-x
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.tre.2022.102758
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ins.2022.05.076
- DOI: https://doi.org/10.3389/fbioe.2022.839586
- DOI: https://doi.org/10.3389/fpsyg.2022.870312
- DOI: https://doi.org/10.1155/2022/5777472
- DOI: https://doi.org/10.1109/taslp.2022.3233236
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2022.109147
- DOI: https://doi.org/10.23977/curtm.2022.050506
- DOI: https://doi.org/10.1109/taslp.2022.3190741
- DOI: https://doi.org/10.1504/ijsss.2021.116373
- DOI: https://doi.org/10.47297/wspiedwsp2516-250044.20210512
- DOI: https://doi.org/10.1504/ijsss.2021.10039558
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10707-021-00440-3
- DOI: https://doi.org/10.1504/ijsss.2021.124956
- DOI: https://doi.org/10.1504/ijsss.2021.10049366
- DOI: https://doi.org/10.3390/s21093223
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