システム・画像情報科学研究室の研究内容
当研究室では，ヒトの脳の持つ優れた情報処理メカニズムを構成的，機能的に解明し， それを基に次世代の脳型情報処理システム（ブレインコンピューティングシステム）の構築を目指し， 新たな計算理論の立場から以下のような研究を行っている．
（現在，順次作成中です）
基礎研究
ブレインコンピューティング |
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ヒトの推論メカニズムの解析，神経回路網学習モデル，カオスネットワーク，
連想記憶モデルの構築およびそれらの応用を物理学や神経生理学より得られた知見をもとに進めている． |
ヒト脳と外界とのインターフェイスモデル | |
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ヒトの聴覚系，嗅覚系，視覚系における情報処理モデルの構築と実現，およびそれらの信号処理，画像処理分野への応用，
次世代ブレインコンピュータのバイオミメティックな優れた入力インターフェイスの開発などを研究している． |
ヒト脳機能を基にした知的信号画像処理アルゴリズム | |
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ヒト脳や生物の情報処理機能を解析し，それを音声・画像などの信号処理へ応用する．
具体的には，信号処理分野では，音声認識，混成音声から特定個人音声の抽出，不完全音声から完全音声への復元，
音声から特定個人の同定，音声の声質変換，音声のベクトル量子化など．
画像処理分野では，画像復元，画像の鮮明化，動画像処理，頭部Ｘ線写真セファログラムの自動解析，歯科矯正治療の一つとして，
あごの切除手術を行った後の患者の側貌予測，顕微鏡画像中の癌細胞の自動検出，fMRI画像（機能的磁気共鳴画像）の解析による脳活動のマクロ的解析など． |
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応用研究
動脈硬化診断支援システムの開発 | |
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心臓の筋肉に酸素や栄養を送る大きな血管を冠動脈と言います．
この冠動脈の内面にプラークと呼ばれる異常な組織ができ，そのプラークの破綻により血管が詰まり，心筋の一部が死んでしまうことを心筋梗塞と言います．
破綻し易い不安定プラークか，そうでない安定プラークかを判断するために，プラークの組織性状（プラークがどのような組織で構成されているか）を
血管内超音波法を用いてその視覚化を行っています． |
眼底画像解析システムの開発 | |
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網膜は，「人体の中で唯一，外部から直接生体内を伺うことのできる窓」と言われている．
眼底カメラから得られる情報により，眼疾患だけでなく網膜血管の状態がわかり，
さらには網膜血管の状態から脳内血管の状態（動脈硬化）までも予測することが可能である．
本研究では，非侵襲の眼底カメラを用いた網膜血管の画像解析システムの開発を行っている． |
骨粗鬆症診断支援システム | |
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骨粗鬆症の診断において医師間の診断ばらつきの改善と精度の向上を図るため，CR(Computed Radiography)画像から指骨領域の自動抽出，
同一被験者の過去・現在の指骨領域内の経時変化の定量解析，および経時変化が現れた箇所の異常陰影の有無の解析等を行い，
骨粗鬆症の自動診断支援システムの開発を行っている． |
発音・発声困難者の音声コミュニケーション手段の確立 | |
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公共交通機関内や街中などの実騒音環境下において，発音・発声困難者の音声を聞き取り易い音声に自動変換する音声変換アルゴリズムを
ソフトコンピューティング技術により開発し，発音・発生困難者の音声コミュニケーション手段の確立を目指している． |
ブレインコンピューティングによるカラス撃退システム | |
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合鴨農法は水稲作において合鴨を利用して減農薬・無農薬を実現する方法の一つである．
本研究では合鴨農法における合鴨のカラス被害をなくすためのカラス撃退装置の開発を行っている．
具体的にはカラスの「防除手法や装置への慣れ」をなくすため，カラスが攻撃行動や採餌行動を起こす瞬間を認識し，
ブレインコンピューティングを用いて適応的に光や音で忌避的刺激を与える装置を開発している． |
