題目：Wi-Fi CSIを用いた個室内の複数人滞在検出による異常検知
著者： 福井 翔大 (三重大学)
指導教員 森本 尚之准教授よりメッセージ：
　受賞おめでとうございます。本研究は、一名での利用が前提となる個室において、複数人が
滞在していることをWi-Fiの電波状況（Channel State Information）から推定するという内容です。
複数人の滞在を異常な状態とみなし、いわゆる異常検知の手法を応用するというアプローチの
新規性が特に評価されたものと思います。

題目：音声とテキストの全体・局所特徴を用いた日本語共感的対話のマルチモーダル感情認識
著者：近藤 海藍 (三重大学)
指導教員 森本 尚之准教授よりメッセージ：
　受賞おめでとうございます。本研究は、医師と患者の対話など、特に聴き手側に共感的な
応答が求められる対話における感情推定を題材として、音声とテキストの両方を対象に、発話の
全体特徴および局所特徴のいずれが有用であるかを分析しました。問題設定の妥当性および評価の
綿密さが特に評価されたものと思います。

題目：Neural Membrane Excitations Induced by Repetitive Biphasic Current Pulses with Varying Interphase Interval and Phase Order
著者：Santa Fukuda, Yuki Hayashida
開催：12th Annual International IEEE Engineering Medicine and Biologgy Society Conference on Neural Engineering
　　　11-14 November 2025
　　　San Diego, California, U.S.A.

題目：弱教師あり学習による針生検病理画像を用いた悪性軟部腫瘍患者の生存期間推定
著者：高橋 浩太 (三重大学)
指導教員 盛田 健人准教授よりメッセージ：
　受賞おめでとうございます。本研究では軟部腫瘍の針生検病理画像をから、
深層学習により患者の予後予測を行う手法を提案しています。
提案手法の新規性と、実験結果への詳細な考察が評価されての受賞であると思います。

題目：病理画像解析による心血管疾患に関連する病理学的因子の特定
著者：小林 直暉 (三重大学)
指導教員 盛田 健人准教授よりメッセージ：
　受賞おめでとうございます。本研究では、心血管疾患患者の血栓の病理画像を用いて、
深層学習と統計的手法を組み合わせた手法を用い、血栓病理像と患者の症状の関連性を解析しました。
詳細な解析を行なっていることが評価されての受賞だと思います。

タイトル：画素位置合わせを用いたBOLD MRI解析による胎盤酸素化評価
　　　　　Evaluation of Placental Oxygenation in BOLD MRI Analysis Using Image Registration
著者：西田 健太郎，盛田 健人，榎本 尚助，真川 祥一，ニ井 理文，若林 哲史
学会名：FSS 2024: 第40回ファジィ システム シンポジウム
教員コメント：BOLD MRI動画像を用いた胎盤酸素化機能評価のアルゴリズムを考案しました。
手法の新規性と実験結果の解析を詳しく行っていたことが高く評価された結果の受賞と思います。
また、就職後にもかかわらず授賞式にも来てくれてありがとうございました。

タイトル：Evaluation of a Harmful Animal Detection Method Combining Techniques for Object Detection and Skeleton Estimation
著者：Shinichi Bota and Naoyuki Morimoto
学会名：ICoAIMS 2025: 5th International Conference on Applied & Industrial Mathematics and Statistics 2025
教員コメント：受賞おめでとうございます。この研究は、熊による被害の防止などを目的として有害動物の検出の
重要性が増している中で、物体検出手法であるYOLOに加えて骨格推定手法を併用することで、検出をより高度に
行おうとするものです。研究の結果として、提案手法は使用するパラメータの値を最適化する必要なく安定した
性能を示すことがわかり、今後の有害動物対策に有用な成果が得られました。

さて、令和6年度のご定年まで三重大学大学院工学研究科情報工学専攻にて教授を務められ、
さらに令和6年度以降も特任教授として当該専攻にて教育研究活動に長年ご尽力いただきました
成瀬央先生の最終講義を情報工学専攻にて企画いたしました。

万障お繰り合わせのうえ、ぜひともご参加くださいますようお願い申し上げます。

2025年3月4日

三重大学工学研究科情報工学専攻 河内亮周

成瀬 央 先生 最終講義

日時：2025年3月18日(火) 午後2時40分〜午後4時10分

会場：三重大学工学部 17番教室

題目：多くの方々にお支えいただきましたこの40年
　　　~これまでの研究などを振り返って~

問い合わせ先：情報工学専攻長 河内亮周　( kawachi@info.mie-u.ac.jp )

題目：Analysis of Placental Oxygenation in BOLD MRI for Fetal Growthhhh Restriction Estimation
著者：Kentaro Nishida, Kento Morita, Naosuke Enomoto, Shoichi Magawa, Masafumi Nii and Tetsushi Wakabayashi
指導教員 盛田 健人准教授よりメッセージ：
　受賞おめでとうございます。
本研究では、BOLD MRI動画像を用いた胎盤酸素化機能評価による胎児発育不全の推定のアルゴリズムを考案しました。
画像特徴量と時系列情報を深層学習で組み合わせる複雑なアルゴリズムをわかりやすく説明し、
付加的な解析も行っていた発表が高く評価された結果だと思います。

題目：Estimation of Lymph Node Metafasis in Cervical Cancer Using Deep Learning
著者：Ryunosuke Kori, Kento Morita, Kenta Yoshida, Eiji Kondo and Tetsushi Wakabayashi
指導教員 盛田 健人准教授よりメッセージ：
　受賞おめでとうございます。
本研究では、子宮頸がん患者のPET・CT画像から子宮頚がんのリンパ節転移を予測するAIモデルを構築しました。
新たに、リンパ節の形状に従う分布を用いることで精度が向上することが確認できました。

題目：Multimodal emotion recognition in empathetic dialogue: An integrated approach using speech and text
著者：Yuto Hirano, Naoyuki Morimoto
指導教員 森本 尚之准教授よりメッセージ：
　この度は受賞おめでとうございます。本研究のテーマは、共感性を重視した対話における話者の感情認識です。
対話の音声データを用いた手法、テキストデータを用いた手法、ならびに両データを併用したマルチモーダル 手法を提案しています。
研究結果として、音声・テキストがそれぞれ得意・不得意とする感情の種類を明らかにし、
さらにマルチモーダル手法によって総合的な感情認識性能が向上することが示され、今後の共感性対話AIの実現につながる重要な成果が得られました。

題目：深層学習を用いた子宮頸がんのリンパ節転移推定
著者：郡 龍之介、盛田 健人、吉田 健太、近藤 英司、若林 哲史
指導教員 盛田 健人准教授よりメッセージ：
　受賞おめでとうございます。本研究では、子宮頸がん患者のPET・CT画像の画像特徴を
ニューラルネットワークやTransformerなどのAIモデルを用いて学習することで、
がんがリンパ節へ転移しているか否かを自動推定するモデルを構築しました。
実験結果から約70%の精度で推定できることが確認でき、過剰な治療の防止につながる成果が得られました。

題目：画像位置合わせを用いた BOLD MRI解析による胎盤酸素化評価
著者：西田 健太郎、盛田 健人、榎本 尚助、真川 祥一、二井 理文、若林 哲史
指導教員 盛田 健人准教授よりメッセージ：
　受賞おめでとうございます。本研究では、BOLD MRI動画像から自動的に胎盤の領域を抽出し、
抽出された領域から得られた画像特徴を利用して、胎児発育不全を自動的に行う手法を提案しました。
既存手法と比べて高精度な胎盤抽出結果を行え、胎児発育不全の推定では既知の臨床的特徴との高い相関が確認でき、
将来の胎児発育不全自動評価システムの構築へつながる結果が得られました。

題目：3DCNNを用いた 新生児の睡眠覚醒状態の自動分類
著者：伊藤 由樹、盛田 健人、若林 哲史、 新小田 春美、松本 あさみ、野口 ゆかり、白水 雅子
指導教員 盛田 健人准教授よりメッセージ：
　受賞おめでとうございます。本研究では、新生児集中治療室（NICU）で撮影された動画に1フレームずつ顔領域と睡眠覚醒状態のラベル付けし、
身体の動きと顔の動きから睡眠覚醒状態を推定する深層学習モデルを学習しました。
身体全体や顔領域の動きのみを用いた方法と比較して、これらを併用した提案手法では推定精度が向上する研究結果が得られました。

指導教員 奥原 俊 講師よりメッセージ
　楽器トラックを用いた楽曲ジャンル分けに関する研究で、
　従来の手法では困難であったサブジャンルの分類を深層学習モデルを活用することで、実現できる可能性を調べております。
　この研究は、ユーザーにとってより意味のある楽曲検索を実現するための大きな一歩であり、
　今後の音楽情報処理分野において重要な貢献を果たすことになるでしょう。
　素晴らしい成果，おめでとうございます。

論文題目：Instrument-Based Music genre classification Using Deep Neural Network,

執筆者： Yota Minoshima, Shun Okuhara

指導教員 盛田 健人准教授よりメッセージ
　新生児集中治療室（NICU）で撮影された動画に1フレームずつ顔領域と睡眠覚醒状態のラベル付けすることで、
　深層学習モデルを学習しました。また、自動的に検出した顔領域を用いた睡眠覚醒状態判定でも、
　手作業での方法に対して遜色ない精度が得られたため、実用化に一歩近づく素晴らしい研究成果が得られました。
　おめでとうございます。

論文題目：Automatic Classification of Sleep-wake States of Newborns Using Automatically Extracted Facial Regions,

執筆者：Yuki Ito, Kento Morita, Tetsushi Wakabayashi, Harumi Shinkoda, Asami Matsumoto

佐藤優気君 (データサイエンス研究室) のドローンと人工衛星のデータを組み合わせて、水稲の成長をモニタリングする

研究の成果を発表した論文が JSPRS AWARD を受賞しました。

おめでとうございます。

指導教員 松岡 真如准教授よりメッセージ

　農家の方にご協力いただき、二週間おきにドローンの計測を行いました。

　また、ドローンのデータと衛星データを 合わせて詳細に分析することで、良い研究成果が得られました。

　おめでとうございます。

論文題目：Estimating rice plant coverage in paddy fields using UAV and Sentinel-2

執筆者：Yuki Sato, Masayuki Matsuoka, Takeshi Tsuji

論文タイトル：　"CO₂濃度観測のための最適無線センサ配置アルゴリズム"　

リンク：　コミュニケーションシステム研究会表彰について