大学院生がFSS2024 で優秀発表賞，奨励賞を受賞
2024年9月2日-4日に開催された第40回ファジィシステムシンポジウム (FSS2024) での研究発表が認められ、
ヒューマンコンピュータインタラクション研究室 修士課程2年生 西田 健太郎君がFSS優秀発表賞を受賞しました。
また同じく研究室OBの伊藤 由樹君が昨年度 FSS2023 での発表に対して，奨励賞を受賞しました。
日ごろの研究成果を示し、すばらしい発表を行ってくれました。
おめでとうございます。
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。