呉 海元 (ゴ カイゲン)

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所属

クロスカル教育機構 データ・インテリジェンス教育研究部門

職名

教授

兼務

データ・インテリジェンス教育研究部門(部門長)

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外部リンク


学歴 【 表示 / 非表示

  • 1994年
    -
    1996年

    大阪大学   大学院 基礎工学研究科   物理(博士後期課程)  

  • 1993年
    -
    1994年

    大阪大学   大学院 基礎工学研究科   物理(大学院研究生)  

  • 1984年
    -
    1987年

    中国 西安交通大学   大学院 情報と制御工学科   自動制御  

  • 1980年
    -
    1984年

    中国 西安交通大学   情報と制御工学部   自動制御  

学位 【 表示 / 非表示

  • 工学博士

経歴 【 表示 / 非表示

  • 2021年04月
    -
    継続中

    和歌山大学   データ・インテリジェンス教育研究部門   部門長

  • 2020年05月
    -
    継続中

    大阪大学   大学院基礎工学研究科   特任教授(常勤)専任

  • 2019年04月
    -
    継続中

    和歌山大学   データインテリジェンス教育研究部門   教授

  • 2019年04月
    -
    2021年03月

    和歌山大学   データ・インテリジェンス教育研究部門   副部門長

  • 2017年04月
    -
    2019年03月

    和歌山大学 理事(研究、国際交流担当)副学長 研究グローバル化推進機構長 男女共同参画室長   役員

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所属学協会 【 表示 / 非表示

  • 電子情報通信学会

  • ヒューマンインタフェース学会

  • システム制御情報学会

  • 情報処理学会

  • 情報処理CVIM研究会

研究分野 【 表示 / 非表示

  • 情報通信 / 知覚情報処理

  • 情報通信 / 知能ロボティクス

  • ものづくり技術(機械・電気電子・化学工学) / 制御、システム工学

 

【学部】授業等(実験、演習、卒業論文指導、卒業研究、課題研究を含む) 【 表示 / 非表示

  • 2020年度   卒業研究   専門教育科目
  • 2020年度   卒業研究   専門教育科目
  • 2020年度   システム工学入門セミナー   専門教育科目
  • 2020年度   データサイエンスへの誘いA   教養教育科目
  • 2020年度   データサイエンスへの誘いA   教養教育科目

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【学部】サテライト科目 【 表示 / 非表示

  • 2014年度   奈良工業高等専門学校4年生大学見学   教養教育科目
  • 2013年度   海南高校の冬季特設課外授業   教養教育科目
  • 2013年度   奈良工業高等専門学校4年生大学見学   教養教育科目
  • 2010年度   紀南サテライトの大学院科目(後期) 情報科学概論   教養教育科目

【学部】自主演習 【 表示 / 非表示

  • 2014年度   Hack U Wakayama
  • 2014年度   Hack U 和歌山大学のための予備勉強(インターシップ後の自習演習)
  • 2013年度   Hack U at Wakayama
  • 2007年度   Cプログラミング技能向上~C言語のプログラミング技術を高め、充分な技能を身につけたい
  • 2007年度   Cプログラミング技能向上~ポインタと根渡し

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【大学院】授業等 【 表示 / 非表示

  • 2020年度   システム工学特別講究Ⅱ   博士後期
  • 2020年度   システム工学特別研究   博士後期
  • 2020年度   システム工学グローバル講究Ⅰ   博士後期
  • 2020年度   システム工学グローバル講究Ⅱ   博士後期
  • 2020年度   システム工学特別講究Ⅰ   博士後期

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【大学院】サテライト科目 【 表示 / 非表示

  • 2021年度   IT社会とデータサイエンス   その他
  • 2020年度   IT社会とデータサイエンス   その他
  • 2010年度   情報科学概論(サテライト科目)   その他
 

研究キーワード 【 表示 / 非表示

  • 画像処理

  • コンピュータビジョン

  • パターン認識

  • 自動計測・制御

  • 深層学習

論文 【 表示 / 非表示

  • Inventory Management using Color Images

    Haiyuan Wu, Peng Li, Jiwei Zhang, Qian Chen (担当区分: 筆頭著者 )

    IEEE International Conference on Mechatronics and Automation (ICMA)     610 - 614   2020年10月  [査読有り]

  • SHAL: 俯瞰視画像から個人再識別ための特徴記述法

    李 鵬, 呉 海元

    映像情報メディア学会誌 ( 一般社団法人 映像情報メディア学会 )  74 ( 4 ) 719 - 728   2020年  [査読有り]

     概要を見る

    <p>本論文では,短時間では人物の服や髪の色および体格は変わらないと仮定し,俯瞰視カメラの下を通った人物画像を対象として個人再識別を実現する.人物の頭頂部と肩部の色情報と見えている体格情報を拡張記述するために,UV色平面内に,頭頂部と肩部の画素について,1)色のヒストグラムと,同じ色の輝度yの合計値の分布を求める.2)色の種類数と色空間内の各色の相対的な距離関係を反映するため,色空間におけるユークリッド距離変換を行う.3)無彩色画素の割合を求める.これらの情報を統合した特徴記述法(<b>SHAL</b>: <b>S</b>houlders and <b>H</b>e<b>A</b>d <b>L</b>earning)を提案する.<b>SHAL</b>特徴間の類似度評価を行うために,無彩色画素の割合を重みとしたバタチャリヤ距離の評価法も提案する.評価実験により,被験者が私服を着る場合と用意した同色の服(3種類)を着る場合にそれぞれ96.62%と93.52%の再識別率を得た.</p>

    DOI

  • A Local Multi-Layer Model for Tissue Classification of in-vivo Atherosclerotic Plaques in Intravascular Optical Coherence Tomography

    Xinbo Ren, Haiyuan Wu, Qian Chen, Toshiyuki Imai, Takashi Kubo, Takashi Akasaka

    IEICE TRANSACTIONS ON INFORMATION AND SYSTEMS ( IEICE-INST ELECTRONICS INFORMATION COMMUNICATIONS ENG )  E102D ( 11 ) 2238 - 2248   2019年11月  [査読有り]

     概要を見る

    Clinical researches show that the morbidity of coronary artery disease (CAD) is gradually increasing in many countries every year, and it causes hundreds of thousands of people all over the world dying for each year. As the optical coherence tomography with high resolution and better contrast applied to the lesion tissue investigation of human vessel, many more micro-structures of the vessel could be easily and clearly visible to doctors, which help to improve the CAD treatment effect. Manual qualitative analysis and classification of vessel lesion tissue are time-consuming to doctors because a single-time intravascular optical coherence (IVOCT) data set of a patient usually contains hundreds of in-vivo vessel images. To overcome this problem, we focus on the investigation of the superficial layer of the lesion region and propose a model based on local multi-layer region for vessel lesion components (lipid, fibrous and calcified plaque) features characterization and extraction. At the pre-processing stage, we applied two novel automatic methods to remove the catheter and guide-wire respectively. Based on the detected lumen boundary, the multi-layer model in the proximity lumen boundary region (PLBR) was built. In the multi-layer model, features extracted from the A-line sub-region (ALSR) of each layer was employed to characterize the type of the tissue existing in the ALSR. We used 7 human datasets containing total 490 OCT images to assess our tissue classification method. Validation was obtained by comparing the manual assessment with the automatic results derived by our method. The proposed automatic tissue classification method achieved an average accuracy of 89.53%, 93.81% and 91.78% for fibrous, calcified and lipid plaque respectively.

    DOI

  • A Tissue Classification Method of IVOCT Images Using Rectangle Region Cropped along The Circumferential Direction Based on Deep Learning

    Xinbo Ren, Haiyuan Wu, Qian Chen, Takashi Kubo, Takashi Akasaka

    INTERNATIONAL FORUM ON MEDICAL IMAGING IN ASIA 2019 ( SPIE-INT SOC OPTICAL ENGINEERING )  11050   2019年  [査読有り]

     概要を見る

    Coronary artery disease (CAD) as a common disease is now indeed affecting the quality of daily life of patients. Qualification analysis of the causing reasons for this kind of disease needs more vessel inner tissue (healthy or not healthy) information in detail. Recent years, an intravascular OCT technology is starting implemented to the patients for a appropriate treatment. Lesion tissue analysis of thousands of IVOCT image data per patient is time-consuming and lower efficiency especially on manual analysing. Traditional machine learning methods are always applied to investigate the feature extracted from the image data with some special feature engineering technologies, but for deeper abstract features, it's still difficult to draw out. Currently, the utility of deep learning method to image target detection and classification tasks has won a great success and it's generally common to use the deep learning method attack many computer version issues. In this paper, we propose a method based on the Convolutional Neural Network (CNN) to model a VGG-Net-like for category classification of vessel lesion tissues. We preprocess the IVOCT image with catheter and guide-wire removal methods and obtain the lumen boundary. Analyzing the intensity of vessel tissues with light attenuation, we crop rectangle regions with fixed size along the circumferential direction to gain a number of patches as the input samples of CNN. Three kinds of input type, LBP-based single channel, RGB channels and merging-channel containing LBP and RGB, are fed into the model we built to discuss the prediction results.

    DOI

  • A Novel Automatic Stent Detection Method in Intravascular OCT Images Based on Local Maximum of Standard Deviation

    Xinbo Ren, Haiyuan Wu, Qian Chen, Takashi Kubo, Takashi Akasaka

    The International Workshop on Frontiers of Computer Vision     1 - 5   2018年01月  [査読有り]

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Misc 【 表示 / 非表示

  • プライバシーを考慮したカードレス在室管理システムの提案

    酒井航太, 吉野孝, 呉海元

    情報処理学会第83回全国大会   5ZA-03   2021年03月

  • 深層学習による心エコー動画での左室壁の自動分画化と左室内腔の自動抽出

    王開, 張継偉, 穂積健之, 呉海元 (担当区分: 責任著者 )

    研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア (CVIM)   2021 ( 21 ) 1 - 6   2021年03月

  • ディープラーニングに基づいた循環器 OCT 画像からの中膜検出

    張継偉, 王開, 久保隆史, 呉海元 (担当区分: 責任著者 )

    研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア (CVIM) 2021   2021 ( 22 ) 1 - 6   2021年03月

  • SHAL:俯瞰視画像から個人再識別ための特徴記述法 プライバシーを考慮した個人再識別法

    呉海元, 李鵬

    画像ラボ ( 日本工業出版 )  32 ( 2 ) 40 - 45   2021年

  • 複数の深層学習法に基づいた歩行者再識別

    張継偉, 呉海元

    研究報告コンピュータビジョンとイメージメディア (CVIM)   2020 ( 35 ) 1 - 6   2020年03月

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Works 【 表示 / 非表示

  • 顔情報処理に関する研究(1998-2000) 3次元個人識別に関する研究(2000-2002)

受賞(研究活動に関するもの) 【 表示 / 非表示

  • The 7th Int. Conf. on Ubiquitous Robots and Ambient Intelligence, Best paper

    受賞者:  戚 意強, 呉 海元

    2010年    

  • 山下記念研究賞

    受賞者:  華 春生 (学生受賞)

    2009年03月   情報処理学会   K-means Clustering Based Pixel-wise Object Tracking  

  • 学会賞論文賞

    受賞者:  大池洋史, 呉海元, 和田俊和

    2009年   システム制御情報学会  

  • JPSJ Digital Courier 船井若手奨励賞

    受賞者:  華 春生 (学生受賞)

    2006年04月   船井情報科学振興財団   K-means tracking with variable ellipse model  

  • インタラクティブセッション優秀賞

    受賞者:  北川洋介, 加藤丈和, 呉海元, 和田俊和

    2005年   画像の認識・理解シンポジウム2005  

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講演・口頭発表等 【 表示 / 非表示

特許 【 表示 / 非表示

  • 識別システム、識別方法、及びコンピュータプログラム

    出願日: 2019年07月22日 ( 特願2019-134318 )   公開日: 2021年02月15日 ( 特開2021-018624 )  

    発明者: 呉海元、李鵬  出願人: 国立大学法人和歌山大学

  • システム、画像認識方法、及び計算機

    出願日: 2018年01月12日 ( 特願2018-3548 )   公開日: 2019年07月25日 ( 特開2019-125031 )  

    発明者: 戚意強、呉海元、陳謙  出願人: 株式会社日立ソリューションズ、国立大学法人和歌山大学

  • 画像解析方法、画像解析装置、及び画像解析プログラム

    出願日: 2014年03月07日 ( 特願2014-45158 )   公開日: 2015年09月28日 ( 特開2015-170181 )  

    発明者: 陳謙、呉海元  出願人: 国立大学法人和歌山大学

研究交流 【 表示 / 非表示

  • 溶接・接合技術におけるデジタルツインに関する研究

    2020年04月
    -
    2022年03月
     

    共同研究

  • AIを活用した3D心臓超音波動画像からの心筋運動自動解析法の研究

    2019年04月
    -
    継続中
     

    共同研究

  • 深層学習に基づく「心エコー動画からの心機能解析システム」の開発

    2019年04月
    -
    継続中
     

    共同研究

  • 理化学研究所 共同研究

    2015年04月
    -
    2016年03月
     

    共同研究

  • 中国科学院との技術交流の推進

    2014年04月
    -
    2015年03月
     

    共同研究

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科学研究費 【 表示 / 非表示

  • AIを活用した3D心臓超音波動画像からの心筋運動自動解析法の研究

    2020年04月
    -
    2023年03月
     

    基盤研究(C)  分担

  • 深層学習に基づく「心エコー動画からの心機能解析システム」の開発

    2020年04月
    -
    2023年03月
     

    基盤研究(C)  代表

  • 認知状態の脳活動分析を利用したスキル学習支援システムの研究

    2017年04月
    -
    2018年03月
     

    基盤研究(B)  分担

  • 循環器OCTの臨床診断支援用画像解析システム

    2015年04月
    -
    2018年03月
     

    基盤研究(C)  代表

  • 介助支援のための行動の能動的観察と認識に関する研究

    2014年04月
    -
    2017年03月
     

    基盤研究(C)  分担

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公的資金(他省庁、省庁の外郭団体、地方自治体等) 【 表示 / 非表示

  • 実時間頭部ジェスチャ認識による非言語ヒューマンコミュニケーションに関する研究

    1999年04月
    -
    2001年03月
     

    代表

財団・企業等との共同研究、受託研究、学術指導等 【 表示 / 非表示

  • AIを活用した学校の生活記録と支援システム

    2021年04月
    -
    2022年03月
     

    受託研究  代表

  • カメラ位置姿勢推定技術の共同研究

    2020年12月
    -
    2021年01月
     

    共同研究  代表

  • AIを活用した学校の生活記録と支援システム

    2020年04月
    -
    2021年03月
     

    受託研究  代表

 

公開講座等の講師、学術雑誌等の査読、メディア出演等 【 表示 / 非表示

  • 講演講師

    2020年01月01日
    -
    2020年02月20日

    大阪大学数理・データ科学教育研究センター

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    講演講師等

    講演講師,任期:2020年1月~

  • 第2次対話遼寧

    2020年01月
     
     

    中国総領事館・遼寧政府

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    国際交流事業

    日本のAIによる医学画像処理の紹介,相手国:中国

  • さくらサイエンスプログラム

    2019年08月
     
     

    JST

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    国際交流事業

    コーディネーター,相手国:中国北京郵電大学

  • 関西地区と中国湖北省との教育交流訪問団

    2019年08月
     
     

    中国駐大阪総領事館

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    国際交流事業

    前理事として、和歌山大学を代表して情報収集,相手国:中国

  • 理事

    2019年05月01日
    -
    継続中

    一社団法人データビリティコンソーシアム

     詳細を見る

    データ利活用、AI人材育成、産学共同研究促進

    一般社団法人データービリティコンソーシアムの理事業務

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学協会、政府、自治体等の公的委員 【 表示 / 非表示

  • 「情報処理学会誌」モニタ

    2021年04月01日
    -
    2023年03月31日
     

    情報処理学会 会誌編集部門

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    情報処理学会の会誌、モニタアンケート

    学会の会誌を読み、アンケートを答える

  • プレナリーセッション登壇及びワークショップへの参加

    2018年09月
     
     
     

    国立研究開発法人科学技術振興機構社会技術研究開発センター

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    国や地方自治体、他大学・研究機関等での委員

    プレナリーセッション登壇及びワークショップへの参加,任期:2018年9月~2018年9月

  • 委員

    2018年01月
    -
    2019年03月
     

    サイバー犯罪に関する白浜シンポジウム実行委員会

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    国や地方自治体、他大学・研究機関等での委員

    委員,任期:2018年1月~2019年3月

  • 委員

    2017年04月
    -
    2018年03月
     

    サイバー犯罪に関する白浜シンポジウム実行委員会

     詳細を見る

    国や地方自治体、他大学・研究機関等での委員

    委員,任期:2017年4月~2018年3月

  • 委員

    2016年04月
    -
    2018年03月
     

    「サイバー犯罪に関する白浜シンポジウム」実行委員

     詳細を見る

    国や地方自治体、他大学・研究機関等での委員

    委員,任期:2016年4月-2018年3月

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その他の社会活動 【 表示 / 非表示

  • 数理・DS・AI教育西日本アライアンス

    2020年12月01日
    -
    継続中

    数理・DS・AI教育西日本アライアンス(代表校大阪大学)

     詳細を見る

    数理・DS・AI教育西日本アライアンス

    数理・DS・AI教材の共同開発、共同利用関連

  • 第29回わかやまテクノ・ビジネスフェア

    2020年11月25日
     
     

    公益財団法人 わかやま産業振興財団

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    俯瞰視カメラを用いた物体検出・追跡・再識別

    口頭発表とポスター発表

  • イノベーション・ジャパン2020~大学見本市Online

    2020年09月28日
    -
    2020年11月30日

    JST(国立研究開発法人科学技術振興機構)

     詳細を見る

    深層学習法を複数融合して医用画像(循環器OCT)への適用

    発表ポスター作成、Onlineの質疑応答対応

  • データ関連人材育成関西地区コンソーシアム運営協議会

    2017年10月01日
    -
    継続中

    データ関連人材育成関西地区コンソーシアム(代表校大阪大学)

     詳細を見る

    データ関連人材育成

    運営協議に参加

  • 和歌山大学同窓会

    2015年04月
     
     

    その他

     詳細を見る

    社会との連携を推進する活動

    和歌山大学同窓会

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