研究業績(2019年4月~)

学術論文誌(査読あり)

Full Paper

  1. (Conditional Acceptance)
  2. (Conditional Acceptance)

国際会議(査読あり)

  1. (Submitted)
  2. Norifumi Kawabata and Toshiya Nakaguchi,
    “Color Laparoscopic Image Diagnosis for Automatic Detection of Coded Defect Region,"
    Proc. of The 5th Asia Color Association Conference (ACA2019 Nagoya),
    6 pages (Accepted).
  3. Norifumi Kawabata,
    “Computational Classification of Texture Contents in the Shitsukan Research Database,"
    Proc. of The 26th International Display Workshops (IDW’19),
    VHF-7, 4 pages (Accepted).

研究報告

  1. 河畑則文,
    “スパース辞書学習型コーディングに基づく3DCG画像のノイズ除去に関する画質評価",
    電子情報通信学会技術研究報告, イメージ・メディア・クオリティ,
    vol.119, no.215, IMQ2019-6, pp.1–10, 阪大吹田キャンパス, 2019年10月.

大会・シンポジウム

  1. 河畑則文, 中口俊哉,
    “コントラスト強調手法の違いがカラー腹腔鏡画像の画質に与える影響",
    画像符号化シンポジウム / 映像メディア処理シンポジウム (PCSJ/IMPS2019)資料,
    Px-xx, p.xx–xx (2 pages), 御殿場高原ホテル, 2019年11月(発表予定).
  2. 河畑則文,
    “スパース性に基づく3DCG画像のノイズ除去に関する画質評価",
    電子情報通信学会ソサイエティ大会講演論文集,
    B-11-32, p.188, 阪大豊中キャンパス, 2019年9月.
  3. 河畑則文, 中口俊哉,
    “カラー腹腔鏡画像診断のためのコントラスト強調とSRCNN超解像処理の最適条件に関する考察",
    日本医用画像工学会大会予稿集 (JAMIT2019),
    OP5-06, pp.586–595, 奈良春日野国際フォーラム 甍~I・RA・KA~, 2019年7月.

講演など

  1. 河畑則文,
    “ディープラーニングの精度を向上させる医用画像データの前処理技術(AI・ディープラーニングによる医用画像の解析技術)", (講演予定)