研究業績(2019年4月~)

学術論文誌(査読あり)

Full Paper

  • 河畑則文,
    “(投稿中)"
  • 河畑則文,
    “(投稿中)"
  • Norifumi Kawabata,
    “(final revision, Conditional Acceptance)"
  • Norifumi Kawabata,
    “(2nd Revision, Conditional Acceptance)"

Short Paper

  • Norifumi Kawabata,
    “(Submitted)"
  • Norifumi Kawabata,
    “(Submitted)"

国際会議(査読あり)

  1. Norifumi Kawabata and Toshiya Nakaguchi,
    “Color Laparoscopic Image Region Segmentation after Contrast Enhancement Including SRCNN by Image Regions,"
    Proc. of The International Forum on Medical Imaging in Asia (IFMIA2021),
    6 pages, Online, January 2021 (Accepted).
  2. Norifumi Kawabata and Toshiya Nakaguchi,
    “Laparoscopic Image Region Segmentation Based on Texture Analysis by Regions,"
    Proc. of The Tenth International Workshop on Image Media Quality and its Applications (IMQA2020),
    PS2-4, 6 pages, National Taiwan University of Science and Technology, Taiwan, March 12-13, 2020.
  3. 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),
    vol.5, P1-25, pp.487–492, Meijo Univ., Nagoya, Japan, November 29–December 2, 2019.
  4. Norifumi Kawabata,
    “Computational Classification of Texture Contents in the Shitsukan Research Database,"
    Proc. of The 26th International Display Workshops (IDW’19),
    Workshop on Applied Vision and Human Factors,
    vol.26, VHF7-3, pp.1185–1188, Sapporo Convention Center, Sapporo, Japan, November 27-29, 2019.

研究報告

  1. 河畑則文,
    “H.265/HEVC符号化を考慮した3DCG画像のセマンティックセグメンテーションのためのデータセットの作成とその評価",
    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.120, no.xxx, IMQ2020-xx, pp.xx–xx (6 pages), 富山大学五福キャンパスまたはオンライン開催, 2020年12月(発表予定).
  2. 河畑則文,
    “輝度情報に基づく質感研究データベースのテクスチャ解析及び評価",
    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.120, no.xxx, IMQ2020-xx, pp.xx–xx (6 pages), 富山大学五福キャンパスまたはオンライン開催, 2020年12月(発表予定).
  3. 河畑則文, 中口俊哉,
    “超解像を含むカラー腹腔鏡高精細動画像の品質評価に関する実験",
    電子情報通信学会技術研究報告, 医用画像,
    vol.120, no.xxx, MI2020-xx, MICT2020-xx, pp.xx–xx (2 pages), オンライン開催, 2020年11月(発表予定).
  4. 河畑則文, 中口俊哉,
    “画像領域別にSRCNN超解像処理を考慮したカラー腹腔鏡コントラスト強調画像の領域分割に関する検討",
    映像情報メディア学会技術報告, メディア工学,
    vol.44, no.6, ME2020-50, MMS2020-22, HI2020-22, AIT2020-22, pp.113–118, 北大, 2020年2月.(2020年5月,メディア工学研究会特別セッションにて再発表)
  5. 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,
    “H.265/HEVC符号化を考慮した3DCG符号化画像のセマンティックセグメンテーションに関する検討",
    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/IMPS2020)資料,
    P-x-xx, pp.xx–xx (2 pages), オンライン開催, 2020年11月(発表予定).
  2. 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,
    P-2-17, pp.88–89, 御殿場高原ホテル, 2019年11月.
  3. 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.
  4. 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",
    技術情報協会セミナー(医用画像を解析する AI・ディープラーニングの作り方 ~その精度向上・高効率化・過学習対策~),
    東京都品川区五反田, 2019年12月(招待あり).

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