ニュース 【実世界情報学科】画像情報処理研究室の大学院生が画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2026)で発表

画像情報処理研究室に所属する大学院生2名が、2026年8月3日～6日に出島メッセ長崎で開催された、画像の認識と理解技術に関する国内最大規模の会議である「第29回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2026)」で研究成果を発表しました。

松下勇斗さんは、医用画像AIの学習に用いる眼底画像データセットにおける症例数の偏りを改善するため、拡散モデルによって生成した眼底画像を学習データに追加するデータ拡張手法を提案しました。さらに、画像生成モデルに補助分類器を導入することで、糖尿病網膜症の重症度に応じた特徴をより適切に学習し、画像分類精度の向上につながることを検証しました。

東穂澄さんは、視覚障がい者の安全かつ自立した単独歩行を支援するため、障害物や点字ブロックなど、周囲の環境要素が持つ意味的な役割を考慮した案内経路推定手法を提案しました。環境要素に「近づく対象」または「避ける対象」としての役割と重みを与え、人工ポテンシャル法による経路生成に反映することで、障害物を回避する安全性と、点字ブロックなどの誘導手がかりを活用する誘導性の両立を目指しています。

両名にとって、研究成果を多くの研究者に発表するとともに、今後の研究をさらに発展させるための有意義な機会となりました。

松下 勇斗, 西口 敏司, “拡散モデルを用いた眼底疾病画像データセットの拡張,” 第29回画像の認識・理解シンポジウム（MIRU2026）, IS1-038, 2026-08.
東 穂澄, 西口 敏司, 豊浦 正広, “視覚障がい者の自立歩行支援のための意味的重み付けを用いた案内経路推定,” 第29回画像の認識・理解シンポジウム（MIRU2026）, IS3-205, 2026-08.