画像情報処理研究室に所属する大学院生3名が、2026年10月26日～29日に神戸国際会議場で開催された、IEEE Consumer Technology Societyが主催するコンシューマ技術に関する国際会議である「2026 IEEE 15th Global Conference on Consumer Electronics（GCCE 2026）」で研究成果を発表しました。
松下勇斗さんは、眼底画像データセットにおける重症度ごとの画像枚数の偏りを少ない計算コストで改善するため、拡散モデルを用いたデータ拡張手法を提案しました。健常な眼底画像で学習した画像生成モデルに対し、従来手法より短い時間で重症度ごとの追加学習を行い、生成した画像を学習データに加えることで、糖尿病網膜症の重症度分類の精度が向上することを確認しました。
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の環境要素に「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案内経路生成に反映する手法を提案しました。今回は、この重みを大規模言語モデル（LLM）で決定する際の指示（プロンプト）の違いを比較し、視覚障がい者向けのプロンプトでは点字ブロックの誘導手がかりとしての役割が反映されることを確認しました。
小濱琉生さんは、災害ボランティアが避難所で被災者と対話する力を事前に身につけるための訓練用AIエージェントを提案しました。大規模言語モデル（LLM）、検索拡張生成（RAG）、音声感情認識を組み合わせ、人物像を一貫して保ちながら、訓練者の発話や声のトーンに応じて感情状態が変化する被災者エージェントを構築しました。大学生による予備評価では、人物像の一貫性や訓練への有用性について肯定的な評価が得られました。
3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。
Hayato Matsushita and Satoshi Nishiguchi, “Data Augmentation of Retinal Disease Image Datasets Using Diffusion Models,” Proc. 2026 IEEE 15th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2026), POS(1B).18, 2026-10.
Hozumi Azuma, Satoshi Nishiguchi and Masahiro Toyoura, “Guidance Route Generation Using Semantic Weighting to Support Independent Walking of Visually Impaired People,” Proc. 2026 IEEE 15th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2026), POS(2A).22, 2026-10.
Rui Kohama and Satoshi Nishiguchi, “An Emotionally Expressive Disaster-Victim AI Agent for Volunteer Training,” Proc. 2026 IEEE 15th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2026), POS(3A).9, 2026-10.
