学位テーマ – IIDA LAB. / Niigata University

これまでに当研究室にて学位を取得した研究テーマをまとめています．現在の研究室メンバーが進行中している研究テーマは，研究室メンバーのページを参考にしてください．
　修士：11名，学士：24名　＠2023.04.01

安藤秀一「機械学習を利⽤した反射スペクトルからのにんにく病理診断」

杉原侑剛「ブラインドデコンボリューションによる太陽観測衛星ひのでの光学系劣化診断」

⽵部良「深層学習を⽤いた太陽磁場画像でのコロナホール検出⼿法の開発」

⽥所拓馬「オートエンコーダによる特徴圧縮を⽤いた時系列太陽フレア予測モデルの開発」

津⽥和輝「深層学習を⽤いた Photo-z 推定における遠⽅銀河に対する精度改善⽅法の検討」

前澤健一「深層学習を⽤いた⼈表⽪の⾓質細胞画像からの肌パラメータ診断⼿法の開発」

小林聖弥「深層学習のラベルエラーに対する頑強性を用いたラベル修正手法の提案」

田仲晃也「全時期に対応した圃場画像育成モデルの開発」

丹治太一「日震学における振動成分解析のGPUによる高速化検討」

七久保直紀「CNNを用いた太陽コロナホールの成長予測への試み」

藤谷壮「太陽紫外線画像からのコロナホール自動検出手法の開発」

布施智進「時系列情報を用いた太陽フレア予測の精度検証」

森永貴藤「関数同定アルゴリズムAI-Feynmanの流体方程式への適用」

大沼伊織「深層学習を用いた太陽活動領域の成長予測モデル構築」

小松耀人「深層学習を用いた太陽全球磁気画像からのend-to-endな太陽フレア予測モデル開発」

本間裕也「深層学習による銀河形態分類モデルの学習データと異なる空間解像度データへの適用」

村田実広「教師ラベルエラーに対するMLPとCNNの挙動差に関する研究」

佐藤智哉「圃場画像からのSPAD値推定手法開発」

町田瑞樹「教師なし学習による銀河画像の特徴抽出手法の開発」

横山光輝「太陽活動領域の画像予測手法の開発」

本多飛翔「太陽黒点の出現予測モデル構築の挑戦」

佐々木明良「Mask R-CNNを用いた太陽フィラメント検出の精度向上」

長谷川幸大「Giant Cell検出のための太陽対流構造追跡の高速化検討」

廣瀬信太郎「フォグコンピューティングによる画像処理の性能評価」(林研から移籍)

細井雄太　「3D-CNNを用いたfunctional MRI画像解析における最適な前処理手法」(林研から移籍)

安藤秀一　「Mask R-CNNを用いた太陽フィラメント検出」

杉原侑剛　「太陽可視光画像へのブラインドデコンボリューション適用の評価検討」

杉山佳史　「太陽フレア予測における畳み込みニューラルネットワークの有効性の検証」

竹部良　　「太陽画像の自動領域分割手法の開発」

津田和輝　「教師なし学習を用いた銀河形態分類手法の開発」

渡邊健斗　「太陽輝点の機械学習による自動検出手法の比較検討」

吉田快　　「LSTMを用いた太陽フレア予測モデルにおけるデータインバランス問題解消手法の検討」