HARADA SHOTA
Organization
Faculty of Information Science and Electrical Engineering Department of Advanced Information Technology Assistant Professor
Title
Assistant Professor
Research Areas
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Informatics / Intelligent informatics
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Informatics / Life, health and medical informatics
Research History
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Kyushu University Faculty of Information Science and Electrical Engineering Department of Advanced Information Technology Assistant Professor
2024.10 - Present
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Hiroshima City University Faculty of Information Sciences Department of Systems Engineering Assistant Professor Research Associate
2023.4 - 2024.9
Country：Japan
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Hiroshima City University Graduate School Graduate School of Information Sciences Major in Systems Engineering Assistant Professor Research Associate
2023.4 - 2024.9
Country：Japan
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Kyushu University 大学院システム情報科学府 研究員・ポスドク 学振PD
2022.4 - 2023.3
Education
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Kyushu University システム生命科学府 システム生命科学専攻
2019.4 - 2022.3
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Kyushu University システム生命科学府 システム生命科学専攻
2017.4 - 2019.3
Research Interests・Research Keywords
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Research theme： 機械学習
Keyword： 機械学習
Research period： 2024
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Research theme： 医用データ解析
Keyword： 医用データ解析
Research period： 2024
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Research theme： パターン認識
Keyword： パターン認識
Research period： 2024
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Research theme： コンピュータビジョン
Keyword： コンピュータビジョン
Research period： 2024
Papers
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Expression-Controllable Facial Video Generation for Impression Quantification Reviewed
Kanade SUMINO, Shota HARADA, Ikuhisa MITSUGAMI, Ryusuke SAGAWA
Journal of Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics 36 ( 3 ) 647 - 654 2024.8 （ ISSN:1347-7986 eISSN:1881-7203 ）
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Domain Generalization for Pathological Images using the Storage Period Information Reviewed International journal
Yuki Shigeyasu, Shota Harada, Akihiko Yoshizawa, Kazuhiro Terada, Naoki Nakajima, Mariyo Kurata, Hiroyuki Abe, Testuo Ushiku, Ryoma Bise
Proceedings of IEEE International Symposium on Biomedical Imaging 2024.5
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Cluster Entropy: Active Domain Adaptation in Pathological Image Segmentation Reviewed
Xiaoqing Liu, Kengo Araki, Shota Harada, Akihiko Yoshizawa, Kazuhiro Terada, Mariyo Kurata, Naoki Nakajima, Hiroyuki Abe, Tetsuo Ushiku, Ryoma Bise
2023 IEEE 20th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI) 2023.4
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Spatial Distribution-Based Pseudo Labeling for Pathological Image Segmentation Reviewed
Yuki Shigeyasu, Kengo Araki, Shota Harada, Akihiko Yoshizawa, Kazuhiro Terada, Ryoma Bise
2023 IEEE 20th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI) 2023.4
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Cluster-Guided Semi-Supervised Domain Adaptation for Imbalanced Medical Image Classification Reviewed
Shota Harada, Ryoma Bise, Kengo Araki, Akihiko Yoshizawa, Kazuhiro Terada, Mariyo Kurata, Naoki Nakajima, Hiroyuki Abe, Tetsuo Ushiku, Seiichi Uchida
2023 IEEE 20th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI) 2023.4
Presentations
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対人コミュニケーションにおけるTDとASDの注視行動比較のためのVRシステム開発
大村美鶴穂, 原田翔太, 土屋彩茜, 大須理英子, 満上育久
第23回 情報科学技術フォーラム（FIT2024）
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視野映像のセグメンテーションによる注視オブジェクトと講義理解度の関係調査
田丸真彩, 原田翔太, 方昱, 満上育久
第23回 情報科学技術フォーラム（FIT2024）
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画像生成AIによる顔表情映像の印象評価
對馬理向, 原田翔太, 満上育久
第23回 情報科学技術フォーラム（FIT2024）
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歩容解析のためのNeRFを用いた歩行映像生
平岡翼, 原田翔太, 満上育久
第27回 画像の認識・理解シンポジウム
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Semi-supervised Domain Adaptation Using Class Order for Severity Classification
Shota Harada, Ryoma Bise, Kiyohito Tanaka, Seiichi Uchida
第27回 画像の認識・理解シンポジウム
Professional Memberships
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情報処理学会
2022.5 - Present
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IEEE
Committee Memberships
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情報処理学会 コンピュータビジョンとイメージメディア研究会 運営委員
2023.4 - Present
Committee type：Academic society
Research Projects
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順序でつなぐAIによる医用データセットの統合
Grant number：JPMJAX23CN 2023.10 - 2026.3
科学技術振興機構 戦略的創造研究推進事業 ACT-X
Authorship：Principal investigator Grant type：Competitive funding other than Grants-in-Aid for Scientific Research
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Grant number：21J13083 2021.4 - 2023.3
Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for JSPS Fellows
原田 翔太
Grant type：Scientific research funding
本研究では，非定常性を持つ時系列データのモデリングに適した新たなモデル（ニューラル非定常系列モデル）を提案する．具体的には，（A）ニューラル非定常系列モデルの提案，（B）医用時系列データの諸問題への応用，（C）その他の時系列データの諸問題への応用の3段階で研究を展開していく．（A）では，時系列データの潜在状態の遷移を捉えモデル自身の状態も遷移させる新たなニューラルネットを構築する．（B）では医用時系列データの識別・生成問題の実験を実施し，本手法の有効性を検証する．（C）では衛星画像による天気予報や車載カメラデータを用いた異常検知などへの応用可能性を検証する．
本研究員は当該年度，a)内視鏡画像からの潰瘍性大腸炎分類問題におけるラベルの時間連続性を活用した分類モデルの提案，b)クラスインバランスに頑健な半教師付きドメイン適応に関する研究に従事した．また，共同研究として病理画像を対象とした半教師付き学習やアクティブラーニングの研究にも携わった．研究業績としては，学術論文3編（筆頭1編，共著2編），国内発表が5件であった．主な成果は以下のとおりである．
a)ラベルの時間連続性を活用した潰瘍性大腸炎分類モデル
内視鏡画像は内視鏡を臓器の中で動かしながら連続して撮影するため画像系列として獲得される．内視鏡画像の撮影順序情報からは様々な特徴（系列内の画像間の依存関係，系列内の共通特徴など）の獲得が期待できる．本研究では，撮影順序情報から潰瘍性大腸炎分類に有用な特徴を自動的に獲得するために，Transformerに基づいた分類モデルを提案した．提案手法は内視鏡画像系列が入力され，潰瘍性大腸炎ラベルを出力する．実験結果から，画像系列として入力したことで精度が改善した．また，学習後のモデルを解析すると，画像系列内の共通特徴を抽出することが潰瘍性大腸炎分類の精度改善に有効であることが確認された．
b)クラスインバランスに頑健な半教師付きドメイン適応
半教師付きドメイン適応は，ターゲットドメインの少数サンプルのラベルを活用することで精度を大幅に改善するが，既存手法はデータセットのクラス比率が一定であることを仮定している．医用データをはじめとした実データの多くはクラスインバランスであるため，クラスインバランスに頑健な手法の提案が必要である．本研究ではクラスタリングを活用した半教師付きドメイン適応手法を提案し，クラスインバランスのあるデータセットであっても精度が改善できることを示した．
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。