筑波大学大学院システム情報工学研究科コンピュータサイエンス専攻イメージサイエンス研究室

受賞

1. Jian Dong, Yang Ding, Hiroyuki Kudo,
   International Conference on Multimedia and Image Processing (ICMIP 2021)においてBest Presentation Awardを受賞,
   受賞発表『Nonlinear filtered compressed sensing applied on image de-noising』(2021年3月)
   
2. W.Voegeli,K.Kajiwara,H.Kudo,T.Shirasawa,L.Xiaoyu,W.Yashiro,
   日本光学会『2020年の日本の光学研究を代表する成果』に選定,
   受賞論文『A multi-beam x-ray optical system for high-speed tomography』(2021年3月)
   
3. 伊藤優太
   『筑波大学学生表彰（学長表彰）』受賞(2021年3月)
   
4. 泉佳孝
   『コンピュータサイエンス専攻長表彰』受賞 (2021年3月)
   
5. 数尾昴
   第39回日本医用画像工学会大会(JAMIT2020)奨励賞を受賞,
   受賞発表『深層学習を用いた圧縮センシングCT画像再構成画質改善の新手法』(2020年11月)
   
6. 藤井克哉
   第39回日本医用画像工学会大会(JAMIT2020)奨励賞を受賞,
   受賞発表『CT画像再構成における混合インテリアエクステリア問題の解の一意性』(2020年11月)
   

論文

1. Kentaro Kawamata, Subaru Kazuo, Hotaka Takizawa, and Hiroyuki Kudo,
   "Image reconstruction framework for helical cone-beam CT by combining compressed sensing and deep learning,"
   International Forum on Medical Imaging in Asia 2021 (IFMIA2021), Paper No.(2021年1月)
   
2. Subaru Kazuo, Kentaro Kaawamata, and Hiroyuki Kudo,
   "Combining compressed sensing and deep learning using multi-channel CNN for image reconstruction in low-dose and sparse-view CT,"
   International Forum on Medical Imaging in Asia 2021 (IFMIA2021), Paper No.(2021年1月)
   
3. Kazuki Chigita, Jian Dong, and Hiroyuki Kudo,
   "An iterative reconstruction method for CT metal artifact reduction using L1 norm data fidelity and nonlocal TV regularization,"
   International Forum on Medical Imaging in Asia 2021 (IFMIA2021), Paper No.(2021年1月)
   
4. Ye Zhu, Ayano Fujinaka, Hotaka Takizawa, and Hiroyuki Kudo,
   "U-Net based extraction of centerline segments of cervical spines in videofluorography during swallowing,"
   International Forum on Medical Imaging in Asia 2021 (IFMIA2021), Paper No.(2021年1月)
   
5. Yoshitaka Izumi, Dan Suto, Sota Kawakami, and Hiroyuki Kudo,
   "Blind image restoration and super-resolution for multispectral images using sparse optimization,"
   International Conference on Multimedia and Image Processing 2021 (ICMIP 2021), Paper No. P0016 (2021年1月)
   
6. Hiroyuki Kudo,
   "Image reconstruction for sparse-view CT and interior CT,"
   International Conference on Multimedia and Image Processing 2021 (ICMIP 2021), Paper No. (投稿中) -招待論文-
   
7. Yongchae Kim and Hiroyuki Kudo,
   "Nonlocal total variation using the first and second order derivatives and its application to CT image reconstruction,"
   Sensors, Vol.20, No.12, Paper No. 3494 (2020年6月) IF2018=3.275
   
8. Wolfgang Voegeli, Kentaro Kajiwara, Hiroyuki Kudo, Tetsuroh Shirasawa, Liang Xiaoyu, and Wataru Yashiro,
   "A multi-beam x-ray optical system for high-speed tomography,"
   Optica, Vol.7, No.5, pp.514-517 (2020年5月) IF2019=9.778
   
9. Ayano Fujinaka, Kojiro Mekata, Hotaka Takizawa, and Hiroyuki Kudo,
   "Segmentation of cervical intervertebral disks in videofluorography by CNN, multichannelization, and feature selection,"
   International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery, 2020;10.1007/s11548-020-02145-8. (2020年4月) IF2019=2.473
   
10. Wolfgang Voegeli, Tetsuroh Shirasawa, Etsuo Arakawa, Kentaro Kajiwara, Xiaoyu Liang, Hiroyuki Kudo, and Wataru Yashiro,
    "Development of multi-beam x-ray optics for high-speed tomography,"
    International Conference on X-ray Optics and Applications 2019 (XOPT2019), Paper No. (2020年4月)
    

招待講演

1. 工藤博幸,
   Mathematics of Image Reconstruction in Sparse-View CT and Interior CT』
   京都大学数理解析研究所(RIMS)共同研究集会『偏微分方程式における逆問題とその応用のさらなる展開』（2021年1月発表予定）
   
2. 工藤博幸,
   『Image Reconstruction for Sparse-View CT and Interior CT』
   国際会議『2021 6-th International Conference on Multimedia and Image Processing (ICMIP2021)』において基調講演（Plenary Talk）（2021年1月発表予定）
   
3. 工藤博幸,
   『トモグラフィー画像再構成法の技術革新と深層学習への期待』
   研究会『X線干渉計と縦型ウィグラーを用いた超高感度画像計測の現状と将来展望』（2020年10月）
   

学会発表

1. Voegeli Wolfgang, 梁暁宇, 白澤徹郎, 荒川悦雄, 梶原堅太郎, 工藤博幸, 矢代航,
   日本物理学会第76回年次大会（2021年3月)
   
2. 上田亮介, 工藤博幸,
   "位相画像解析における機械学習の適用,"
   JST ERATO 百生量子ビーム位相イメージングプロジェクト最終成果報告会 ～量子ビームの位相を使って見えない世界を観る～ (2021年3月)
   
3. 工藤博幸, 廉松哲,
   "Ｘ線位相イメージングにおける新たな位相抽出手法,"
   JST ERATO 百生量子ビーム位相イメージングプロジェクト最終成果報告会 ～量子ビームの位相を使って見えない世界を観る～ (2021年3月)
   
4. 工藤博幸,
   "スパースビューCT画像再構成の成果： 高速TV再構成・第２世代圧縮センシング・深層学習,"
   JST ERATO 百生量子ビーム位相イメージングプロジェクト最終成果報告会 ～量子ビームの位相を使って見えない世界を観る～ (2021年3月)
   
5. 工藤博幸,
   "インテリアCT画像再構成の成果： 新しい３種の厳密解法と位相CTへの応用,"
   JST ERATO 百生量子ビーム位相イメージングプロジェクト最終成果報告会 ～量子ビームの位相を使って見えない世界を観る～ (2021年3月)
   
6. 工藤博幸,
   "位相画像解析グループ成果報告,"
   JST ERATO 百生量子ビーム位相イメージングプロジェクト最終成果報告会 ～量子ビームの位相を使って見えない世界を観る～ (2021年3月)
   
7. 工藤博幸，森和希，鈴木朋浩,
   "深層学習を用いた圧縮センシングCT画像再構成の画質改善,"
   第39回日本医用画像工学会大会（2020年9月）
   
8. 千北一期，工藤博幸,
   "トポロジー制約を用いたスパースビューCT画像再構成の試み,"
   第39回日本医用画像工学会大会（2020年9月）
   
9. 数尾昴，川又健太郎1，工藤博幸,
   "深層学習による圧縮センシングCT画像再構成画質改善の新手法,"
   第39回日本医用画像工学会大会（2020年9月）
   
10. 藤井克哉，金鎔采，工藤博幸,
    "CT画像再構成における混合インテリアエクステリア問題の解の一意性,"
    第39回日本医用画像工学会大会（2020年9月）
    
11. 藤中彩乃，目片幸二郎，滝沢穂高，工藤博幸,
    "マルチチャンネル化とCNNを用いた嚥下時X線動画からの頸椎椎間板の抽出：LeNet, AlexNet, GoogLeNet の性能比較,"
    第39回日本医用画像工学会大会（2020年9月）
    
12. 杉田絢美，藤中彩乃，目片幸二郎，滝沢穂高，工藤博幸,
    "SVMと時空間モデルを用いた嚥下時X線動画からの喉頭蓋の抽出に関する基礎的検討,"
    第39回日本医用画像工学会大会（2020年9月）
    
13. 郡司絵莉華，藤中彩乃，目片幸二郎，滝沢穂高，工藤博幸,
    "U-Netを用いたX 線動画からの頸椎椎間板の抽出に関する基礎的検討,"
    第39回日本医用画像工学会大会（2020年9月）
    

特許

1. 『学習済モデル生成プログラム、画像生成プログラム、学習済モデル生成装置、画像生成装置、学習済モデル生成方法及び画像生成方法』
   発明人：工藤博幸，森和希 出願人：筑波大学,
   国際特許PCT/JP2021/6833 (2021年2月)
   
2. 『Phase imaging method and phase imaging apparatus using phase imaging method』
   発明人：Hiroyuki Kudo and Songzhe Lian 出願人：University of Tsukuba,
   US登録済,EP,JP各国移行出願中 (2020年10月)
   
3. 『インテリアCTの画像再構成方法』
   発明人：工藤博幸，根本拓也 出願人：筑波大学,
   JP登録 (2020年8月)