砂山 渡 (スナヤマ ワタル)

SUNAYAMA Wataru

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職名

教授

取得学位 【 表示 / 非表示

  • 博士(工学)  大阪大学  2000年07月

学内職務経歴 【 表示 / 非表示

  • 滋賀県立大学  工学部  電子システム工学科  教授   2016年04月 ~ 現在

所属学会・委員会 【 表示 / 非表示

  • 人工知能学会  

研究分野(科研費分類) 【 表示 / 非表示

  • 知能情報学

 

論文 【 表示 / 非表示

  • Automated blood vessel extraction based on high-order local autocorrelation features on retinal images

    Hatanaka Y., Samo K., Ogohara K., Sunayama W., Muramatsu C., Okumura S., Fujita H.

    Lecture Notes in Computational Vision and Biomechanics  Lecture Notes in Computational Vision and Biomechanics  27   803 ~ 810  2018年01月

    10.1007/978-3-319-68195-5_87  共著  

    [概要]

    © 2018, Springer International Publishing AG. Automated blood vessels detection on retinal images is an important process in the development of pathologies analysis systems. This paper describes about an automated blood vessel extraction using high-order local autocorrelation (HLAC) on retinal images. Although HLAC features are shift-invariant, HLAC features are weak to turned image. Therefore, a method was improved by the addition of HLAC features to a polar transformed image. We have proposed a method using HLAC, pixel-based-features and three filters. However, we have not investigated about feature selection and machine learning method. Therefore, this paper discusses about effective features and machine learning method. We tested eight methods by extension of HLAC features, addition of 4 kinds of pixel-based features, difference of preprocessing techniques, and 3 kinds of machine learning methods. Machine learning methods are general artificial neural network (ANN), a network using two ANNs, and Boosting algorithm. As a result, our already proposed method was the best. When the method was tested by using “Digital Retinal Images for Vessel Extraction” (DRIVE) database, the area under the curve (AUC) based on receiver operating characteristics (ROC) analysis was reached to 0.960.

  • 高電圧系インタフェース地絡要因の特徴抽出による多段階判定法

    西村和則・丸井雄策・砂山渡

     電気学会論文誌D  138 (3)   206 ~ 211  2018年

    共著  共同(副担当)

  • Data Mining Framework for Treating both Numerical and Text Data

    Wataru Sunayama, Tomoya Matsumoto, Yuji Hatanaka, and Kazunori Ogohara

     International Journal of Service and Knowledge Management  2 (1)   1 ~ 18  2018年

    共著  共同(主担当)

  • 類推による説明スキルの獲得支援システム

    砂山渡,石田純太,川本佳代,西原陽子

     情報処理学会論文誌  59 (10)   1922 ~ 1931  2018年

    共著  共同(主担当)

  • 統合環境TETDMを用いた社会実践

    砂山渡,高間康史,徳永秀和,串間宗夫,西村和則,松下光範,北村侑也

     人工知能学会論文誌  32 (1_NFC-A)   1 ~ 12  2017年

    共著  共同(主担当)

  • テキストマイニングのための統合環境TETDMの利用意欲向上のためのゲームモードの開発

    砂山渡・竹岡駿・西村和則

     日本知能情報ファジィ学会誌  29 (2)   558 ~ 566  2017年

    共著  共同(主担当)

  • ストーリー提供機能とライフ機能を用いた学習意欲の向上と維持の枠組み

    砂山渡・髙橋麻祐・川本佳代

     日本知能情報ファジィ学会誌  29 (3)   501 ~ 509  2017年

    共著  共同(主担当)

  • Topic Recommendation Method related to a Present Topic for Continuing a Conversation

    Wataru Sunayama, Yuki Shibata, and Yoko Nishihara

     Information Engineering Express  3 (1)   19 ~ 28  2017年

    共著  共同(主担当)

  • 需要家構内低圧配電線路の事故原因判定法

    西村和則・丸井雄策・砂山渡

     電気学会論文誌D  136 (8)   567 ~ 573  2016年

    共著  共同(副担当)

  • 低圧配電線路に用いる絶縁監視装置の新しい検出方式

    西村和則・丸井雄策・西村諭則・砂山渡

     電気学会論文誌D  136 (11)    2016年

    共著  共同(副担当)

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研究シーズ 【 表示 / 非表示

  • データ分析支援環境の構築による知識創発支援