中部大学工学部情報工学科

宇佐美研究室

画像から世界を理解する

画像処理・コンピュータビジョン・機械学習を基盤に、医療、製造、社会インフラなど幅広い領域で価値を生み出す研究に取り組んでいます。

研究領域

私たちは「原理の探求」と「応用の実現」の両輪で研究を推進しています。物理や数学に基づく画像理解の原理研究から、医療・産業への応用研究まで、4つの研究テーマを柱に活動しています。

Theme 01

医用画像解析・三次元形状復元と診断支援

内視鏡画像，CT画像，細胞・病理画像を対象に，病変検出から三次元形状復元，診断支援までを扱う研究です．

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Theme 02

光・物理に基づく画像理解

光の反射・透過・散乱などの物理現象を考慮し、画像から物体の形状や材質を推定する研究を行っています。

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Theme 03

実世界センシングと時空間モデリング

動画像やセンサデータから、時間的・空間的な構造を捉え、行動認識や異常検知を行う研究です。

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Theme 04

生成AI・学習支援・検証

生成モデルの開発と評価、AI学習を支援する手法、生成物の品質検証に関する研究を行っています。

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研究成果

RLHFとAdversarial Attackを活用したAI動脈硬化診断システム -敵対的学習によるIMT抽出ロバスト性の定量評価-

宇佐美裕康

総合工学, 2026

Vol. 38, pp. 1-11

紀要・大学誌

Anatomy-Preserving Diffusion-Based Data Augmentation for Medical Image Segmentation

Tominari, Hiroki, Nakayama, Natsuki, Arakawa, Naoko, Usami, Hiroyasu

Proceedings of the 19th International Joint Conference on Biomedical Engineering Systems and Technologies -- BIOIMAGING, 2026

BIOIMAGING 2026

国際会議

建物IoTシミュレーションにおけるO(V)計算最適化と物理情報統合STGNNの提案

田島功一郎, 宇佐美裕康

電子情報通信学会技術研究報告, 2026

EST2025-95, 2026-01-23

技術研究報告

業績一覧を見る

ニュース

研究発表，受賞，招待講演，学会活動，社会貢献など，研究室の動きをニュース形式で掲載しています．

2026.06.14

研究発表生成AI共同研究

LLM judgeの信頼性評価に関するpreprintをarXivに投稿しました

LLM-as-a-judgeを単一の正解率や一致率ではなく，測定器として扱う研究 “LLM Judges Have Dark Current: A Psychometric Datasheet for LLM-as-a-Judge Evaluation” をarXivに投稿しました．本研究では，dark current，位置バイアス，目標信号への感度，criterion shiftなどを測るJudge Datasheetプロトコルを提案しています．公開URLが確定次第，論文情報を更新します．

2026.06.04

論文掲載医用画像