出町 和之准教授
大学院工学系研究科 原子力専攻
SDGs
連携提案
深層学習（AI）モデルを用いて、核セキュリティ、原子力安全・保全、医用画像工学の研究を展開しています。
研究テーマの例は
①原子力発電所等における監視カメラ動画像時系列データ解析を用いた内部脅威者妨害破壊行為の検知技術、
②各種センサ信号の時系列解析による異常発生の予兆段階での検知、
③放射線治療装置X線画像解析を用いた腫瘍位置＆形状追尾型放射線治療システム
です。また、安全と核セキュリティのための、異種AIを融合した統合検知システムを開発中です。
事業化プロポーザル
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2次元MRI画像からの4次元CT動画リアルタイム描画MRI-linac (MRIdian：Viewray Inc.)とは、患者の治療中のMRI画像を観察しながら肺がんなど移動性腫瘍に対する放射線治療を行う装置である。しかしMRI-linacで取得できるのは2次元の矢状断面画像のみで合って、腫瘍の3次元情報(形状・移動・変形)をリアルタイムで把握することは出来ない。また、画像化システムやマルチリーフコリメータ制御による遅れのため照射位置のズレも生じる。 この問題を克服するため、2次元の矢状断面MRI画像から「移動性腫瘍」の「数秒未来」の「3次元形状」を「リアルタイム」で描画するアルゴリズムを，オプティカルフローと深層学習モデル(LSTM, Cycle GAN)を組み合わせにより提案&開発し、かつ実用化にも成功した。 -
異種ＡＩの融合による核セキュリティ上の悪意行為や作業安全上の危険行為の検知＆判定画像深層モデルと自然言語処理モデルとの融合により、核セキュリティ上の悪意行為や作業安全上の危険行為を検知＆判定するためのアルゴリズムを提案＆開発し、且つ実装にも成功した。 このアルゴリズムの使用者は、検知＆判定の基準となる「ルール文」のみを入力するだけでよく、高い利便性が実現された。
