下記の論文がNeurIPS 2026に採択されました。
Kaito Shiku, Kazuya Nishimura, Yasuhiro Kojima, and Ryoma Bise
Preserving DEG Rankings for Gene Discovery in Histology-Based Spatial Gene Expression Prediction
所属・関連リンク
備瀬 竜馬 教授 · 博士（学際情報学）
所属
ヒューマンインタフェース研究室
情報知能工学部門 · 実世界ロボティクス講座
大学院システム情報科学研究院 · 九州大学
兼任
九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター · 多分野連携部門長
国立情報学研究所 · 客員准教授
関連リンク
生命と医療の画像を、読み解く。
細胞、病理、血管、空間遺伝子発現の画像解析に取り組んでいます。限られた正解や撮影条件の違いにも対応できる機械学習を研究します。
News 2026
下記の論文がBMVC 2026に採択されました（採択率：404/1,448＝27.9%）。
Shumpei Takezaki, Duway Nicolas Lesmes-Leon, Ryoma Bise, Gillian Lovell, Bianca Migliori, Andreas Dengel, and Sheraz Ahmed
Rethinking Microscopy Generation: Co-Designed Diffusion for Biologically Interpretable Single-Cell Synthesis
下記の論文がICIP 2026のSpotlight Oralに選ばれました（採択論文の上位8%）。
Phuong Ngoc Nguyen, Kaito Shiku, Ryoma Bise, Seiichi Uchida, and Shinnosuke Matsuo
Leveraging Vision-Language Models as Weak Annotators in Active Learning
下記の論文がICASSP 2026で発表されました。
Kohki Akiba, Shinnosuke Matsuo, Shota Harada, and Ryoma Bise
Leveraging Label Proportion Prior for Class-Imbalanced Semi-Supervised Learning
ISBI 2026で下記の論文がBest Paper Runners-Up Awardを受賞しました（1,750本中トップ3）。
M. Tahara, K. Nishimura, S. Takezaki, and R. Bise
IEEE ISBI2026に4本の論文が採択されました。
国立がん研究センターとの共同研究がCVPR 2026 (CVPR2026) (CVのトップカンファレンス，採択率：4,090/16,092=25.42%)に採択されました。
Kazuya Nishimura, Ryoma Bise, Shinnosuke Matsuo, Haruka Hirose, and Yasuhiro Kojima
Cell-Type Prototype-Informed Neural Network for Gene Expression Estimation from Pathology Images
国立がん研究センターとの共同研究がAAAI2026 (AIのトップカンファレンス，採択率：4,167/23,680=17.6%)に採択されました。
Kaito Shiku, Kazuya Nishimura, Shinnosuke Matsuo, Yasuhiro Kojima, and Ryoma Bise
Auxiliary Gene Learning: Spatial Gene Expression Estimation by Auxiliary Gene Selection
過去のニュース
2025年
見田壮一君が令和7年度PRMU研究奨励賞を受賞しました。
PRMU2025-36「拡散モデルによる3次元CT画像からの血管中心線推定」
Kaito Shiku君がIEEE福岡支部学生研究奨励賞（第25回）を受賞しました。
Ordinal Multiple-instance Learning for Ulcerative Colitis Severity Estimation with Selective Aggregated Transformer
2025 IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), pp. 4290–4299
筬島未輝夫君が第78回電気・情報関係学会九州支部連合大会の連合大会講演奨励賞を受賞しました。
「医療検査項目の適応的選択法」
見田壮一君が第78回電気・情報関係学会九州支部連合大会の情報処理学会九州支部奨励賞を受賞しました。
「生成モデルによるCT画像からの血管抽出」
国立がん研究センターとの共同研究がNeurIPS2025 (機械学習のトップカンファレンス)に採択されました。
Learning to Relative Expression under Batch Effects and Stochastic Noise in Spatial Transcriptomics
NIIとの共同研究がMICCAI2025 (医用画像分野のトップカンファレンス)に採択されました。
Junda Liao, Chu Zhou, Yuta Asano, Yushi Suzuki, Ryoma Bise, Nobuaki Imanishi, Kazuo Kishi, Sadakazu Aiso, and Imari Sato
Vascular Photoacoustic Volume Registration via 2D Feature Matching with Reverse Mapping Based on Maximum Intensity Projection
下記の論文がCVPR2025 (コンピュータビジョン分野のトップカンファレンス)に採択されました。
Shinnosuke Matsuo, Riku Togashi, Ryoma Bise, Seiichi Uchida, and Masahiro Nomura
Instance-wise Supervision-level Optimization in Active Learning
2024年
下記の論文がWACV2025 (Core Rank A, acceptance rate in Round 1:12% (167/1381))に採択されました。
Kaito Shiku, Kazuya Nishimura, Daiki Suehiro, Kiyohito Tanaka, and Ryoma Bise
Ordinal Multiple-instance Learning for Ulcerative Colitis Severity Estimation with Selective Aggregated Transformer
下記の論文がBMVC2024 (Core Rank A, acceptance rate:25.8% (264/1020))に採択されました。
Tatsuhiro Eguchi, Shumpei Takezaki, Mihoko Shimano, Takayuki Yagi, and Ryoma Bise
Guidance-base Diffusion Models for Improving Photoacoustic Image Quality
下記の論文がAI系トップカンファレンスECAI2024 (Core Rank A, acceptance rate:23% (547/2344))に採択されました。
Shunsuke Kubo, Shinnosuke Matsuo, Daiki Suehiro, Kazuhiro Terada, Hiroaki Ito, Akihiko Yoshizawa and Ryoma Bise
Theoretical Proportion Label Perturbation for Learning from Label Proportions in Large Bags
下記の論文が医療画像解析トップジャーナルMedIA (IF:10.7)に採択されました。
Takeaki Kadota, Hideaki Hayashi, Ryoma Bise, Kiyohito Tanaka, and Seiichi Uchida
Deep Bayesian Active Learning-to-Rank with Relative Annotation for Estimation of Ulcerative Colitis Severity
卒業した山根君が下記の研究（PRMU2023年11月発表）について、第192回CGVI研究会学生発表賞を受賞しました。
山根 健寛，津下到，齊藤晋，備瀬竜馬，
医用画像セグメンテーションにおけるPU Learningを用いた疑似ラベル選択
卒業した重安君が下記の研究（MI2023年3月発表）について、2023年度MI研奨励賞を受賞しました。
重安勇輝, 原田翔太, 倉田麻理代，寺田和弘, 中島直樹，吉澤明彦, 阿部浩幸，牛久哲男，備瀬竜馬，
WSI特徴を用いたドメイン一般化
第27回画像の認識・理解シンポジウム（MIRU2024）に5件の発表が口頭発表として選ばれました。
卒業した重安君が下記の研究（PRMU2023年11月発表）について、2023年度PRMU研究奨励賞を受賞しました。
重安勇輝, 原田翔太, 倉田麻理代，寺田和弘, 中島直樹，吉澤明彦, 阿部浩幸，牛久哲男，備瀬竜馬，
年代情報を用いた病理画像のためのドメイン一般化
下記の論文がMICCAI2024(Top Conference in Medical image analysis)に早期採択されました（採択率11%）。
1. S. Matsuo, D. Suehiro, S. Uchida, H. Ito, K. Terada, A. Yoshizawa and R. Bise
Learning from Partial Label Proportions for Whole Slide Image Segmentation
International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI),2024
下記の論文がNature Communications(IF:17.7)に採択されました。
1. K. Tomimatsu, T. Fujii, R. Bise, et al.,
Precise immunofluorescence canceling for highly multiplexed imaging to capture specific cell states
Nature Communications, 15, 1, 3657, 2024
2023年
下記の論文がICASSP2024(Top Conference in Signal Processing)に採択されました。
1. Kaito Shiku, Shinnosuke Matsuo, Daiki Suehiro, and Ryoma Bise
Counting Network for Learning from Majority Label
IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP 2024),2024
M1の江口 達大君がIEICE九州支部 2023年度「連合大会講演奨励賞」を受賞しました。おめでとうございます！
大学院システム情報科学研究院情報知能工学部門 教授に昇任致しました。
下記の論文がICCV2023(Top Conference in Computer Vision)に採択されました。
1. Takanori Asanomi, Shinnosuke Matsuo, Daiki Suehiro and Ryoma Bise
MixBag: Bag-Level Data Augmentation for Learning from Label Proportions
International Conference on Computer Vision (ICCV),2023
下記の論文がMICCAI2023(Top Conference in Medical image analysis)に採択されました。
1. Kazuya Nishimura, Ami Katanaya, Shinichiro Chuma, and Ryoma Bise
Mitosis Detection from Partial Annotation by Dataset Generation via Frame-Order Flipping
International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI),2023
下記の論文がICASSP2023(Top Conference in signal processing)に採択されました。
1. Shinnosuke Matsuo, Ryoma Bise, Seiichi Uchida, and Daiki Suehiro
Learning From Label Proportion with Online Pseudo-Label Decision by Regret Minimization
下記の4本の論文がIEEE ISBI2023(h5-index:55)に採択されました。
1. Yuki Shigeyasu, Shota Harada, Kengo Araki, Akihiko Yoshizawa, Kazuhiro Terada, and Ryoma Bise
Spatial Distribution-based Pseudo Labeling for Pathological Image Segmentation
2. Xiaoqing Liu, Kengo Araki, Shota Harada, Akihiko Yoshizawa, Kazuhiro Terada, Mariyo Kurata, Naoki Nakajima, Hiroyuki Abe, Tetsuo Ushiku, and Ryoma Bise
Cluster Entropy: Active Domain Adaptation in Pathological Image Segmentation
3. Shota Harada, Ryoma Bise, Kengo Araki, Akihiko Yoshizawa, Kazuhiro Terada, Mariyo Kurata, Naoki Nakajima, Hiroyuki Abe, Tetsuo Ushiku, and Seiichi Uchida
Cluster-Guided Semi-Supervised Domain Adaptation for Imbalanced Medical Image Classification
4. Xiaoqing Liu, Kenji Ono, and Ryoma Bise
Mixing Data Augmentation with Preserving Foreground Regions in Medical Image Segmentation
2022年
下記の2本の論文がWACVに採択されました。
1. Takanori Asanomi, Kazuya Nishimura, and Ryoma Bise
Multi-Frame Attention with Feature-Level Warping for Drone Crowd Tracking
2. Kazuya Nishimura, and Ryoma Bise
Weakly Supervised Cell-Instance Segmentation with Two Types of Weak Labels by Single Instance Pasting
下記の論文がArthritis Research & Therapy(IF:5.606)に採択されました。
Kazuki Miyama, Ryoma Bise, Satoshi Ikemura, et al.
Deep learning-based automatic-bone-destruction-evaluation system using contextual information from other joints
画像認識分野国内最大会議MIRU2022で，重安君が学生奨励賞を受賞しました。
重安勇輝, 原田翔太, 荒木健吾, 吉澤明彦, 寺田和弘, 寺本祐記, 備瀬竜馬，
病理画像セグメンテーションにおける腫瘍領域の空間分布に基づく疑似ラベル選択法の提案
医療画像解析分野のトップカンファレンスMICCAI2022に下記の論文が採択されました。(採択率：31%)
T Asanomi, K Nishimura, H Song, J Hayashida, H Sekiguchi, T Yagi, I Sato, and R Bise
Unsupervised Deep Robust Non-Rigid Alignment by Low-Rank Loss and Multi-Input Attention
International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention, 2022
下記の論文が医療画像解析トップジャーナルMedIA (IF:13.828)に採択されました。
Hyeonwoo Cho, Kazuya Nishimura, Kazuhide Watanabe, and Ryoma Bise
Effective pseudo-labeling based on heatmap for unsupervised domain adaptation in cell detection
Medical Image Analysis, 2022
下記の論文がWACVに採択されました。
J Hayashida, K Nishimura, R Bise
Consistent Cell Tracking in Multi-Frames With Spatio-Temporal Context by Object-Level Warping Loss
IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision(WACV), 2022
2021年
博士1年の西村君が、JST ACT-Xに下記の課題で採択されました。
深層学習の関連タスク学習能力を活用したバイオ画像認識手法の開発
PRMU8月で西村君が月間ベストプレゼンテーションを受賞しました。
Unsupervised non-rigid alignment for multiple noisy images
下記の論文が医療画像解析分野トップジャーナルMIAに採択されました。
K Nishimura, C Wang, K Watanabe, R Bise
Weakly Supervised Cell Instance Segmentation Under Various Conditions
Medical Image Analysis, 2021
医療画像解析分野のトップカンファレンスMICCAI2021に計4本の論文が採択されました。うち、1本が早期採択です(採択率：13%)
1. Hyeonwoo Cho, Kazuya Nishimura, Kazuhide Watanabe, and Ryoma Bise
Cell Detection in Domain Shift Problem Using Pseudo-Cell-Position Heatmapg
International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI2021),
2. Kazuya Nishimura, Hyeonwoo Cho, and Ryoma Bise
Semi-supervised Cell Detection in Time-lapse Images Using Temporal Consistency
3. Kazuma Fujii, Daiki Suehiro, Kazuya Nishimura, and Ryoma Bise
Cell Detection from Imperfect Annotation by Pseudo Label Selection Using P-classification
4. Shota Harada, Ryoma Bise, Hideaki Hayashi, Kiyohito Tanaka and Seiichi Uchida
Order-Guided Disentangled Representation Learning for Ulcerative Colitis Classification with Limited Labels
下記の論文が医療画像解析分野トップジャーナルMIAに採択されました。
Shota Harada, Ryoma Bise, Hideaki Hayashi, Kiyohito Tanaka, Seiichi Uchida
Soft and Self Constrained Clustering for Group-Based Labeling
Medical Image Analysis, 2021
(in press, top journal in medicalImage analysis, IF:11.148)
2020年
コンピュータビジョン分野のトップカンファレンスECCV2020に2本の論文が採択されました。
1. K. Nishimura, J. Hayashida, C. Wang, D.F.E. Ker, and R. Bise
Weakly-Supervised Cell Tracking via Backward-and-Forward Propagation
2. H. Tokunaga, B.K. Iwana, Y. Teramoto, A. Yoshizawa, and R. Bise
Negative Pseudo Labeling using Class Proportion for Semantic Segmentation in Pathology
医療画像解析分野のトップカンファレンスMICCAI2020に1本の論文が早期採択されました。
M. Shimano, Y. Asano, S. Ishihara, R. Bise, and I. Sato,
Imaging Scattering Characteristics of Tissue in Transmitted Microscopy
PRMU2020年5月で西村君が月間ベストプレゼンテーションを受賞しました
〇西村和也・林田純弥（九大）・Ker Elmer・Wang Chenyang（香港中文大）・備瀬竜馬（九大）,
弱教師学習に基づいた細胞追跡
林田君が下記の論文に対して 2019年度 PRMU研究奨励賞に選出されました
〇林田純弥、西村和也、備瀬竜馬（九大）, 細胞位置及び細胞対応付け同時学習CNNによる細胞追跡
コンピュータビジョン分野のトップカンファレンスCVPR2020で下記の論文が'Oral'として採択されました。
J. Hayashida, K. Nishimura and R. Bise,
MPM: Joint Representation of Motion and Position Map for Cell Tracking pdf
当研究室の徳永宏樹君が2019年IEEE福岡支部学生研究奨励賞受賞を受賞しました
2019年
PRMU9月で西村君が月間ベストプレゼンテーションを受賞しました
〇西村和也、林田純弥、備瀬竜馬（九大）,時系列3D CNN 回帰モデルによる細胞分裂認識
画像認識分野国内最大会議MIRU2019で，西村君が学生奨励賞を受賞しました。
西村和也，E.D. Ker, 備瀬竜馬，弱教師付き学習に基づいた顕微鏡画像における細胞領域認識
医療画像解析分野のトップカンファレンスMICCAI2019にもう1本の論文がRebuttalを経て採択されました。（当研究室から計3本採択）
R. Bise, K. Abe, H. Hayashi, K. Tanaka, and S. Uchida, Efficient Soft-Constrained Clustering for Group-Based Labeling
科研費挑戦的研究（萌芽）「正例自動サンプリングPU-Learningによるバイオ医療画像解析の省略化」に研究代表者として採択されました。
コンピュータビジョン分野のトップカンファレンスCVPR2019で論文発表しました。
H. Tokunaga, Y. Teramoto, A. Yoshizawa, R. Bise,
Adaptive Weighting Multi-Field-of-View CNN for Semantic Segmentation in Pathology
コンピュータビジョン分野のトップカンファレンスCVPR2019の顕微鏡画像解析Workshop CVMIにおける
細胞分裂検出コンテストで2位を受賞しました
医療画像解析分野のトップカンファレンスMICCAI2019に2本の論文が早期採択されました。
K. Nishimura, E.D. Ker, and R. Bise, Weakly Supervised Cell Segmentation in Dense by Propagating from Detection Map
J. Hayashida, and R. Bise, Cell Tracking with Deep Learning for Cell Detection and Motion Estimation in Low-Frame-Rate
PRMU5月で林田君が月間ベストプレゼンテーションを受賞しました
○林田純弥・備瀬竜馬（九大),細胞の移動軌跡推定による低フレームレート動画像下における細胞トラッキング
コンピュータビジョン分野で国内最大の学会MIRU2019で，ロングオーラル1本、ショートオーラル2本に選ばれました
Long ：西村和也，E.D. Ker, 備瀬竜馬，弱教師付き学習に基づいた顕微鏡画像における細胞領域認識
Short：林田純弥，備瀬竜馬，細胞挙動推定による低フレームレート動画像下における細胞トラッキング
Short：Shota Harada, Hideaki Hayashi, Ryoma Bise, Qier Meng, Kiyohito Tanaka and Seiichi Uchida，
Endoscopic Image Clustering Based on Temporal Ordering Information
Research
すべての研究テーマ →研究テーマ
教育担当(担当科目はこちら)
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大学院：システム情報科学府
学部：工学部電気情報工学科
研究内容
競争的資金・共同研究
研究期間が継続中のプロジェクト
- 科研費 挑戦的研究（萌芽）「生成AIによる生成と推定の同時学習によるドメイン適応」（2025–2026年度）（代表）
- AMED 医薬品等規制調和・評価研究事業「社会実装を見据えた機械学習利用プログラム医療機器の性能評価に資する研究」（2025–2027年度）（分担）
- JST 先端国際共同研究推進事業（ASPIRE）「医療×AIの日独重層型研究開発ネットワーク形成と産業創出」（2024–2029年度）（分担）
- 「大規模医療文書・画像の高精度解析基盤技術の開発」（2023–2027年度）（分担）
- 科研費 学術変革領域研究（学術研究支援基盤形成）「先端バイオイメージング支援プラットフォーム」（2022–2027年度）（分担）
終了した研究プロジェクト 2025年以前に終了
- 文部科学省 挑戦的研究（萌芽）「病理診断での実応用のための部分クラス比率学習を用いた弱教師あり学習手法の開発」(2023.7-2025.3) （代表）
- 文部科学省 基盤研究B「 生命科学特有の付加データ及びドメイン知識に着目した弱教師学習手法の開発」(2020.4-2023.3) （代表）
- AMED「先進的医療機器・システム等技術開発事業（先進的医療機器・システム等開発プロジェクト）」採択課題「診断・治療適用のための光超音波3Dイメージングによる革新的画像診断装置の開発」(2019.9-2024.3) （分担）
- 文部科学省 挑戦的研究（萌芽）「正例自動サンプリングPU-Learningによるバイオ医療画像解析の省略化」(2019.7-2021.3) （代表）
- AMED「医療ビッグデータ利活用を促進するクラウド基盤・AI画像解析に関する研究」(2019.4-2021.3) （分担）
- 文部科学省 新学術「細胞ダイバース」公募研究 「動画中の多物体同時追跡技術」を用いた細胞社会のダイナミクスと広がりの定量的把握 (2018.4-2020.3) （研究代表）
- 文部科学省 新学術「レゾナンスバイオ」公募研究 超高密度環境でロバスト性と汎用性を実現した多物体追跡の研究開発と応用(2018.4-2020.3) （研究代表）
- 内閣府 ImPACTプロジェクト「イノベーティブな可視化技術による新成長産業の創出」 提案課題「生体データ解析に基づく画像バイオマーカの抽出」(2017.4-2019.3) （代表）
- 文部科学省 基盤C 「全胚3D蛍光トラッキング法を用いた中内胚葉誘導因子の活性定量と細胞運命の追跡」(2016.4-2018.3)（研究分担者）
- AMED「再生医療の産業化に向けた細胞製造・加工システムの開発，
ヒト多能性幹細胞由来の再生医療製品製造システムの開発（心筋・神経・網膜色素上皮・肝細胞），ヒト間葉系幹細胞由来の再生医療製品製造システムの開発」(2015.4-2015.9)（分担，機関研究代表者）
- NEDO「再生医療の産業化に向けた細胞製造・加工システムの開発，
ヒト多能性幹細胞由来の再生医療製品製造システムの開発（心筋・神経・網膜色素上皮・肝細胞），ヒト間葉系幹細胞由来の再生医療製品製造システムの開発」(2014.4-2015.3)（分担，機関研究代表者）
- JST 戦略的イノベーション創出推進プログラム
「網膜細胞移植医療に用いるヒトｉＰＳ細胞から移植細胞への分化誘導に係わる工程および品質管理技術の開発」
(2011.4-2014.3)（分担，機関研究代表者）
学内外個別共同研究多数
論文/特許
賞罰・学会委員・社会貢献活動
受賞
2026年：共同研究論文がIEEE ISBI 2026のBest Paper Runners-Up Awardを受賞（1,750本中トップ3）。
M. Tahara, K. Nishimura, S. Takezaki, and R. Bise
Bridging the Density GAP: Diffusion Model for Stepwise Generation of Dense Cell Images from Sparse Data
国際会議の委員
- CVPR：Area Chair（2024、2025、2026、2027年）
- MICCAI：Area Chair（2024、2025、2026年）
- ACCV：Area Chair（2026年）
- MVA：General Chair（2025、2027年）
- MVA：Financial Chair（2023年）
- ACCV：Demo & Exhibition Chair（2022年）
国内学会の委員
- 電気・情報関係学会九州支部連合大会：プログラム編集委員長（2023年度・第76回）
- 電気・情報関係学会九州支部連合大会：プログラム副編集委員長（2022年度・第75回）
- 画像の認識・理解シンポジウム（MIRU）：Area Chair（2020、2021、2022年）
略歴
| 平成8.3 | (1998) | 広島大学総合科学部総合科学科入学 |
| 平成12.3 | (2000) | 同修了 |
| 平成12.4 | (2000) | 九州大学大学院システム情報科学府情報理学専攻 |
| 平成14.3 | (2002) | 同修了 |
| 平成14.4 | (2002) | 大日本印刷株式会社入社 （C&I IT研究所） |
| 平成20.7 | (2008) | Carnegie Mellon大学Robotics研究所 出向 （客員研究員，supervisor:金出武雄教授 ） |
| 平成23.1 | (2011) | 帰任：大日本印刷株式会社 研究開発センター リーダー |
| 平成25.4 | (2012) | 東京大学大学院学際情報学府先端表現情報学コース 入学（社会人博士，supervisor:佐藤洋一教授） |
| 平成27.5 | (2015) | 同学位取得 博士（学際情報学） |
| 平成27.9 | (2015) | 大日本印刷株式会社 退社 |
| 平27.10 | (2015) | 国立情報学研究所 特任准教授（佐藤いまり研） |
| 平27.10 | (2015) | 京都大学医学研究科外科学講座 乳腺外科学 客員研究員 |
| 平29.3 | (2017) | 国立情報学研究所 退職 |
| 平29.4 | (2017) | 九州大学大学院システム情報科学研究院情報知能工学部門 准教授（データサイエンス実践特別講座） |
| 平29.4 | (2017) | 国立情報学研究所 客員准教授 |
| 平29.10 | (2017) | 九州大学 数理・データサイエンス教育研究センター 多分野連携部門長（複担） |
| 平29.11 | (2017) | 慶應義塾大学医学部解剖学教室 講師（非常勤、2022年まで） |
| 令5.12 | (2023) | 九州大学大学院システム情報科学研究院情報知能工学部門 教授（実世界ロボティクス講座） |
| 現在に至る |
所属学会
- 電子情報通信学会（IEICE）
- IEEE (Grade of Membership : Member)
担当授業科目
- 学部：パターン認識（2024年度–現在）
- 情報系副専攻：応用プログラミング演習（画像解析）（2025年度–現在）
- 学部3年生：システムプログラミング演習（2017–2023年度）
- 大学院（システム情報科学府）：データサイエンス概論二（2017–2021年度）
- 大学院（システム情報科学府）：データサイエンス演習一（2017–2021年度）
- 大学院（システム情報科学府）：データサイエンス演習二（2017–2021年度）
- 大学院（システム情報科学府）：データサイエンス実践Ⅰ～Ⅳ（2022–2023年度）
- 大学院（システム情報科学府）：データサイエンス発展（2022–2023年度）
- 基幹教育院：プログラム演習（2018、2021、2022年度）
連絡先
-
〒819-0395 福岡市西区元岡744
九州大学大学院
システム情報科学研究院
情報知能工学部門
E-mail: bise[at]ait.kyushu-u.ac.jp