論文リスト（備瀬竜馬教授）

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Google Scholar（備瀬竜馬）



査読有国際論文
  1. Shinnosuke Matsuo, Riku Togashi, Ryoma Bise, Seiichi Uchida, and Masahiro Nomura
    Instance-wise Supervision-level Optimization in Active Learning
    IIEEE CVPR, 2025. (Top Conference in Computer Vision, acceptance rate:22.1%)
  2. Kazuya Nishimura, Ryoma Bise, and Yasuhiro Kojima
    Towards Spatial Transcriptomics-Guided Pathological Image Recognition With Batch-Agnostic Encoder
    IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), 2025.
  3. Kaito Shiku, Kazuya Nishimura, Daiki Suehiro, Kiyohito Tanaka, and Ryoma Bise
    Ordinal Multiple-instance Learning for Ulcerative Colitis Severity Estimation with Selective Aggregated Transformer
    IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), 2025. (accepted, acceptance rate in Round 1:12% (167/1381) )
  4. Tatsuhiro Eguchi, Shumpei Takezaki, Mihoko Shimano, Takayuki Yagi, and Ryoma Bise
    Guidance-base Diffusion Models for Improving Photoacoustic Image Quality
    The British Machine Vision Conference (BMVC), 2024. (accepted, acceptance rate:25.8% (264/1020) )
  5. 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
    European Conference on Artificial Intelligence (ECAI), 2024. (acceptted, acceptance rate:23% (547/2344) )
  6. Takehiro Yamane, Itaru Tsuge, Susumu Saito, and Ryoma Bise
    Adaptive Pseudo Label Selection for Individual Unlabeled Data by Positive and Unlabeled Learning
    MICCAI Workshop (ADSMI), 2024. (acceptted)
  7. 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
    Medical Image Analysis, 2024. (accepted, IF:10.7)
  8. Shinnosuke Matsuo, Daiki Suehiro, Seiichi Uchida, Hiroaki Ito, Kazuhiro Terada, Akihiko Yoshizawa, and Ryoma Bise
    Learning from Partial Label Proportions for Whole Slide Image Segmentation
    International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI),2024. (Early Accept, acceptance rate:11%)
  9. Yuki Shigeyasu, Shota Harada, Akihiko Yoshizawa, Kazuhiro Terada, and Ryoma Bisee
    Diameter-based pseudo labeling for pathological image segmentation
    International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC),2024
  10. Yuki Shigeyasu, Shota Harada, Akihiko Yoshizawa, Kazuhiro Terada, Naoki Nakazima, Mariyo Kurata, Hiroyuki Abe, Tetsuo Ushiku, and Ryoma Bise
    Domain Generalization for Pathological Images Using the Storage Period Information
    IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), 2024.
  11. Hiroaki Ito, Akihiko Yoshizawa, Kazuhiro Terada, Akiyoshi Nakakura, Mariyo Rokutan-Kurata, Tatsuhiko Sugimoto, Kazuya Nishimura, Naoki Nakajima, Shinji Sumiyoshi, Masatsugu Hamaji, Toshi Menju, Hiroshi Date, Satoshi Morita, Ryoma Bise, Hironori Haga
    A Deep Learning-Based Assay for Programmed Death Ligand 1 Immunohistochemistry Scoring in Non-Small Cell Lung Carcinoma: Does it Help Pathologists Score?
    Modern Pathology. 37, 6, 100485, 2024. (IF:8.209)
  12. Xiaoqing Liu, KenjiOno, and Ryoma Bise
    A data augmentation approach that ensures the reliability of foregrounds in medical image segmentation
    Image and Vision Computing, 147, 105056, 2024. (IF:4.2)
  13. Kazuki Miyama, Takenori Akiyama, Ryoma Bise, Shunsuke Nakamura, Yasuharu Nakashima, and Seiichi Uchida
    Development of an automatic surgical planning system for high tibial osteotomy using artificial intelligence
    Knee. 48, pp.128-137, 2024. (IF:1.9)
  14. Kosuke Tomimatsu, Takeru Fujii, Ryoma Bise, Kazufumi Hosoda, Yosuke Taniguchi, Hiroshi Ochiai, Hiroaki Ohishi, Kanta Ando, Ryoma Minami, Kaori Tanaka, Taro Tachibana, Seiichi Mori, Akihito Harada, Kazumitsu Maehara, Masao Nagasaki, Seiichi Uchida, Hiroshi Kimura, Masashi Narita, and Yasuyuki Ohkawa
    Precise immunofluorescence canceling for highly multiplexed imaging to capture specific cell states
    Nature communications. 15, 1, 3657, 2024. (IF:17.7)
  15. 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,(Top Conference in Signal Processing)
  16. Kengo Kawaguchi, Kazuki Miyama, Makoto Endo, Ryoma Bise, Kenichi Kohashi, Takeshi Hirose, Akira Nabeshima, Toshifumi Fujiwara, Yoshihiro Matsumoto, Yoshinao Oda, and Yasuharu Nakashima
    Viable tumor cell density after neoadjuvant chemotherapy assessed using deep learning model reflects the prognosis of osteosarcoma
    npj　Precision Oncology, 2024 (Top Journal on Oncology, IF:10.123)
  17. Kazuhiro Terada, Akihiko Yoshizawa, Xiaoqing Liu, Hiroaki Ito, Masatsugu Hamaji, Toshi Menju, Hiroshi Date, Ryoma Bise, and Hironori Haga
    Deep Learning for Predicting Effect of Neoadjuvant Therapies in Non?small Cell Lung Carcinomas With Histologic Images
    Modern Pathology, 2024. (Top Journal on Pathology, IF:8.209)
  18. Yuki Ogura, Mihoko Shimano, Ryoma Bise, Toyonobu Yamashita, Chika Katagiri, and Imari Sato
    Analysis of optical absorption of photoaged human skin using a high-frequency illumination microscopy analysis system
    Experimental Dermatology, 32, 9, pp.1402-1411, 2023. (IF:3.6)
  19. Kaoru Takabayashi, Taku Kobayashi, Katsuyoshi Matsuoka, Barrett G Levesque, Takuji Kawamura, Kiyohito Tanaka, Takeaki Kadota, Ryoma Bise, Seiichi Uchida, Takanori Kanai, and Haruhiko Ogata
    Artificial intelligence quantifying endoscopic severity of ulcerative colitis in gradation scale
    Digestive Endoscopy, 36, 5, pp.582-590, 2023. (IF:6.337)
  20. 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,(top conference in computer vision)
  21. Takumi Okuo, Kazuya Nishimura, Hiroaki Ito, Kazuhiro Terada, Akihiko Yoshizawa, and Ryoma Bise
    Proportion Estimation by Masked Learning from Label Proportion
    Workshop on MICCAI: DALI, pp.117-126, 2023.
  22. 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 (MICCAI2023),
    2023,(top conference in medial image analysis)
  23. Kaito Shiku, Hiromitsu Shirai, Takeshi Ishihara, and Ryoma Bise
    Cell Tracking in C. elegans with Cell Position Heatmap-Based Alignment and Pairwise Detection
    International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC),2023
  24. Shinnosuke Matsuo, Ryoma Bise, Seiichi Uchida, and Daiki Suehiro
    Learning From Label Proportion with Online Pseudo-Label Decision by Regret Minimization
    IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP2023),2023
    (top conference in signal processing)
  25. Yuki Shigeyasu, Shota Harada, Kengo Araki, Akihiko Yoshizawa, Kazuhiro Terada, and Ryoma Bise
    Spatial Distribution-based Pseudo Labeling for Pathological Image Segmentation
    IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), 2023.
  26. 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
    IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), 2023. (Oral)
  27. 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
    IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), 2023.
  28. Xiaoqing Liu, Kenji Ono, and Ryoma Bise
    Mixing Data Augmentation with Preserving Foreground Regions in Medical Image Segmentation
    IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), 2023. (Oral)
  29. Takanori Asanomi, Kazuya Nishimura, and Ryoma Bise
    Multi-Frame Attention with Feature-Level Warping for Drone Crowd Tracking
    Winter Conference on Applications of Computer Vision 2023 (WACV2023),2023. (accepted)
  30. Kazuya Nishimura, and Ryoma Bise
    Weakly Supervised Cell-Instance Segmentation with Two Types of Weak Labels by Single Instance Pasting
    Winter Conference on Applications of Computer Vision 2023 (WACV2023),2023. (accepted)
  31. Kazuki Miyama, Ryoma Bise, Satoshi Ikemura, Kazuhiro Kai, Masaya Kanahori, Shinkichi Arisumi, Taisuke Uchida, Yasuharu Nakashima, and Seiichi Uchida
    Deep learning-based automatic-bone-destruction-evaluation system using contextual information from other joints
    Arthritis Research & Therapy, 2022. (IF:5.606)
  32. 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 (MICCAI2022),
    2022,(top conference in medial image analysis)
  33. T Sugimoto, H Ito, Y Teramoto, A Yoshizawa and R Bise
    Multi-Class Cell Detection Using Modified Self-Attention
    CVPR Workshop, Computer Vision for Microscopy Image Analysis (CVMI), 2022
  34. 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, vol.79, 102436, https://doi.org/10.1016/j.media.2022.102436, 2022
    (top journal in medicalImage analysis, IF:13.828)
  35. 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, pp.1727-1736, 2022
  36. K Nishimura, C Wang, K Watanabe, R Bise
    Weakly Supervised Cell Instance Segmentation Under Various Conditions
    Medical Image Analysis, vol.73, 102182, https://doi.org/10.1016/j.media.2021.102182, 2021, October
    (top journal in medicalImage analysis, IF:11.148)
  37. K Araki, M Rokutan-Kurata, K Terada, A Yoshizawa, R Bise
    Patch-Based Cervical Cancer Segmentation using Distance from Boundary of Tissue
    International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC), 2021
  38. R Kikkawa, H Kajita, N Imanishi, S Aiso, R Bise
    Unsupervised Body Hair Detection by Positive-Unlabeled Learning in Photoacoustic Image
    International Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC), 2021
  39. Kazuya Nishimura, Hyeonwoo Cho, and Ryoma Bise
    Semi-supervised Cell Detection in Time-lapse Images Using Temporal Consistency
    International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI2021),
    2021, (top conference in medial image analysis)
  40. Kazuma Fujii, Daiki Suehiro, Kazuya Nishimura, and Ryoma Bise
    Cell Detection from Imperfect Annotation by Pseudo Label Selection Using P-classification
    International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI2021),
    2021, (top conference in medial image analysis)
  41. Shota Harada, Ryoma Bise, Hideaki Hayashi, Kiyohito Tanaka and Seiichi Uchida
    Order-Guided Disentangled Representation Learning for Ulcerative Colitis Classification with Limited Labels
    International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI2021),
    2021, (top conference in medial image analysis)
  42. Hyeonwoo Cho, Kazuya Nishimura, Kazuhide Watanabe, and Ryoma Bise
    Cell Detection in Domain Shift Problem Using Pseudo-Cell-Position Heatmap
    International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI2021),
    2021, (top conference in medial image analysis, Provisional acceptance rate:13%)
  43. Shota Harada, Ryoma Bise, Hideaki Hayashi, Kiyohito Tanaka, and Seiichi Uchida
    Soft and Self Constrained Clustering for Group-Based Labeling
    Medical Image Analysis, https://doi.org/10.1016/j.media.2021.102097, 2021, May
    (top journal in medicalImage analysis, IF:11.148)
  44. Akiko Kondow, Kiyoshi Ohnuma, Yasuhiro Kamei, Atsushi Taniguchi, Ryoma Bise, Yoichi Sato, Hisateru Yamaguchi, Shigenori Nonaka, and Keiichiro Hashimoto
    Light‐sheet microscopy‐based 3D single‐cell tracking reveals a correlation between cell cycle and the start of endoderm cell internalization in early zebrafish development
    Development, Growth and Differentiation, vol.62(7), pp.495--502, https://doi.org/10.1111/dgd.12695, 2020, November, (IF:1.723)
  45. K. Nishimura, J. Hayashida, C. Wang, D.F.E. Ker, and R. Bise
    Weakly-Supervised Cell Tracking via Backward-and-Forward Propagation
    16th European Conference on Computer Vision (ECCV2020)
    2020, (accepted, Top Conference in Computer Vision, acceptance rate:26%)
  46. H. Tokunaga, B.K. Iwana, Y. Teramoto, A. Yoshizawa, and R. Bise
    Negative Pseudo Labeling using Class Proportion for Semantic Segmentation in Pathology
    16th European Conference on Computer Vision (ECCV2020)
    2020, (accepted, Top Conference in Computer Vision, acceptance rate:26%)
  47. M. Shimano, Y. Asano, S. Ishihara, R. Bise, and I. Sato
    Imaging Scattering Characteristics of Tissue in Transmitted Microscopy
    International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI2020),
    2020, (accepted, top conference in medial image analysis)
  48. K. Nishimura and R. Bise
    Spatial-Temporal Mitosis Detection in Phase-Contrast Microscopy Via Likelihood Map Estimation by 3DCNN
    Proceedings of 42st Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 2020.
    [pdf]
  49. J. Hayashida, K. Nishimura and R. Bise
    MPM: Joint Representation of Motion and Position Map for Cell Tracking
    IEEE CVPR, 2020. (oral, Top Conference in Computer Vision, acceptance rate:22%)
    [pdf]
  50. R. Bise, K. Abe, H. Hayashi, K. Tanaka, and S. Uchida
    Efficient Soft-Constrained Clustering for Group-Based Labeling
    International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI2019),
    2019, (top conference in medial image analysis, acceptance rate:31%)
  51. K. Nishimura, E.D. Ker, and R. Bise
    Weakly Supervised Cell Segmentation in Dense by Propagating from Detection Map
    International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI2019),
    2019, (top conference in medial image analysis, early acceptance rate:16%)
  52. J. Hayashida, and R. Bise
    Cell Tracking with Deep Learning for Cell Detection and Motion Estimation in Low-Frame-Rate
    International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI2019),
    2019, (top conference in medial image analysis, early acceptance rate:16%)
  53. S. Harada, H. Hayashi, R. Bise, K. Tanaka, Q. Meng, and S. Uchida
    Endoscopic Image Clustering with Temporal Ordering Information Based on Dynamic Programming
    Proceedings of 41st Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 2019.
  54. D. Harada, R. Bise, H. Tokunaga, W. Ohyama, S. Oka, T. Fujimori, and S. Uchida
    Scribbles for Metric Learning
    Proceedings of 41st Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 2019.
  55. H. Tokunaga, Y. Teramoto, A. Yoshizawa, R. Bise
    Adaptive Weighting Multi-Field-of-View CNN for Semantic Segmentation in Pathology
    IEEE CVPR, 2019. (Top Conference in Computer Vision, Poster, acceptance rate:25%)
    pdf
  56. R. Kikkawa, H. Sekiguchi, I. Tsuge, S. Saito and R. Bise
    SEMI-SUPERVISED LEARNING WITH STRUCTURED KNOWLEDGE FOR BODY HAIR DETECTION IN PHOTOACOUSTIC IMAGE
    IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), 2019. (Oral)
  57. H Okawa, M Shimano, Y Asano, R Bise, K Nishino, I Sato
    Estimation of Wetness and Color From A Single Multispectral Image
    IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 10.1109/TPAMI.2019.2903496, 2019. (IF:9.455)
  58. S. Saito, R. Bise, et. al.
    Digital artery deformation on movement of the proximal interphalangeal joint
    Journal of Hand Surgery(European Volume), doi:1753193418807833, 2019. (IF:2.648)
  59. E. Ker, S. Eom, S. Sanami, R. Bise, et. al.
    Phase Contrast Time-Lapse Microscopy Datasets with Automated and Manual Cell Tracking Annotations
    Scientific Data, doi: 10.1038/sdata.2018.237, 2019. (IF:5.305)
  60. K. Kajiya, R. Bise, et. al.
    Light-sheet microscopy reveals site-specific 3-dimensional patterns of the cutaneous vasculature and pronounced rarefication in aged skin
    Journal of Dermatological Science, 92(1), pp.3-5, 2018. (IF: 3.675)
  61. Q. Chen, R. Bise, L. Gu, Y. Zheng, I. Sato, J.N. Hwang, N. Imanishi, and S. Aiso
    Virtual Blood Vessels in Complex Background using Stereo X-ray Images
    ICCV Workshop, BioImage Computing, 2017
  62. L. Gu, Y. Zheng, R. Bise, I. Sato, N. Imanishi, and S. Aiso
    Semi-Supervised Learning for Biomedical Image Segmentation via Forest Oriented Super Pixels(Voxels)
    International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI),
    pp.702-710, 2017,(top conference in medial image analysis, acceptance rate:33%)
  63. M. Shimano, R. Bise, Y. Zheng, and I. Sato
    Separation of Transmitted Light and Scattering Components in Transmitted Microscopy
    International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI2016),
    pp.702-710, 2017,(top conference in medial image analysis, acceptance rate:33%)
  64. M. Shimano, H. Okawa, Y. Asano, R. Bise, K. Nishino, and I. Sato,
    Wetness and Color from a Single Multispectral Image
    IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR),
    pp.3967-3975, 2017，(top conference in computer vision，oral, acceptance rate: 2.5%)．
  65. R. Bise, Y. Zheng, I. Sato, and M. Toi
    Vascular registration in Photoacoustic imaging by low-rank alignment via forground, background, and complement decomposition
    International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI2016),
    pp.362-334,2016, (top conference in medial image analysis, early acceptance < 11%)
  66. R. Bise, I. Sato, K. Kajiya, and T. Yamashita
    3D structure modeling of dense capillaries by multi-objects tracking
    Proceedings of IEEE CVPR2016 Workshop: Computer Vision for Microscopy Analysis(CVMIA)
    pp.265-270, July. 2016
  67. N. Yasuda, H. Sekine, R. Bise, T. Okano, and T. Shimizu
    Tracing behavior of endothelial cells promotes vascular network formation
    Microvascular Research
    105, pp.125-131, 2016. (Impact Factor(IF):2.300)
  68. R. Bise and Y. Sato
    Cell Detection Method from Redundant Candidates under the Non-Overlapping Constraints
    IEEE Trans. on Medical Imaging, 34(7), pp.1417-1427, 2015. (IF:3.799)
  69. R. Bise, Y. Maeda, M.H. Kim, and M. Kino-oka
    Cell Tracking Under High Confluency Conditions by Candidate Cell Region Detection Based Association Approach
    Proceedings of BioMed 2013(oral)
  70. S. Huh, E. Ker, R. Bise, M. Chen, and T. Kanade
    Automated Mitosis Detection of Stem Cell Populations in Phase-Contrast Microscopy Images
    IEEE Trans. Med. Imaging, 30(3),pp.586-596, 2011 (IF:3.799)
  71. D.F.E. Ker, L.E Weiss, S.N Junkers, M. Chen, Z. Yin, M.F. Sandbothe, S. Huh, S. Eom, R. Bise, E. Osuna-Highley, T. Kanade, and P.G Campbell
    An engineered approach to stem cell culture: automating the decision process for real-time adaptive subculture of stem cells
    PloS one 6 (11), e27672. (IF:3.534)
  72. AJS. Ribeiro, S. Tottey, RWE. Taylor, R. Bise, T. Kanade, SF. Badylak, and KN. Dahl,
    Mechanical characterization of adult stem cells from bone marrow and perivascular niches
    Journal of biomechanics, 45(7), pp.1280-1287, 2012. (IF:2.496)
  73. S. Eom, S. Huh, D. F. E. Ker, R. Bise, and T. Kanade
    BTracking of hematopoietic stem cells in microscopy images for lineage determination
    IEEE Trans. Biomedical engineering, (accepted,IF:2.233)
  74. R. Bise, T. Kanade, Z. Yin, and S. Huh
    Automatic Cell Tracking Applied to Analysis of Cell Migration in Wound Healing Assay Proceedings of the Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), pp.6174-6179, 2011(oral)
  75. R. Bise, Z. Yin, and T. Kanade
    Reliable Cell Tracking by Global Data Association Proceedings of IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI)
    pp.1004-1010, 2011.(oral,acceptance rate < 18%)
  76. S. Huh, S. Eom, R. Bise, Z. Yin, and T. Kanade
    Mitosis Detection for Stem Cell Tracking in Phase-Contrast Microscopy Images Proceedings of the IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI)
    pages 2121-2127, 2011
  77. T. Kanade, Z. Yin, R. Bise, S. Huh, S. Eom, M. Sandbothe and M. Chen
    Cell Image Analysis: Algorithms, System and Applications Proceedings of IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)
    pp.374-381, 2011
  78. S. Eom, R. Bise, and T. Kanade
    Detection of Hematopoietic Stem Cells in Microscopy Images Using a Bank of Ring Filters Proceedings of the IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI)
    pp.137-140, 2010
  79. Z. Yin, R. Bise, M. Chen, and T. Kanade
    Cell Segmentation in Microscopy Imagery Using a Bag of Local Bayesian Classifiers Proceedings of the IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI)
    pp.125-128, 2010
  80. R. Bise, K. Li, S. Eom, and T. Kanade
    Reliably Tracking Partially Overlapping Neural Stem Cells in DIC Microscopy Image Sequences Proceedings of MICCAI Workshop on OPTMHisE
    pp.67-77, 2009
  81. R Bise, N Takahashi, T Nishi
    An improvement of the design method of cellular neural networks based on generalized eigenvalue minimization
    IEEE Trans. Circuits and Systems I: Fundamental Theory and Applications, 50(12), 1569-1574, 2013 (IF:2.303)
  82. R. Bise, N. Takahashi, and T. Nishi
    On the design method of cellular neural networks for associative memories based on generalized eigenvalue problem Proceedings of IEEE Cellular Neural Networks and Their Applications
    pp.515-522, 2002
書籍
  1. 備瀬竜馬, 内田誠一
    機械学習のさまざまな問題設定と解法(第3章-I-3)，
    細胞トラッキングの機械学習および数理最適化技術―多物体トラッキングの課題とアプローチ(第3章-Ⅱ-5)，
    行動追跡とDeepLabCut―アニマルポーズトラッキング技術(第3章-Ⅱ-6)
    in 機械学習を生命科学に使う！ シークエンスや画像データをどう解析し、新たな生物学的発見につなげるか？
    実験医学増刊, vol.38, no.20, ISBN: 978-4-7581-0391-6, 羊土社, 2020
  2. 備瀬竜馬
    第19章3節　画像処理による診断
    トラッキングの基礎とその周辺(第3章-2)
    in 「再生医療の細胞培養技術と産業展開」
    ISBN: 978-4-7813-0948-4
    シーエムシー出版，2014年6月
  3. 備瀬竜馬
    第6章　画像解析による培養品質管理
    in 「再生医療事業の課題解決のための手引書」
    ISBN: --
    技術情報協会，2013年9月
  4. 備瀬竜馬
    第42章　画像解析による培養品質管理
    in 「幹細胞医療の実用化技術と産業展望」
    ISBN: --
    シーエムシー出版，2012年12月
総説・解説記事
  1. 備瀬竜馬
    教師なし・半教師あり・弱教師あり学習の最先端とバイオ医療画像応用
    Medical Imaging Technology 39 (4), 135-141, 2021
  2. 備瀬竜馬，内田誠一
    医用画像解析におけるパターン認識
    週間 医学のあゆみ（第五土曜特集「AIが切り拓く未来の医療」）, vol.274, no.9, pp.730-736, Aug. 2020
  3. 早志英朗, 安部健太郎, 備瀬竜馬, 内田誠一
    九州大学の取組み：内視鏡画像診断支援の取組み
    Medical Imaging Technology, 37巻2号, pp.78-83, 2019
  4. 加藤竜司，清田泰次郎，備瀬竜馬
    培養中の幹細胞品質評価：画像を用いた評価技術とその貢献
    生物工学会誌第92巻9号「特集：再生医療実現に向けた幹細胞培養工学の最前線」，2014年12月
  5. 備瀬竜馬
    品質管理が開く再生医療‐画像解析による培養品質管理
    医療機器学会誌，81(6)，pp.459－464，2011年


国際会議発表
  1. Ryoma Bise
    Cell Tracking and Segmentation for Cell Image Analysis
    JSPS Establishing International Research Network of Mathematical Oncology, October 26 (Mon.)-28 (Wed.), 2020. (Invited talk)
  2. Dan Wang, Xu Zhang, Kazuya Nishimura, Rocky Tuan, Ryoma Bise, Dai Fei Elmer Ker
    Label-Free Cell Detection in Phase Contrast Images Using Artificial Neural Networks
    Orthopaedic Research Society (ORS) Annual Meeting, 2020.3.
  3. Junya Hayashida, Ryoma Bise
    Cell Tracking by estimating cell motions for high-throughput screening
    In Resonance Bio International Symposium, Japan, November 2019.
  4. Nishimura Kazuya, Dai Fei Elmer Ker, Ryoma Bise
    Deep learning for cell segmentation with less annotation
    In Resonance Bio International Symposium, Japan, November 2019.
  5. Kentaro Abe, Hideaki Hayashi, Ryoma Bise, Takuji Kawamura, Naokuni Sakiyama, Kiyohito Tanaka, Seiichi Uchida
    Clustering of Colonoscopic Image with Multi-Task Learning
    The 15th Joint Workshop on Machine Perception and Robotics (MPR2019), Shiga, Japan, 2019.11.
  6. Ryo Kikkawa, Ryoma Bise
    Weakly Supervised Body Hair Detection in Photoacoustic Image
    The 15th Joint Workshop on Machine Perception and Robotics (MPR2019), Shiga, Japan, 2019.11.
  7. Nishimura Kazuya, Dai Fei Elmer Ker, Ryoma Bise
    Weakly supervised Cell Segmentation
    The 15th Joint Workshop on Machine Perception and Robotics (MPR2019), Shiga, Japan, 2019.11.
  8. Junya Hayashida, Ryoma Bise
    Cell Tracking with CNN for Cell Detection and Association
    The 15th Joint Workshop on Machine Perception and Robotics (MPR2019), Shiga, Japan, 2019.11.
  9. Yuki Teramoto, Akihiko Yoshizawa, Ryoma Bise, Hiroki Tokunaga, Naoki Nakajima, and Hironori Haga
    Deep learning for cell segmentation with less annotation
    United States & Canadian Academy of Pathology Annual Meeting (USCAP 2019), March 2019 (Poster presentation，査読有り)
  10. Matsumoto Y, Gu L, Bise R, Asao Y, Sekiguchi H, Yoshikawa A, Ishii T, Takada M, Kataoka M, Sakurai T, Yagi T, Sato I, Togashi K, Shiina T, and Toi M.
    Machine learning-based structural analysis and oxygen saturation measurement of tumor-associated vessels in breast cancer using a photoacoustic tomography system
    USA, San Antonio Breast Cancer Symposium 2018.
  11. K.Kajiya, R.Bise, C.Seidel, I. Sato, T. Yamashita, and M. Detmar
    Cleaning of a human skin and its application for the three-dimensional visualization of the vasculature
    Journal of Investigative Dermatology, 136, 9, S254, 2016.
  12. A. Kondow, K. Ohnuma, S. Nonaka, Y. Kamei, R. Bise, Y. Sato, T. Kobayashi, and K. Hashimoto
    In vivo measurement of the Nodal signal followed by 3D tracking during early zebrafish development
    JSDB Special Symposium: Frontier of Developmental Biology, June 2016.
  13. R. Bise et al.
    3D Cell Tracking Under Dense Cell Culture Conditions by Preserving the Structure of Neighbor Cells
    IEEE International Symposium on Biomedical Imaging(ISBI) 2014
  14. R. Bise et al.
    Cell Image Analysis Technology Applications
    Bioimage Informatics 2010
  15. R. Bise et al.
    Real-time System for Microscope Imaging, Cell Tracking, and Adaptive Culturing
    Bioimage Informatics 2010 (Poster)
  16. R. Bise and T. Akai
    Cell Migration Assay Kit based on Smart Surface and Cell Tracking
    First Workshop on Computer Vision Tracking of Cell Populations 2011 (oral)
  17. R. Bise, Z. Yin, S. Huh, S. Eom, and T. Kanade
    Global Tree Structure Association Method for Tracking Cells and Creating Lineage Tree
    First Workshop on Computer Vision Tracking of Cell Populations 2011 (Poster)
  18. E.D.F. Ker, L. Weiss, S. Junkers, M. Chen, Z. Yin, E. Highley, S. Huh, M.F. Sandbothe, S. Eom, R. Bise, T. Kanade, and P. Campbell
    Towards Robotic Subculture of Cells: Automating the Decision Process for Real Time Adaptive Subculture of Stem Cells
    First Workshop on Computer Vision Tracking of Cell Populations 2011 (Poster)
  19. T. Kanade, M.F. Sandbothe, D.F.E. Ker, S. Eom, R. Bise, S.Huh, Z. Yin, and M. Chen
    Real-time System for Microscope Imaging, Cell Tracking, and Adaptive Culturing
    Bioimage informatics, 2010, (Poster)
  20. T. Kanade, S. Eom, R. Bise, Seung-il Huh, Zhaozheng Yin, and Mei Chen
    Cell Image Analysis Technology Applications
    Bioimage informatics, 2010, (Poster)
  21. R. Bise, Kang Li, and Takeo Kanade
    Cell Tracking with Occlusion Handling
    ntel Labs Pittsburgh Open House 2009
  22. R. Bise, K. Li, and T. Kanade
    Automated Stem Cell Tracking through Long-Term Partial Overlap
    Annual meeting of Biomedical Engineering Society(BMES), 2009


国内学会・シンポジウム
  1. 杉本龍彦（九大）・寺田和弘・吉澤明彦（京大）・備瀬竜馬（九大）
    簡易アノテーションを用いた癌細胞の分類
    電子情報通信学会技術研究報告, PRMU2021, 2021年12月17日(オンライン開催)
  2. 荒木健吾（九大）・倉田麻理代・寺田和弘・吉澤明彦（京大）・備瀬竜馬（九大）
    子宮頸癌病理画像のセグメンテーション
    電子情報通信学会技術研究報告, PRMU2021, 2021年12月17日(オンライン開催)
  3. Takanori Asanomi, Kazuya Nishimura, Heon Song, Junya Hayashida, Hiroyuki Sekiguchi, Takayuki Yagi, Imari Sato, and Ryoma Bise
    Unsupervised non-rigid alignment for multiple noisy images
    電子情報通信学会技術研究報告, PRMU2021, 2021年8月26日(オンライン開催)
  4. Hyeonwoo Cho, Kazuya Nishimura (Kyushu Univ.), Kazuhide Watanabe (RIKKEN IMS), Ryoma Bise (Kyushu Univ.)
    Domain Extension in Cell Detection by Pseudo-Cell-Position Heatmap
    画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2021, オンライン開催) , 2021年7月
  5. Shota Harada (Kyushu Univ.), Ryoma Bise (Kyushu Univ., NII), Hideaki Hayashi (Kyushu Univ.), Kiyohito Tanaka (Kyoto Second Red Cross Hospital), Seiichi Uchida (Kyushu Univ., NII)
    Disentangled Representation Learning with Temporal Continuity for Ulcerative Colitis Classification
    画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2021, オンライン開催) , 2021年7月
  6. Kazuya Nishimura, Hyeonwoo Cho, Ryoma Bise
    Cell Detection in Time-Lapse Images via Tracking
    画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2021, オンライン開催) , 2021年7月
  7. 重安勇輝, 備瀬竜馬
    病理画像における腫瘍領域の自動抽出
    2021年度(第74回) 電気・情報関係学会九州支部連合大会, 2021年9月(オンライン開催)
  8. 山根健寛・備瀬竜馬
    病理画像における腫瘍領域の自動抽出
    2021年度(第74回) 電気・情報関係学会九州支部連合大会, 2021年9月(オンライン開催)
  9. 林田純弥，西村和也， 備瀬竜馬
    大域的な時空間コンテキストの整合性を考慮した細胞トラッキング
    電子情報通信学会技術研究報告, PRMU2020, 2020年10月9日(オンライン開催)
  10. 門田健明, 安部健太郎, 備瀬竜馬, 河村卓二, 碕山直邦, 田中聖人, 内田誠一
    簡易な相対アノテーションに基づく潰瘍性大腸炎の重症度分類
    電子情報通信学会技術研究報告, PRMU2020, 2020年10月9日(オンライン開催)
  11. 原田翔太, 早志英朗, 備瀬竜馬, 河村卓二, 碕山直邦, 田中聖人, 内田誠一
    内視鏡画像のMayo分類のための分離された特徴表現の獲得
    電子情報通信学会技術研究報告, PRMU2020, 2020年10月9日(オンライン開催)
  12. Hyeonwoo Cho， Kazuya Nishimura， Ryoma Bise
    Cell detection for various cell shapes
    電気・情報関係学会九州支部連合大会講演論文集(オンライン開催), 2020年9月27日
  13. 浅海標徳， 備瀬竜馬
    マルチタスク学習による、ビデオ補間の精度向上
    電気・情報関係学会九州支部連合大会講演論文集(オンライン開催), 2020年9月27日
  14. 藤井和磨， 西村和也， 林田純弥， 備瀬竜馬
    深層学習を用いた3次元多細胞検出
    電気・情報関係学会九州支部連合大会講演論文集(オンライン開催), 2020年9月27日
  15. Junya Hayashida, Kazuya Nishimura, Ryoma Bise,
    CVPR2020: MPM: Joint Representation of Motion and Position Map for Cell Tracking
    画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2020, オンライン開催)
    OS3-1A, 2020年8月5日 (招待講演)
  16. Shota Harada, Ryoma Bise, Hideaki Hayashi, Kiyohito Tanaka, Seiichi Uchida
    内視鏡画像列に関する事前知識を用いた自己制約クラスタリング
    画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2020, オンライン開催)
    IS3-2-30, 2020年8月5日 (Poster)
  17. 杉本龍彦, 備瀬竜馬
    PU-Learningを用いた病理画像における簡易アノテーション法の提案
    画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2020, オンライン開催)
    IS3-3-23, 2020年8月5日 (Poster Presentation)
  18. 西村和也，林田純弥，Ker Elmer，Wang Chenyang，備瀬竜馬
    弱教師付き学習に基づいた細胞トラッキング
    画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2020, オンライン開催)
    OS1-1A-5 , 2020年8月3日 (Long Oral)
  19. 西村和也，林田純弥，Ker Elmer，Wang Chenyang，備瀬竜馬
    弱教師学習に基づいた細胞追跡
    電子情報通信学会技術研究報告, PRMU2020-19, 2020年5月14日(オンライン開催)
  20. 德永宏樹（九大）・寺本祐記・吉澤明彦（京大医学部附属病院）・備瀬竜馬（九大/NII）
    病理画像癌種別領域分割のための癌種比率を活用した学習手法
    パターン認識・メディア理解研究会(PRMU)，2019年12月
  21. 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
    パターン認識・メディア理解研究会(PRMU)，2019年10月
  22. 備瀬竜馬・安部健太郎・早志英朗（九大）・田中聖人（京都第二赤十字病院）・内田誠一（九大）
    内視鏡画像のソフト制約クラスタリングによるラベル付け簡略化
    パターン認識・メディア理解研究会(PRMU)，2019年9月
  23. 吉川　亮・備瀬竜馬
    正例自動サンプリングPositive Unlabeled-Learningを用いた光超音波画像における体毛領域認識
    パターン認識・メディア理解研究会(PRMU)，2019年9月
  24. マルチタスク学習による大腸内視鏡画像の部位及び所見分類
    安部健太郎・早志英朗・備瀬竜馬（九大）・河村卓二・碕山直邦・田中聖人（京都第二赤十字病院）・内田誠一（九大）
    パターン認識・メディア理解研究会(PRMU)，2019年9月
  25. 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
    パターン認識・メディア理解研究会(PRMU)，2019年9月
  26. 荒木健吾, 徳永宏樹, 備瀬竜馬, 内田誠一
    深層学習による子宮頸癌のクラス分類
    電気・情報関係学会九州支部連合大会講演論文集, 2019年9月
  27. 杉本龍彦, 徳永宏樹, Xiaotong Ji, 備瀬竜馬
    病理画像における陽性細胞の検出
    電気・情報関係学会九州支部連合大会講演論文集, 2019年9月
  28. 川原祐樹, 備瀬竜馬, 木村暁, 内田誠一
    安定結婚アルゴリズムによる細胞内中心体のトラッキング
    電気・情報関係学会九州支部連合大会講演論文集, 2019年9月
  29. 西村 和也(九大), Elmer Dai Fei Ker(香港中文大), 備瀬 竜馬(九大)
    弱教師学習を用いた顕微鏡画像における細胞領域認識
    画像の認識・理解シンポジウム MIRU2019、2018年7月31日. (Long Oral)
  30. 林田 純弥, 備瀬 竜馬(九大)
    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
    画像の認識・理解シンポジウム MIRU2019、2018年7月31日. (Short Oral)
  31. Shota Harada, Hideaki Hayashi(Kyushu Univ.), Ryoma Bise(Kyushu Univ./NII), Qier Meng(NII), Kiyohito Tanaka(Kyoto Second Red Cross Hospital), Seiichi Uchida(Kyushu Univ./NII)
    Endoscopic Image Clustering Based on Temporal Ordering Information
    画像の認識・理解シンポジウム MIRU2019、2018年7月31日. (Short Oral)
  32. 西村和也（九大）・Ker Dai Fei Elmer（CUHK）・備瀬竜馬（九大）
    弱教師学習を用いた複数細胞種における細胞領域認識
    パターン認識・メディア理解研究会(PRMU)，2019年5月
  33. 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
    パターン認識・メディア理解研究会(PRMU)，2019年5月
  34. 原田翔太, 早志英朗, 備瀬竜馬, 田中聖人, Qier Meng, 内田誠一
    動的計画法を用いた内視鏡画像系列クラスタリング
    生体画像と医用人工知能研究会 第1回若手発表会, 2019年3月16日(群馬県立県?健康科学大学, 前橋市)
  35. 原田大輔, 備瀬竜馬, 岡 早苗, Timothy Francis Day, 藤森俊彦, 内田誠一
    グラフカットとCNNを用いたマウス胚領域分割
    電子情報通信学会技術研究報告, MI2018-55, 2018年11月6日(兵庫県立大学 神戸情報科学キャンパス，神戸市)
  36. 吉川亮, 関口博之, 津下到, 齊藤晋, 備瀬竜馬
    半教師あり学習を用いた光超音波画像における体毛領域認識
    画像の認識・理解シンポジウム MIRU2018、2018年8月5日
  37. 徳永宏樹, 寺本祐記, 吉澤明彦, 備瀬竜馬
    病理画像領域分割のためのAdaptively Weighting Multi-scale FCNの提案
    画像の認識・理解シンポジウム MIRU2018、2018年8月5日. (Oral)
  38. ソン ホン, リ ジンホ, 備瀬 竜馬, 内田 誠一
    ネットワークの中間層の物体追跡への利用
    画像の認識・理解シンポジウム MIRU2018、2018年8月5日
  39. Qier Meng, Kiyohito Tanaka, Shin’ichi Satoh, Masaru Kitsuregawa, Yusuke Kurose, Tatsuya Harada, Hideaki Hayashi, Ryoma Bise, Seiichi Uchida, Masahiro Oda, Kensaku Mori
    Anatomical location classification of gastroscopic images using DenseNet trained from Cyclical Learning Rate
    画像の認識・理解シンポジウム MIRU2018、2018年8月5日
  40. 西村和也, 備瀬竜馬
    顕微鏡画像における細胞セグメンテーション
    電気・情報関係学会九州支部連合大会講演論文集(大分大学，大分県大分市), 2018年9月27日
  41. 林田純弥, 備瀬竜馬
    深層学習を用いた細胞トラッキング
    電気・情報関係学会九州支部連合大会講演論文集(大分大学，大分県大分市), 2018年9月27日
  42. 吉川亮、関口博之、津下到、齊藤晋、備瀬竜馬
    半教師あり学習を用いた光超音波画像における体毛領域認識
    情報処理学会コンピュータビジョンとイメージメディア研究会（CVIM）、2018年5月3日
  43. 徳永宏樹, 寺本祐記, 吉澤明彦, 備瀬竜馬
    病理画像領域分割のためのAdaptively Weighting Multi-scale FCNの提案
    情報処理学会コンピュータビジョンとイメージメディア研究会（CVIM）、2018年5月3日
  44. A. Kondow, K. Ohnuma, S. Nonaka, Y. Kamei, R. Bise, Y. Sato, T.J. Kobayashi and K. Hashimoto
    3D tracking of Nodal signal activation in a single cell of zebrafish embryo
    小型魚類研究会，2017年12月
  45. 吉川亮, 備瀬竜馬
    機械学習を用いた光超音波画像における体毛認識及び除去
    電気・情報関係学会九州支部連合大会講演論文集(琉球大学，沖縄県中頭郡), 2017年9月28日
  46. 徳永宏樹, 備瀬竜馬
    肺癌病理検体画像における癌細胞自動判別手法の検討
    電気・情報関係学会九州支部連合大会講演論文集(琉球大学，沖縄県中頭郡), 2017年9月28日
  47. 備瀬 竜馬, Yinqiang Zheng, 佐藤いまり
    光超音波血管画像画質改善を目的としたLow-rank 最適化によるノイズ分離位置合わせ手法の提案
    パターン認識・メディア理解研究会, 2018年5月
  48. 加治屋健太郎，備瀬竜馬，C. Seidel，佐藤いまり，山下豊信，M. Detmar
    ヒト皮膚透明化技術の開発と毛細血管の三次元的可視化
    第42 回日本香粧品学会，2017年6月
  49. 備瀬 竜馬, Yinqiang Zheng, 佐藤いまり
    Low-rank最適化による血管・ノイズ・欠損領域分離及び 位置合わせを用いた光超音波画像の画質改善
    第20回 画像の認識・理解シンポジウム, 2017年8月
  50. 備瀬竜馬，佐藤洋一
    細胞密度が高い状況下におけるトラッキング手法と血管モデリングへの応用
    バイオイメージインフォマティクス2016,2016年6月
  51. 備瀬竜馬，佐藤洋一
    冗長な細胞候補領域からの細胞検出と断片軌跡対応付けの同時最適化による細胞トラッキング
    バイオイメージインフォマティクス2015,2015年6月
  52. R. Bise, and Y. Sato
    Cell Tracking Under Dense Cell Culture Conditions for Cell Behavior Analysis
    CVIM2015年5月研究会
  53. 備瀬竜馬，前田賀隆，紀ノ岡正博
    テキスチャ解析によるiPS細胞未分化・脱未分化領域の認識
    第7回定量生物学の会，2015年1月
  54. 備瀬竜馬他
    密な細胞画像を対象とした細胞検出及びトラッキング手法の提案
    バイオイメージインフォマティクス，2014年6月
  55. 備瀬竜馬他
    冗長な細胞候補領域の中からの最適な細胞群選択による細胞検出手法の提案
    MIRU，2014年7月
  56. 備瀬竜馬，前田賀隆，紀ノ岡正博
    コンフルエント下における網膜色素上皮細胞トラッキング
    第13回　日本再生医療学会総会，2014年3月
  57. 保田典子，関根秀一，土橋泉，備瀬竜馬，黒田正敏，宮脇敦史，清水達也，岡野光夫
    Fucciを用いた共培養下における細胞挙動と細胞周期の検討
    第13回　日本再生医療学会総会，2014年3月
  58. 備瀬竜馬，金出武雄，Zhaozheng Yin，Seung-il huh
    Wound Healing Assayにおける細胞トラッキング適用による詳細な細胞挙動解析
    第6回 定量生物学の会，2013年10月
  59. 備瀬竜馬，佐藤洋一，近藤晶子，小林徹也，大沼清
    大局的細胞移動推定及び局所的相対位置関係類似度を用いた密な状態における3次元細胞トラッキング
    第16回画像の認識・理解シンポジウム（MIRU2013），2013年7月
  60. 備瀬竜馬，佐藤洋一
    密な状況での３D細胞トラッキング手法の提案
    生命科学シンポジウム，2013年6月
  61. 備瀬竜馬，佐藤洋一
    密な状況での３D細胞トラッキング手法の提案
    工学とバイオ・研究者フォーラム，2013年5月
  62. 備瀬竜馬，佐藤洋一
    密な状況での３D細胞トラッキング手法の提案
    定量生物学の会，2012年12月
  63. 備瀬竜馬，前田賀隆，園井理恵，金美海，紀ノ岡正博
    コンフルエント下における細胞トラッキング手法の提案
    バイオイメージインフォマティクスワークショップ2012，2012年11月
  64. 園井理恵，備瀬竜馬，金美海，紀ノ岡正博
    コンフルエント下状態における網膜色素上皮細胞の遊走性による細胞成熟度の解析
    化学工学会　第44回秋季大会，2012年9月
  65. 備瀬竜馬，笠原博和，二本木智洋，森本光昭，高田政樹，中川修
    メジャー意見・マイナー意見の抽出システムの提案
    第11回Webインテリジェンスとインタラクション研究会，2008年3月
  66. 備瀬竜馬，笠原博和，二本木智洋，森本光昭，高田政樹，中川修
    Blobサイトのカテゴリ分類システム
    情報科学フォーラム一般公演論文集，6(2)，223-224，2007年8月
  67. 備瀬竜馬，笠原博和，二本木智洋，森本光昭，高田政樹，中川修
    フォークソノミーを利用した自動カテゴリ作成及び分類システムの提案
    情報処理学会全国大会講演論文集，69(2)，85-86，2007年3月
  68. 備瀬竜馬，籠田将慶，唐沢憲治，上田博唯，山崎達也
    生活者ニーズに応じた忘れ物チェックサービスの実現
    電子情報通信学会総合大会講演論文集，SS-3，2006年3月
  69. 籠田将慶，備瀬竜馬
    モバイル環境における蓄積伝搬型情報流通システムの伝搬性
    電子情報通信学会総合大会講演論文集，725，2005年3月
  70. 福田郁美，籠田将慶，備瀬竜馬
    無線情報端末における蓄積伝搬型情報流通方式を用いたセンシング情報流通モデル
    情報科学技術フォーラム一般公演論文集，3(4)，131-132，2004年8月
  71. 備瀬竜馬，高橋規一，西哲生
    CNNにおける平衡点の引き込み領域に関する一定理の拡張
    平成13年度電気関係学会九州支部連合大会，佐賀大学，平成13年10月
  72. 備瀬竜馬，高橋規一，西哲生
    結合の対称性が保証されたCNN連想記憶回路設計法
    電子情報通信学会回路とシステム研究会，山口大学，平成12年11月
  73. 備瀬竜馬，高橋規一，西哲生
    一般化固有値問題に基づくセルラーニューラルネットワーク設計法の改良
    電子情報通信学会技術研究報告，CAS，回路とシステム 102(426)，1-6，2002年11月


招待講演(企業内講演を除く)
  1. 備瀬竜馬
    光超音波3Dイメージング技術の開発と医療応用
    医用画像情報学会 令和３年度春季(192回)大会, 2022年2月5日（特別講演）
  2. 備瀬竜馬
    細胞画像解析のための効率的なラベル付与による機械学習
    メディカルイメージング連合フォーラム, 2022年1月26日（特別講演）
  3. Ryoma Bise
    Cell Tracking and Segmentation for Cell Image Analysis
    JSPS Establishing International Research Network of Mathematical Oncology（招待講演）
  4. 備瀬竜馬
    ディープラーニングの病理診断への応用
    第109回日本病理学会総会, 2020年7月1日（招待講演）
  5. 備瀬竜馬
    弱教師学習によるアノテーションフリーな自動細胞画像解析へ向けた取り組み
    第30回日本サイトメトリー学会学術集会 シンポジウム3　［ 次世代細胞認識・追尾システムの幕開け ］，2020年5月30日（招待講演）
  6. 内田誠一，備瀬竜馬
    医用画像のビッグデータとAI開発の展望「大腸の画像診断：大腸生検の病理画像解析および大腸の内視鏡画像解析」
    第38回日本医用画像工学会大会、奈良春日国際フォーラム、2018年9月25日（招待講演）
  7. 備瀬竜馬
    画像情報学のバイオ分野への貢献
    データサイエンスが切り拓く生命科学・生体工学の未来、大阪大学、2018年9月25日（招待講演）
  8. 備瀬竜馬
    人工知能（AI）の病理診断への応用～可能性と展望～
    第82回日本病理学会近畿支部学術集会、京都大学、2018年9月8日（招待講演）
  9. 備瀬竜馬，Y. Zheng，佐藤いまり
    Low-rank 最適化によるノイズ分離及び位置合わせを用いた光超音波血管画像の画質改善
    日本超音波医学会第90回学術集会，2017年5月
  10. Ryoma Bise, Yoichi Sato
    Cell tracking for cell image analysis
    2017年4月
    SPIE Technologies and Applications of Structured Light, Biomedical Imaging and Sensing Conference (BISC 2017, Invited talk), April,2017
  11. 備瀬竜馬
    「整数計画法を効果的に活用した密な培養状態における細胞トラッキング」
    2016年11月28日
    九州大学伊都キャンパス
    電子情報通信学会九州支部講演会
  12. 備瀬竜馬
    密な細胞画像を対象とした細胞トラッキング手法
    2016年9月28日
    大阪大学免疫学フロンティア研究センター
    大阪大学・生命機能数理モデル検討会
  13. 備瀬竜馬
    「細胞培養工程及び品質管理のための細胞画像認識技術」
    2015年10月
    日本生物工学大会シンポジウム「動物細胞工学における非侵襲的細胞性状計測法の紹介」
  14. 備瀬竜馬
    細胞培養画像解析技術による細胞挙動評価
    2011年9月
    第63回日本生物工学会、ワークショップ『細胞マイクロチップの新展開～細胞評価技術の俯瞰的理解を目指して』
  15. 備瀬竜馬
    画像解析による培養品質管理
    2011年3月
    東京女子医大
    第34回未来医学研究会


特許（登録67件＋出願未査定分約15件）,下記は抜粋
  1. 特許第5605529号
    培地検査装置，培地情報登録システム，衛生管理システム，及びプログラム
    2014年10月公開
  2. 特許第5522333号
    培地検査装置，培地情報登録システム，衛生管理システム，及びプログラム
    2015年6月公開
  3. 特許第5370532号
    ブログ収集サーバ
    2013年12月公開
  4. 特許第5187187号
    体験情報検索システム
    2013年4月公開
  5. 特許第5083627号
    少数意見抽出装置
    2012年11月公開
  6. 特許第5200592号
    仮想世界におけるコミュニティ検出システム
    2013年6月公開
  7. 特許第5126501号
    早期発信者特定システム
    2013年1月公開
  8. 特許第5130900号
    意見抽出装置
    2013年1月公開
  9. 特許第5115059号
    キーワード分類装置
    2013年1月公開
  10. 特許第4905249号
    ブックマークサービス及びブックマークサービスサーバ
    2012年2月公開
  11. 特許第5045194号
    検索キーワードの流行時期を提示する方法及び検索サーバ
    2012年12月公開
  12. 特許第5157209号
    テーマキーワードの関連キーワードを表示する方法，および，ウェブサーバ
    2013年3月公開
  13. 特許第4826498号
    評価ランキング作成システム
    2011年11月公開
  14. 特許第5012078号
    カテゴリ作成方法，カテゴリ作成装置，およびプログラム
    2012年8月公開
  15. 特許第4713311号
    割引処理システム
    2011年6月公開
  16. 特許第4573635号
    利用者端末及びプログラム
    2010年11月公開
  17. 特許第4447351号
    利用者端末，配信端末，プログラム及び流通システム
    2003年1月出願，2010年4月公開
  18. 特許第4393224号
    利用者端末，取集サーバ，配信サーバ及び流通システム
    2010年1月公開
  19. 特許第4522103号
    利用者端末，履歴解析装置，プログラム及び流通システム
    2010年8月公開
  20. 特許第4629345号
    利用者端末及びプログラム
    2011年2月公開
  21. 特許第4274888号
    利用者端末，流通システム及びプログラム
    2009年6月公開
  22. 特許第4460255号
    利用者端末及びプログラム
    2010年5月公開
  23. 特許第4463519号
    利用者端末及びプログラム
    2010年5月公開
  24. 特許第4417066号
    利用者端末，サーバ装置及びプログラム
    2010年2月公開


競争的資金等の研究課題
  1. 科研費 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
    研究期間: 2023年7月-2025年3月, 備瀬竜馬：研究代表者
  2. 科研費 挑戦的研究(萌芽)
    カリキュラム学習を用いたドメイン拡張による多様な条件下のバイオ医療画像解析
    研究期間: 2021年7月-2023年3月, 備瀬竜馬：研究代表者
  3. 科研費 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
    研究期間: 2020年4月-2023年3月, 備瀬竜馬：研究代表者
  4. 国立研究開発法人日本医療研究開発機構 先進的医療機器・システム等技術開発事業
    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
    「画像再構成技術の開発、およびAIによる生体特徴量解析」
    研究期間: 2019年9月-2024年3月, 備瀬竜馬：課題研究代表者（PI）
  5. 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
    研究期間: 2019年7月-2021年3月, 備瀬竜馬：研究代表者
  6. 科研費 新学術領域研究(研究領域提案型)(公募研究)
    共鳴誘導で革新するバイオイメージング
    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
    研究期間: 2018年4月-2020年3月, 備瀬竜馬：研究代表者
  7. 科研費 新学術領域研究(研究領域提案型)(公募研究)
    細胞社会ダイバーシティーの統合的解明と制御
    「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
    研究期間: 2018年4月-2020年3月, 備瀬竜馬：研究代表者
  8. イノベーティブな可視化技術による新成長産業の創出
    革新的研究開発推進プログラムImPACT
    「生体データ解析に基づく画像バイオマーカの抽出」
    研究期間: 2017年4月-2019年3月, 備瀬竜馬：課題研究代表者（PI）
  9. 全肺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
    科研費　基盤研究（C）
    研究期間: 2016年4月-2019年3月, 備瀬竜馬（分担）
  10. 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
    AMED: （NEDOより移行）
    研究期間: 2015年4月-2019年3月, 備瀬竜馬：機関研究代表者（分担,PI）
  11. 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
    NEDO: （AMEDへ移行）
    研究期間: 2014年4月-2015年3月, 備瀬竜馬：機関研究代表者（分担,PI）
  12. 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
    国立研究開発法人 科学技術振興機構: 戦略的イノベーション創出推進プログラム（Sイノベ）
    研究期間: 2011年4月-2014年3月 備瀬竜馬：機関研究代表者（分担,PI）


博士論文
  1. 備瀬竜馬
    Cell Tracking Under Dense Cell Culture Conditions for Cell Behavior Analysis
    東京大学大学院学際情報学府, 2015年5月