Academic work · Ryoma Bise

論文・業績

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Ryoma Bise · Publications

査読有国際論文

108 件
2026年14件
  1. Kaito Shiku, Kazuya Nishimura, Yasuhiro Kojima, and Ryoma BisePreserving DEG Rankings for Gene Discovery in Histology-Based Spatial Gene Expression PredictionThe Fortieth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2026.
  2. Shumpei Takezaki, Duway Nicolas Lesmes-Leon, Ryoma Bise, Gillian Lovell, Bianca Migliori, Andreas Dengel, and Sheraz AhmedRethinking Microscopy Generation: Co-Designed Diffusion for Biologically Interpretable Single-Cell SynthesisBritish Machine Vision Conference (BMVC), 2026.
  3. Phuong Ngoc Nguyen, Kaito Shiku, Ryoma Bise, Seiichi Uchida, and Shinnosuke MatsuoLeveraging Vision-Language Models as Weak Annotators in Active LearningIEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 2026. (Spotlight Oral; top 8% of accepted papers)
  4. Nao Sugeta, Kaito Shiku, Shinnosuke Matsuo, and Ryoma BiseWeakly Supervised Instance-Level Gleason Pattern Estimation Using Primary and Secondary LabelsThe Fifth Workshop on Applications of Medical AI (AMAI), MICCAI 2026 Workshop.
  5. Kazuya Nishimura, Ryoma Bise, Haruka Hirose, and Yasuhiro KojimaLeveraging Cell-level Spatial Transcriptomics as Weak Supervision for Nuclei ClassificationInternational Workshop on Medical Imaging Analysis for Spatial Omics (MISO), MICCAI 2026 Workshop.
  6. Hayato Inoue, Shota Harada, Shumpei Takezaki, and Ryoma BiseCell Instance Segmentation via Multi-Task Image-to-Image Schrödinger BridgeInternational Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2026.
  7. Kohki Akiba, Shinnosuke Matsuo, Shota Harada, and Ryoma BiseLeveraging Label Proportion Prior for Class-Imbalanced Semi-Supervised LearningIEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 2026.
  8. Hiroyuki Katsuragawa, Hiroaki Ito, Tomohiro Handa, Masatsugu Hamaji, Toshi Menju, Ryo Sakamoto, Ryoma Bise, Hiroshi Date, and Hironori HagaQuantitative assessment of fibroelastosis reveals distinct elastic and collagen fibre patterns in idiopathic and secondary pleuroparenchymal fibroelastosisVirchows Archiv (in press).
  9. Kazuya Nishimura, Ryoma Bise, Shinnosuke Matsuo, Haruka Hirose, and Yasuhiro KojimaCell-Type Prototype-Informed Neural Network for Gene Expression Estimation from Pathology ImagesThe IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2026.
  10. Soichi Mita, Shumpei Takezaki, and Ryoma BiseVesselFusion: Diffusion Models for Vessel Centerline Extraction from 3D CT ImagesIEEE 23rd International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), 2026.
  11. Masashi Tahara, Kazuya Nishimura, Shumpei Takezaki, and Ryoma BiseBridging the Density Gap: Diffusion Model for Stepwise Generation of Dense Cell Images from Sparse DataIEEE 23rd International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), 2026. (Best Paper Runners-Up Award)
  12. Kaito Shiku, Ichika Seo, Tetsuya Matoba, Rissei Hino, Yasuhiro Nakano, and Ryoma BiseHypernetwork-Based Adaptive Aggregation for Multimodal Multiple-Instance Learning in Predicting Coronary Calcium DebulkingIEEE 23rd International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), 2026.
  13. Shota Harada, Ryoma Bise, Kiyohito Tanaka, and Seiichi UchidaRanking-Guided Semi-Supervised Domain Adaptation for Severity ClassificationIEEE 23rd International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), 2026.
  14. Kaito Shiku, Kazuya Nishimura, Shinnosuke Matsuo, Yasuhiro Kojima, and Ryoma BiseAuxiliary Gene Learning: Spatial Gene Expression Estimation by Auxiliary Gene SelectionThe 40th Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI), 2026.
2025年14件
  1. Motokazu Uchigashima, Risa Iguchi, Kazuma Fujii, Kaito Shiku, Ryoma Bise, et. al.,Single-cell synaptome mapping of endogenous protein subpopulations in mammalian brain Nature Comunications, 16, 9705, 2025.
  2. Kazuya Nishimura, Haruka Hirose, Ryoma Bise, Kaito Shiku, Yasuhiro KojimaLearning to Relative Expression under Batch Effects and Stochastic Noise in Spatial TranscriptomicsThe Thirty-Ninth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS), 2025.
  3. Kaito Shiku, Shinnosuke, Matsuo, Daiki Suehiro, and Ryoma BiseLearning from Majority Label: A Novel Problem in Multi-class Multiple-Instance LearningPattern Recognition, 112425, 2025.
  4. Masashi Yamana, Ryoma Bise, Makoto Endo, Tomoya Matsunobu, Nokitaka Setsu, Nobuhiko Yokoyama, Yasuharu Nakashima, Seiichi UchidaDevelopment and evaluation of deep learning models for detecting and classifying various bone tumours in full-field limb radiographs using automated object detection modelsBone & Joint Research, 14(9), 760, 2025.
  5. Shumpei Takezaki, Ryoma Bise, Shinnosuke MatsuoNoiseCutMix: A Novel Data Augmentation Approach by Mixing Estimated Noise in Diffusion Models.International Conference on Computer Vision Workshop LIMIT (ICCVW), 2025.
  6. Junda Liao, Chu Zhou, Yuta Asano, Yushi Suzuki, Ryoma Bise, Nobuaki Imanishi, Kazuo Kishi, Sadakazu Aiso, and Imari SatoVascular Photoacoustic Volume Registration via 2D Feature Matching with Reverse Mapping Based on Maximum Intensity ProjectionInternational Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI), 2025.
  7. T Yamaguchi, BK Iwana, R Bise, S Harada, T Okuo, K Tanaka, K ShikuDomain Adaptation for Ulcerative Colitis Severity Estimation Using Patient-Level DiagnosesWorkshop on MICCAI: MLMI, 2025.
  8. Yuki Shigeyasu, Shota Harada, Akihiko Yoshizawa, Kazuhiro Terada, Naoki Nakazima, Mariyo Kurata, Hiroyuki Abe, Tetsuo Ushiku, Ryoma BiseDomain Generalization of Pathological Image Segmentation by Patch-Level and WSI-Level Contrastive LearningInternational Conference on Machine Vision Applications (MVA), 2025
  9. Xiaotong Ji, Ryoma Bise, Seiichi UchidaEnhancing Reliability of Medical Image Diagnosis through Top-rank Learning with Rejection ModuleInternational Conference on Machine Vision Applications (MVA), 2025
  10. Takumi Okuo, Shinnosuke Matsuo, Shota Harada, Kiyohito Tanaka, and Ryoma BiseWeakly-Supervised Domain Adaptation with Proportion-Constrained Pseudo-LabelingInternational Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2025
  11. Masashi Tahara, and Ryoma BiseMedical Image Alignment for Different Resolutions and Fields of View Using Contrastive Learning with Feature-Level SimilarityInternational Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC),2025
  12. Shinnosuke Matsuo, Riku Togashi, Ryoma Bise, Seiichi Uchida, and Masahiro NomuraInstance-wise Supervision-level Optimization in Active LearningIEEE CVPR, 2025. (Top Conference in Computer Vision, acceptance rate:22.1%)
  13. Kazuya Nishimura, Ryoma Bise, and Yasuhiro KojimaTowards Spatial Transcriptomics-Guided Pathological Image Recognition With Batch-Agnostic EncoderIEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), 2025.
  14. Kaito Shiku, Kazuya Nishimura, Daiki Suehiro, Kiyohito Tanaka, and Ryoma BiseOrdinal Multiple-instance Learning for Ulcerative Colitis Severity Estimation with Selective Aggregated TransformerIEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), 2025. (accepted, acceptance rate in Round 1:12% (167/1381) )
2024年15件
  1. Biqi Chen, Zi Yin, Billy Wai-Lung Ng, Dan Michelle Wang, Rocky S Tuan, Ryoma Bise, and Dai Fei Elmer KerLabel-free live cell recognition and tracking for biological discoveries and translational applicationsnpj Imaging, 2, 41, 2024.
  2. Tatsuhiro Eguchi, Shumpei Takezaki, Mihoko Shimano, Takayuki Yagi, and Ryoma BiseGuidance-base Diffusion Models for Improving Photoacoustic Image QualityThe British Machine Vision Conference (BMVC), 2024. (accepted, acceptance rate:25.8% (264/1020) )
  3. Shunsuke Kubo, Shinnosuke Matsuo, Daiki Suehiro, Kazuhiro Terada, Hiroaki Ito, Akihiko Yoshizawa and Ryoma BiseTheoretical Proportion Label Perturbation for Learning from Label Proportions in Large BagsEuropean Conference on Artificial Intelligence (ECAI), 2024. (acceptted, acceptance rate:23% (547/2344) )
  4. Takehiro Yamane, Itaru Tsuge, Susumu Saito, and Ryoma BiseAdaptive Pseudo Label Selection for Individual Unlabeled Data by Positive and Unlabeled LearningMICCAI Workshop (ADSMI), 2024. (acceptted)
  5. Takeaki Kadota, Hideaki Hayashi, Ryoma Bise, Kiyohito Tanaka, and Seiichi UchidaDeep Bayesian Active Learning-to-Rank with Relative Annotation for Estimation of Ulcerative Colitis SeverityMedical Image Analysis, 2024. (accepted, IF:10.7)
  6. Shinnosuke Matsuo, Daiki Suehiro, Seiichi Uchida, Hiroaki Ito, Kazuhiro Terada, Akihiko Yoshizawa, and Ryoma BiseLearning from Partial Label Proportions for Whole Slide Image SegmentationInternational Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI),2024. (Early Accept, acceptance rate:11%)
  7. Yuki Shigeyasu, Shota Harada, Akihiko Yoshizawa, Kazuhiro Terada, and Ryoma BiseeDiameter-based pseudo labeling for pathological image segmentationInternational Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC),2024
  8. Yuki Shigeyasu, Shota Harada, Akihiko Yoshizawa, Kazuhiro Terada, Naoki Nakazima, Mariyo Kurata, Hiroyuki Abe, Tetsuo Ushiku, and Ryoma BiseDomain Generalization for Pathological Images Using the Storage Period InformationIEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), 2024.
  9. 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 HagaA 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)
  10. Xiaoqing Liu, KenjiOno, and Ryoma BiseA data augmentation approach that ensures the reliability of foregrounds in medical image segmentationImage and Vision Computing, 147, 105056, 2024. (IF:4.2)
  11. Kazuki Miyama, Takenori Akiyama, Ryoma Bise, Shunsuke Nakamura, Yasuharu Nakashima, and Seiichi UchidaDevelopment of an automatic surgical planning system for high tibial osteotomy using artificial intelligenceKnee. 48, pp.128-137, 2024. (IF:1.9)
  12. 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 OhkawaPrecise immunofluorescence canceling for highly multiplexed imaging to capture specific cell statesNature communications. 15, 1, 3657, 2024. (IF:17.7)
  13. Kaito Shiku, Shinnosuke Matsuo, Daiki Suehiro, and Ryoma BiseCounting Network for Learning from Majority LabelIEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP),2024,(Top Conference in Signal Processing)
  14. Kengo Kawaguchi, Kazuki Miyama, Makoto Endo, Ryoma Bise, Kenichi Kohashi, Takeshi Hirose, Akira Nabeshima, Toshifumi Fujiwara, Yoshihiro Matsumoto, Yoshinao Oda, and Yasuharu NakashimaViable tumor cell density after neoadjuvant chemotherapy assessed using deep learning model reflects the prognosis of osteosarcomanpj　Precision Oncology, 2024 (Top Journal on Oncology, IF:10.123)
  15. Kazuhiro Terada, Akihiko Yoshizawa, Xiaoqing Liu, Hiroaki Ito, Masatsugu Hamaji, Toshi Menju, Hiroshi Date, Ryoma Bise, and Hironori HagaDeep Learning for Predicting Effect of Neoadjuvant Therapies in Non?small Cell Lung Carcinomas With Histologic ImagesModern Pathology, 2024. (Top Journal on Pathology, IF:8.209)
2023年13件
  1. Yuki Ogura, Mihoko Shimano, Ryoma Bise, Toyonobu Yamashita, Chika Katagiri, and Imari SatoAnalysis of optical absorption of photoaged human skin using a high-frequency illumination microscopy analysis systemExperimental Dermatology, 32, 9, pp.1402-1411, 2023. (IF:3.6)
  2. Kaoru Takabayashi, Taku Kobayashi, Katsuyoshi Matsuoka, Barrett G Levesque, Takuji Kawamura, Kiyohito Tanaka, Takeaki Kadota, Ryoma Bise, Seiichi Uchida, Takanori Kanai, and Haruhiko OgataArtificial intelligence quantifying endoscopic severity of ulcerative colitis in gradation scaleDigestive Endoscopy, 36, 5, pp.582-590, 2023. (IF:6.337)
  3. Takanori Asanomi, Shinnosuke Matsuo, Daiki Suehiro and Ryoma BiseMixBag: Bag-Level Data Augmentation for Learning from Label ProportionsInternational Conference on Computer Vision (ICCV),2023,(top conference in computer vision)
  4. Takumi Okuo, Kazuya Nishimura, Hiroaki Ito, Kazuhiro Terada, Akihiko Yoshizawa, and Ryoma BiseProportion Estimation by Masked Learning from Label ProportionWorkshop on MICCAI: DALI, pp.117-126, 2023.
  5. Kazuya Nishimura, Ami Katanaya, Shinichiro Chuma, and Ryoma BiseMitosis Detection from Partial Annotation by Dataset Generation via Frame-Order FlippingInternational Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI2023), 2023,(top conference in medial image analysis)
  6. Kaito Shiku, Hiromitsu Shirai, Takeshi Ishihara, and Ryoma BiseCell Tracking in C. elegans with Cell Position Heatmap-Based Alignment and Pairwise DetectionInternational Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC),2023
  7. Shinnosuke Matsuo, Ryoma Bise, Seiichi Uchida, and Daiki SuehiroLearning From Label Proportion with Online Pseudo-Label Decision by Regret MinimizationIEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP2023),2023 (top conference in signal processing)
  8. Yuki Shigeyasu, Shota Harada, Kengo Araki, Akihiko Yoshizawa, Kazuhiro Terada, and Ryoma BiseSpatial Distribution-based Pseudo Labeling for Pathological Image SegmentationIEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), 2023.
  9. Xiaoqing Liu, Kengo Araki, Shota Harada, Akihiko Yoshizawa, Kazuhiro Terada, Mariyo Kurata, Naoki Nakajima, Hiroyuki Abe, Tetsuo Ushiku, and Ryoma BiseCluster Entropy: Active Domain Adaptation in Pathological Image SegmentationIEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), 2023. (Oral)
  10. Shota Harada, Ryoma Bise, Kengo Araki, Akihiko Yoshizawa, Kazuhiro Terada, Mariyo Kurata, Naoki Nakajima, Hiroyuki Abe, Tetsuo Ushiku, and Seiichi UchidaCluster-Guided Semi-Supervised Domain Adaptation for Imbalanced Medical Image ClassificationIEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), 2023.
  11. Xiaoqing Liu, Kenji Ono, and Ryoma BiseMixing Data Augmentation with Preserving Foreground Regions in Medical Image SegmentationIEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), 2023. (Oral)
  12. Takanori Asanomi, Kazuya Nishimura, and Ryoma BiseMulti-Frame Attention with Feature-Level Warping for Drone Crowd TrackingWinter Conference on Applications of Computer Vision 2023 (WACV2023),2023. (accepted)
  13. Kazuya Nishimura, and Ryoma BiseWeakly Supervised Cell-Instance Segmentation with Two Types of Weak Labels by Single Instance PastingWinter Conference on Applications of Computer Vision 2023 (WACV2023),2023. (accepted)
2022年5件
  1. Kazuki Miyama, Ryoma Bise, Satoshi Ikemura, Kazuhiro Kai, Masaya Kanahori, Shinkichi Arisumi, Taisuke Uchida, Yasuharu Nakashima, and Seiichi UchidaDeep learning-based automatic-bone-destruction-evaluation system using contextual information from other jointsArthritis Research & Therapy, 2022. (IF:5.606)
  2. T Asanomi, K Nishimura, H Song, J Hayashida, H Sekiguchi, T Yagi, I Sato, and R BiseUnsupervised Deep Robust Non-Rigid Alignment by Low-Rank Loss and Multi-Input AttentionInternational Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI2022), 2022,(top conference in medial image analysis)
  3. T Sugimoto, H Ito, Y Teramoto, A Yoshizawa and R BiseMulti-Class Cell Detection Using Modified Self-AttentionCVPR Workshop, Computer Vision for Microscopy Image Analysis (CVMI), 2022
  4. Hyeonwoo Cho, Kazuya Nishimura, Kazuhide Watanabe, and Ryoma BiseEffective pseudo-labeling based on heatmap for unsupervised domain adaptation in cell detectionMedical Image Analysis, vol.79, 102436, https://doi.org/10.1016/j.media.2022.102436, 2022 (top journal in medicalImage analysis, IF:13.828)
  5. J Hayashida, K Nishimura, R BiseConsistent Cell Tracking in Multi-Frames With Spatio-Temporal Context by Object-Level Warping LossIEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision, pp.1727-1736, 2022
2021年8件
  1. K Nishimura, C Wang, K Watanabe, R BiseWeakly Supervised Cell Instance Segmentation Under Various ConditionsMedical Image Analysis, vol.73, 102182, https://doi.org/10.1016/j.media.2021.102182, 2021, October (top journal in medicalImage analysis, IF:11.148)
  2. K Araki, M Rokutan-Kurata, K Terada, A Yoshizawa, R BisePatch-Based Cervical Cancer Segmentation using Distance from Boundary of TissueInternational Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC), 2021
  3. R Kikkawa, H Kajita, N Imanishi, S Aiso, R BiseUnsupervised Body Hair Detection by Positive-Unlabeled Learning in Photoacoustic ImageInternational Conference of the IEEE Engineering in Medicine & Biology Society (EMBC), 2021
  4. Kazuya Nishimura, Hyeonwoo Cho, and Ryoma BiseSemi-supervised Cell Detection in Time-lapse Images Using Temporal ConsistencyInternational Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI2021), 2021, (top conference in medial image analysis)
  5. Kazuma Fujii, Daiki Suehiro, Kazuya Nishimura, and Ryoma BiseCell Detection from Imperfect Annotation by Pseudo Label Selection Using P-classificationInternational Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI2021), 2021, (top conference in medial image analysis)
  6. Shota Harada, Ryoma Bise, Hideaki Hayashi, Kiyohito Tanaka and Seiichi UchidaOrder-Guided Disentangled Representation Learning for Ulcerative Colitis Classification with Limited LabelsInternational Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI2021), 2021, (top conference in medial image analysis)
  7. Hyeonwoo Cho, Kazuya Nishimura, Kazuhide Watanabe, and Ryoma BiseCell Detection in Domain Shift Problem Using Pseudo-Cell-Position HeatmapInternational Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI2021), 2021, (top conference in medial image analysis, Provisional acceptance rate:13%)
  8. Shota Harada, Ryoma Bise, Hideaki Hayashi, Kiyohito Tanaka, and Seiichi UchidaSoft and Self Constrained Clustering for Group-Based LabelingMedical Image Analysis, https://doi.org/10.1016/j.media.2021.102097, 2021, May (top journal in medicalImage analysis, IF:11.148)
2020年6件
  1. Akiko Kondow, Kiyoshi Ohnuma, Yasuhiro Kamei, Atsushi Taniguchi, Ryoma Bise, Yoichi Sato, Hisateru Yamaguchi, Shigenori Nonaka, and Keiichiro HashimotoLight‐sheet microscopy‐based 3D single‐cell tracking reveals a correlation between cell cycle and the start of endoderm cell internalization in early zebrafish developmentDevelopment, Growth and Differentiation, vol.62(7), pp.495--502, https://doi.org/10.1111/dgd.12695, 2020, November, (IF:1.723)
  2. K. Nishimura, J. Hayashida, C. Wang, D.F.E. Ker, and R. BiseWeakly-Supervised Cell Tracking via Backward-and-Forward Propagation16th European Conference on Computer Vision (ECCV2020) 2020, (accepted, Top Conference in Computer Vision, acceptance rate:26%)
  3. H. Tokunaga, B.K. Iwana, Y. Teramoto, A. Yoshizawa, and R. BiseNegative Pseudo Labeling using Class Proportion for Semantic Segmentation in Pathology16th European Conference on Computer Vision (ECCV2020) 2020, (accepted, Top Conference in Computer Vision, acceptance rate:26%)
  4. M. Shimano, Y. Asano, S. Ishihara, R. Bise, and I. SatoImaging Scattering Characteristics of Tissue in Transmitted MicroscopyInternational Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI2020), 2020, (accepted, top conference in medial image analysis)
  5. K. Nishimura and R. BiseSpatial-Temporal Mitosis Detection in Phase-Contrast Microscopy Via Likelihood Map Estimation by 3DCNNProceedings of 42st Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 2020. [pdf]
  6. J. Hayashida, K. Nishimura and R. BiseMPM: Joint Representation of Motion and Position Map for Cell TrackingIEEE CVPR, 2020. (oral, Top Conference in Computer Vision, acceptance rate:22%) [pdf]
2019年10件
  1. R. Bise, K. Abe, H. Hayashi, K. Tanaka, and S. UchidaEfficient Soft-Constrained Clustering for Group-Based LabelingInternational Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI2019), 2019, (top conference in medial image analysis, acceptance rate:31%)
  2. K. Nishimura, E.D. Ker, and R. BiseWeakly Supervised Cell Segmentation in Dense by Propagating from Detection MapInternational Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI2019), 2019, (top conference in medial image analysis, early acceptance rate:16%)
  3. J. Hayashida, and R. BiseCell Tracking with Deep Learning for Cell Detection and Motion Estimation in Low-Frame-RateInternational Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI2019), 2019, (top conference in medial image analysis, early acceptance rate:16%)
  4. S. Harada, H. Hayashi, R. Bise, K. Tanaka, Q. Meng, and S. UchidaEndoscopic Image Clustering with Temporal Ordering Information Based on Dynamic ProgrammingProceedings of 41st Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 2019.
  5. D. Harada, R. Bise, H. Tokunaga, W. Ohyama, S. Oka, T. Fujimori, and S. UchidaScribbles for Metric LearningProceedings of 41st Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 2019.
  6. H. Tokunaga, Y. Teramoto, A. Yoshizawa, R. BiseAdaptive Weighting Multi-Field-of-View CNN for Semantic Segmentation in PathologyIEEE CVPR, 2019. (Top Conference in Computer Vision, Poster, acceptance rate:25%) pdf
  7. R. Kikkawa, H. Sekiguchi, I. Tsuge, S. Saito and R. BiseSEMI-SUPERVISED LEARNING WITH STRUCTURED KNOWLEDGE FOR BODY HAIR DETECTION IN PHOTOACOUSTIC IMAGEIEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), 2019. (Oral)
  8. H Okawa, M Shimano, Y Asano, R Bise, K Nishino, I SatoEstimation of Wetness and Color From A Single Multispectral ImageIEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence, 10.1109/TPAMI.2019.2903496, 2019. (IF:9.455)
  9. S. Saito, R. Bise, et. al.Digital artery deformation on movement of the proximal interphalangeal jointJournal of Hand Surgery(European Volume), doi:1753193418807833, 2019. (IF:2.648)
  10. E. Ker, S. Eom, S. Sanami, R. Bise, et. al.Phase Contrast Time-Lapse Microscopy Datasets with Automated and Manual Cell Tracking AnnotationsScientific Data, doi: 10.1038/sdata.2018.237, 2019. (IF:5.305)
2018年1件
  1. K. Kajiya, R. Bise, et. al.Light-sheet microscopy reveals site-specific 3-dimensional patterns of the cutaneous vasculature and pronounced rarefication in aged skinJournal of Dermatological Science, 92(1), pp.3-5, 2018. (IF: 3.675)
2017年4件
  1. Q. Chen, R. Bise, L. Gu, Y. Zheng, I. Sato, J.N. Hwang, N. Imanishi, and S. AisoVirtual Blood Vessels in Complex Background using Stereo X-ray ImagesICCV Workshop, BioImage Computing, 2017
  2. L. Gu, Y. Zheng, R. Bise, I. Sato, N. Imanishi, and S. AisoSemi-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%)
  3. M. Shimano, R. Bise, Y. Zheng, and I. SatoSeparation of Transmitted Light and Scattering Components in Transmitted MicroscopyInternational Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI2016), pp.702-710, 2017,(top conference in medial image analysis, acceptance rate:33%)
  4. M. Shimano, H. Okawa, Y. Asano, R. Bise, K. Nishino, and I. Sato,Wetness and Color from a Single Multispectral ImageIEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR), pp.3967-3975, 2017，(top conference in computer vision，oral, acceptance rate: 2.5%)．
2016年3件
  1. R. Bise, Y. Zheng, I. Sato, and M. ToiVascular registration in Photoacoustic imaging by low-rank alignment via forground, background, and complement decompositionInternational Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI2016), pp.362-334,2016, (top conference in medial image analysis, early acceptance < 11%)
  2. R. Bise, I. Sato, K. Kajiya, and T. Yamashita3D structure modeling of dense capillaries by multi-objects trackingProceedings of IEEE CVPR2016 Workshop: Computer Vision for Microscopy Analysis(CVMIA) pp.265-270, July. 2016
  3. N. Yasuda, H. Sekine, R. Bise, T. Okano, and T. ShimizuTracing behavior of endothelial cells promotes vascular network formationMicrovascular Research 105, pp.125-131, 2016. (Impact Factor(IF):2.300)
2015年1件
  1. R. Bise and Y. SatoCell Detection Method from Redundant Candidates under the Non-Overlapping ConstraintsIEEE Trans. on Medical Imaging, 34(7), pp.1417-1427, 2015. (IF:3.799)
2013年2件
  1. R. Bise, Y. Maeda, M.H. Kim, and M. Kino-okaCell Tracking Under High Confluency Conditions by Candidate Cell Region Detection Based Association ApproachProceedings of BioMed 2013(oral)
  2. R Bise, N Takahashi, T NishiAn improvement of the design method of cellular neural networks based on generalized eigenvalue minimizationIEEE Trans. Circuits and Systems I: Fundamental Theory and Applications, 50(12), 1569-1574, 2013 (IF:2.303)
2012年2件
  1. 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 nichesJournal of biomechanics, 45(7), pp.1280-1287, 2012. (IF:2.496)
  2. S. Eom, S. Huh, D. F. E. Ker, R. Bise, and T. KanadeBTracking of hematopoietic stem cells in microscopy images for lineage determinationIEEE Trans. Biomedical engineering, (accepted,IF:2.233)
2011年6件
  1. S. Huh, E. Ker, R. Bise, M. Chen, and T. KanadeAutomated Mitosis Detection of Stem Cell Populations in Phase-Contrast Microscopy ImagesIEEE Trans. Med. Imaging, 30(3),pp.586-596, 2011 (IF:3.799)
  2. 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 CampbellAn engineered approach to stem cell culture: automating the decision process for real-time adaptive subculture of stem cellsPloS one 6 (11), e27672. (IF:3.534)
  3. R. Bise, T. Kanade, Z. Yin, and S. HuhAutomatic 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)
  4. R. Bise, Z. Yin, and T. KanadeReliable Cell Tracking by Global Data Association Proceedings of IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI)pp.1004-1010, 2011.(oral,acceptance rate < 18%)
  5. S. Huh, S. Eom, R. Bise, Z. Yin, and T. KanadeMitosis Detection for Stem Cell Tracking in Phase-Contrast Microscopy Images Proceedings of the IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI)pages 2121-2127, 2011
  6. T. Kanade, Z. Yin, R. Bise, S. Huh, S. Eom, M. Sandbothe and M. ChenCell Image Analysis: Algorithms, System and Applications Proceedings of IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV)pp.374-381, 2011
2010年2件
  1. S. Eom, R. Bise, and T. KanadeDetection 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
  2. Z. Yin, R. Bise, M. Chen, and T. KanadeCell 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
2009年1件
  1. R. Bise, K. Li, S. Eom, and T. KanadeReliably Tracking Partially Overlapping Neural Stem Cells in DIC Microscopy Image Sequences Proceedings of MICCAI Workshop on OPTMHisEpp.67-77, 2009
2002年1件
  1. R. Bise, N. Takahashi, and T. NishiOn the design method of cellular neural networks for associative memories based on generalized eigenvalue problem Proceedings of IEEE Cellular Neural Networks and Their Applicationspp.515-522, 2002
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書籍

4 件
  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
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総説・解説

5 件
  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
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国際会議発表（査読なし）

22 件
2020年2件
  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.
2019年7件
  1. Junya Hayashida, Ryoma Bise
    Cell Tracking by estimating cell motions for high-throughput screening
    In Resonance Bio International Symposium, Japan, November 2019.
  2. Nishimura Kazuya, Dai Fei Elmer Ker, Ryoma Bise
    Deep learning for cell segmentation with less annotation
    In Resonance Bio International Symposium, Japan, November 2019.
  3. 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.
  4. 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.
  5. 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.
  6. 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.
  7. 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)
2018年1件
  1. 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.
2016年2件
  1. 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.
  2. 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.
2014年1件
  1. 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
2011年3件
  1. 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)
  2. 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)
  3. 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)
2010年4件
  1. R. Bise et al.
    Cell Image Analysis Technology Applications
    Bioimage Informatics 2010
  2. R. Bise et al.
    Real-time System for Microscope Imaging, Cell Tracking, and Adaptive Culturing
    Bioimage Informatics 2010 (Poster)
  3. 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)
  4. T. Kanade, S. Eom, R. Bise, Seung-il Huh, Zhaozheng Yin, and Mei Chen
    Cell Image Analysis Technology Applications
    Bioimage informatics, 2010, (Poster)
2009年2件
  1. R. Bise, Kang Li, and Takeo Kanade
    Cell Tracking with Occlusion Handling
    ntel Labs Pittsburgh Open House 2009
  2. R. Bise, K. Li, and T. Kanade
    Automated Stem Cell Tracking through Long-Term Partial Overlap
    Annual meeting of Biomedical Engineering Society(BMES), 2009
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国内学会・シンポジウム

147 件

発表時の題目を記載しています。MIRU 2025–2026のリンクは発表者の公開記録です。

2026年12件
  1. 菅田菜央・志久開人・松尾信之介・備瀬竜馬Gleason Scoreを活用した弱教師あり学習による病理画像のセグメンテーションPRMU 2026 · PRMU2025-35
  2. 見田壮一・竹崎隼平・備瀬竜馬拡散モデルによる3次元CT画像からの血管中心線推定PRMU 2026 · PRMU2025-36
  3. 井上颯人・竹崎隼平・原田翔太・備瀬竜馬Schrödinger Bridgeによる細胞セグメンテーションPRMU 2026 · PRMU2025-37
  4. 松尾信之介・末廣大貴・備瀬竜馬ラベル比率からの学習のための比率エントロピーに基づくカリキュラム学習MIRU 2026
  5. Phuong Ngoc Nguyen・志久開人・備瀬竜馬・内田誠一・松尾信之介能動学習における弱教師としての視覚言語モデルの活用MIRU 2026 · IS3-069
  6. 筬島未輝夫・松尾信之介・志久開人・備瀬竜馬距離加重サンプリングに基づく医療検査項目の逐次選択MIRU 2026
  7. 菅田菜央・志久開人・松尾信之介・備瀬竜馬PrimaryおよびSecondaryラベルを用いた弱教師あり病理画像セグメンテーションMIRU 2026
  8. 劉易庭・瀬尾惟周・志久開人・備瀬竜馬Optimal Transport based Anatomical Labeling of Coronary Centerlines電気・情報関係学会九州支部連合大会 2026 · 07-1P-01
  9. 本田凌大・志久開人・原田翔太・備瀬竜馬ハイパーネットワークを用いたドメイン適応電気・情報関係学会九州支部連合大会 2026 · 09-2A-02
  10. 中村嘉樹・松尾信之介・志久開人・原田翔太・備瀬竜馬視覚基盤モデルと視覚言語モデルの共同によるゼロショット画像分類の性能改善電気・情報関係学会九州支部連合大会 2026 · 09-2A-03
  11. 木下結雅・竹崎隼平・備瀬竜馬複数タスク学習を用いた拡散モデルによる網膜血管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 2026 · 09-2P-03
  12. 内田陸斗・原田翔太・久保田優吾・志久開人・備瀬竜馬双曲埋め込みを用いた順序分類のための表現学習電気・情報関係学会九州支部連合大会 2026 · 09-2P-05
2025年17件
  1. 西村和也・備瀬竜馬・小嶋泰弘空間トランスクリプトームを用いた病理画像認識PRMU 2025 · PRMU2024-34
  2. 江口達大・竹崎隼平・備瀬竜馬拡散モデルによる画像とクラスの共起学習PRMU 2025 · PRMU2024-42
  3. 西村和也・廣瀬遥香・備瀬竜馬・志久開人・小嶋泰弘空間トランスクリプトミクスにおけるバッチ効果と確率的ノイズ下での相対発現学習MIRU 2025
  4. 志久開人・西村和也・松尾信之介・小嶋泰弘・備瀬竜馬Spatial Transcriptomics Estimation via Informative Gene SelectionMIRU 2025
  5. 瀬尾惟周・志久開人・仲野泰啓・的場哲哉・備瀬竜馬冠動脈CT画像を用いた石灰化切削必要性推定のためのMultimodal ModelMIRU 2025
  6. Takamasa Yamaguchi, Brian Kenji Iwana, Ryoma Bise, Shota Harada, Takumi Okuo, Kiyohito Tanaka, Kaito ShikuLeveraging Patient-Level Diagnosis for Domain Adaptation in Ulcerative Colitis Severity AssessmentMIRU 2025
  7. 竹崎隼平・備瀬竜馬・松尾信之介拡散モデルにおける推定ノイズのCutMixによるデータ拡張MIRU 2025
  8. 西村和也・備瀬竜馬・松尾信之介・廣瀬遥香・小嶋泰弘病理スライド画像からの遺伝子発現推定のための細胞種毎のプロトタイプを組み込んだNeural NetworkMIRU 2025
  9. 田原聖士・竹崎隼平・備瀬竜馬拡散モデルを用いた細胞検出MIRU 2025
  10. 石丸大晟・竹崎隼平・豊田祥史・備瀬竜馬条件付き拡散モデルの不確実性分析MIRU 2025
  11. 江口達大・竹崎隼平・備瀬竜馬拡散モデルによる画像とクラスの共起生成MIRU 2025
  12. 菅田菜央・志久開人・松尾信之介・備瀬竜馬比率に基づく弱教師あり学習による病理組織認識電気・情報関係学会九州支部連合大会 2025 · 04-2A-01
  13. 筬島未輝夫・松尾信之介・志久開人・備瀬竜馬医療検査項目の適応的選択法電気・情報関係学会九州支部連合大会 2025 · 04-2A-07
  14. 見田壮一・竹崎隼平・備瀬竜馬生成モデルによるCT画像からの血管抽出電気・情報関係学会九州支部連合大会 2025 · 04-2P-03
  15. 呉哲・江口達大・竹崎隼平・備瀬竜馬拡散モデルに基づく画像とクラスラベルの同時生成電気・情報関係学会九州支部連合大会 2025 · 04-2P-04
  16. 相澤卓輝・竹崎隼平・備瀬竜馬・原田翔太順序クラス分類におけるデータ拡張電気・情報関係学会九州支部連合大会 2025 · 04-2P-07
  17. 仲野泰啓・日野立誠・瀬尾惟周・備瀬竜馬・的場哲哉冠動脈インターベンションにおける心臓CT画像を用いたAIの活用日本心血管インターベンション治療学会 2025 · 2025年7月
2024年14件
  1. 志久開人・西村和也・末廣大貴・備瀬竜馬最重症度ラベルを用いたマルチインスタンス学習PRMU 2024 · PRMU2023-61
  2. 久保俊介・松尾信之介・末廣大貴・寺田和弘・伊藤寛朗・吉澤明彦・備瀬竜馬巨大バッグに対するLearning from Label Proportionのための理論的ラベル比率摂動MIRU 2024 · OS-1A-02
  3. Shota Harada, Ryoma Bise, Kiyohito Tanaka, Seiichi UchidaSemi-supervised Domain Adaptation Using Class Order for Severity ClassificationMIRU 2024 · OS-1B-06
  4. 門田健明・備瀬竜馬・田中聖人・早志英朗重症度比較における不確実性と信頼度に基づく教師なしドメイン適応MIRU 2024 · OS-1D-03
  5. 志久開人・西村和也・末廣大貴・田中聖人・備瀬竜馬潰瘍性大腸炎の重症度推定を目的とした選択的集約トランスフォーマーによる順序ありクラスのマルチインスタンス学習MIRU 2024 · IS-1-053
  6. 江口達大・竹崎隼平・備瀬竜馬撮像条件情報を用いたガイダンスを導入した拡散モデルによる光超音波画像の画質改善MIRU 2024 · OS-2D-04
  7. 田原聖士・備瀬竜馬異なるスケール間での画像位置合わせ手法の検討MIRU 2024 · IS-2-178
  8. 松尾信之介・末廣大貴・計良宥志・内田誠一・備瀬竜馬Prototypeに基づいたAttentionによるLearning from Label ProportionsMIRU 2024 · OS-3A-06
  9. 志久開人・松尾信之介・末廣大貴・備瀬竜馬多数派クラスラベルからの学習を目的とした数え上げネットワークMIRU 2024 · IS-3-046
  10. 秋庭孔樹・西村和也・備瀬竜馬テキスト情報を用いた病理画像分類電気・情報関係学会九州支部連合大会 2024 · 10-2A-03
  11. 石丸大晟・竹崎隼平・備瀬竜馬拡散モデルを利用した分布外検出電気・情報関係学会九州支部連合大会 2024 · 10-2P-06
  12. Takamasa Yamaguchi, Kaito Shiku, Ryoma Bise, Brian Kenji IwanaMulti Instance Learningとドメイン適応を用いた医療画像診断電気・情報関係学会九州支部連合大会 2024 · 10-2P-10
  13. 瀬尾惟周・志久開人・仲野泰啓・的場哲哉・備瀬竜馬冠動脈CTを用いた冠動脈疾患の手術支援電気・情報関係学会九州支部連合大会 2024 · 10-2P-11
  14. Kazuhiro Terada, Akihiko Yoshizawa, Xiaoqing Liu, Ryoma Bise, Masanobu Kitagawa, Masashi Fukayama, Hironori HagaDevelopment of a deep learning model to discriminate uterine cervical intraepithelial neoplasia biopsies using whole slide imagings日本病理学会 2024 · 2024年3月
2023年18件
  1. 西村和也・刀谷在美・中馬新一郎・備瀬竜馬部分的なアノテーションを用いた細胞分裂検出PRMU 2023 · PRMU2022-67
  2. 松尾信之介・末廣大貴・内田誠一・備瀬竜馬部分的なラベル比率からの学習PRMU 2023 · PRMU2022-92
  3. 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PRMU 2023 · PRMU2023-16
  4. 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PRMU 2023 · PRMU2023-17
  5. 松尾信之介・末廣大貴・内田誠一・伊藤寛朗・寺田和弘・吉澤明彦・備瀬竜馬WSIに対する部分的なラベル比率からの学習MIRU 2023 · OS1B-L2
  6. 奥尾拓己・西村和也・伊藤寛朗・寺田和弘・吉澤明彦・備瀬竜馬Learning from Label Proportionによる陽性腫瘍の比率推定MIRU 2023 · OS2B-S6
  7. 西村和也・刀谷在美・中馬新一郎・備瀬竜馬時間順序反転を用いたデータセット作成による部分的なアノテーションによる細胞分裂検出MIRU 2023 · OS2B-S7
  8. 浅海標徳・松尾信之介・末廣大貴・備瀬竜馬クラス比率学習におけるバッグ単位のデータ拡張MIRU 2023 · OS6B-L1
  9. 原田翔太・備瀬竜馬・田中聖人・内田誠一クラスの順序関係を利用した半教師付きドメイン適応MIRU 2023 · IS3-36
  10. 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MIRU 2023 · IS3-94
  11. 重安勇輝・原田翔太・荒木健吾・吉澤明彦・寺田和弘・備瀬竜馬病理画像セグメンテーションにおける腫瘍の長径を用いた弱教師付き半教師学習の提案MIRU 2023 · IS3-95
  12. 江口達大・備瀬竜馬深層学習を用いた光超音波画像の画質改善電気・情報関係学会九州支部連合大会 2023 · 05-2A-04
  13. 田原聖士・備瀬竜馬異なるスケールの画像間の位置合わせ手法の検討電気・情報関係学会九州支部連合大会 2023 · 05-2A-08
  14. 井上颯人・西村和也・備瀬竜馬対照学習を用いた細胞形状に頑健な細胞検出電気・情報関係学会九州支部連合大会 2023 · 05-2P-07
  15. 久保俊介・松尾信之介・備瀬竜馬信頼区間を考慮したLLP手法による巨大バッグからの学習電気・情報関係学会九州支部連合大会 2023 · 05-2P-08
  16. Motokazu Uchigashima, Risa Iguchi, Kazuma Fujii, Pratik Kumar, Manabu Abe, Motohiro Nozumi, Michihiro Igarashi, Kenji Sakimura, Ryoma Bise, Luke D. Lavis, Takayasu MikuniDevelopment of Single-Cell, Spatiotemporal, Quantitative Imaging Method for Endogenous Proteins in Mammalian Brains日本解剖学会 2023 · 第128回
  17. 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MI研究会 2023 · 2023年3月
  18. 山根健寛・原田翔太・津下到・齊藤晋・備瀬竜馬光超音波画像における反射ノイズの推定MI研究会 2023 · 2023年3月
2022年13件
  1. 重安勇輝・原田翔太・荒木健吾・吉澤明彦・寺田和弘・寺本祐記・備瀬竜馬病理画像における腫瘍領域の空間分布に基づく半教師学習PRMU 2022 · PRMU2022-8
  2. 浅海標徳・西村和也・備瀬竜馬特徴量ワーピングを導入した時間情報集約によるマルチオブジェクトトラッキングPRMU 2022 · PRMU2022-33
  3. 藤井和磨・末廣大貴・備瀬竜馬部分的な教師データを用いた細胞検出PRMU 2022 · PRMU2022-55
  4. 松尾信之介・備瀬竜馬・内田誠一・末廣大貴オンライン予測理論に基づく擬似ラベル手法によるクラス比率からの学習PRMU 2022 · PRMU2022-57
  5. 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MIRU 2022 · OL3B-1
  6. 浅海標徳・林田純也・西村和也・備瀬竜馬Self-Attentionによる大局的時間情報を考慮した複数物体トラッキングMIRU 2022 · OS2A-6
  7. Takanori Asanomi, Kazuya Nishimura, Heon Song, Junya Hayashida, Hiroyuki Sekiguchi, Takayuki Yagi, Imari Sato, Ryoma BiseDeep Non-Rigid Registration for Noisy-and-Corrupted ImagesMIRU 2022 · OS3A-7
  8. 西村和也・備瀬竜馬複数種の弱教師を用いたsingle instance pastingによる細胞画像セグメンテーションMIRU 2022 · OS3A-8
  9. Shota Harada, Ryoma Bise, Kengo Araki, Akihiko Yoshizawa, Kazuhiro Terada, Mariyo Kurata-Rokutan, Naoki Nakajima, Hiroyuki Abe, Tetsuo Ushiku, Seiichi UchidaSemi-Supervised Domain Adaptation for Class-Imbalanced DatasetMIRU 2022 · OS3A-9
  10. 志久開人・白井洸充・石原健・備瀬竜馬線虫の時系列3D神経細胞データに対する神経細胞追跡電気・情報関係学会九州支部連合大会 2022 · 04-1A-01
  11. 奥尾拓己・西村和也・伊藤寛朗・吉澤明彦・備瀬竜馬病理画像における腫瘍及び正常細胞検出電気・情報関係学会九州支部連合大会 2022 · 04-1A-02
  12. 劉暁慶・荒木健吾・寺田和弘・吉澤明彦・備瀬竜馬病理画像セグメンテーションのための半教師ドメイン適応電気・情報関係学会九州支部連合大会 2022 · 04-1A-03
  13. 内田誠一・備瀬竜馬バイオメディカル画像解析に関する Label Efficient Learning日本バイオイメージング学会 2022 · 第31回・シンポジウム1
2021年8件
  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)
2020年11件
  1. 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)
  2. 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)
  3. 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)
  4. 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
  5. 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
  6. 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
  7. 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)
  8. 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)
  9. 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)
  10. 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)
  11. 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)
2019年12件
  1. 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
  2. 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
  3. 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
  4. 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
  5. 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
  6. 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
  7. 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
  8. 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
  9. 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
  10. 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
  11. 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
  12. 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)
2018年13件
  1. 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)
  2. 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)
  3. 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)
  4. 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)
  5. 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
  6. 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)
  7. 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
  8. 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
  9. 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
  10. 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
  11. 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
  12. 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
  13. 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
2017年5件
  1. 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
  2. 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
  3. 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
  4. 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
  5. 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
2016年1件
  1. 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
2015年3件
  1. 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
  2. R. Bise, and Y. Sato
    Cell Tracking Under Dense Cell Culture Conditions for Cell Behavior Analysis
    CVIM2015年5月研究会
  3. 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
2014年4件
  1. 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
  2. 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
  3. 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
  4. 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
2013年4件
  1. 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
  2. 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
  3. 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
  4. 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
2012年3件
  1. 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
  2. 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
  3. 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
2008年1件
  1. 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
2007年2件
  1. 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
  2. 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
2006年1件
  1. 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
2005年1件
  1. 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
2004年3件
  1. 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
  2. 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
  3. 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
2002年1件
  1. 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
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Ryoma Bise · Publications

招待講演・チュートリアル

26 件
2025年4件
  1. 備瀬竜馬医工連携における画像情報学研究 ～不完全な教師データを用いた機械学習～画像センシングシンポジウム SSII2025, 2025 · チュートリアル
  2. 備瀬竜馬ラベル効率的な学習によるバイオ医療画像認識がん研セミナー（2025年4月）, 2025 · セミナー
  3. 備瀬竜馬バイオ医療画像のための少数データに対する機械学習手法定量生物学の会 九州キャラバン2025（1月11日）, 2025 · チュートリアル
  4. 備瀬竜馬計測インフォマティクス・データ解析第81回日本顕微鏡学会学術講演会・IMB-7, 2025 · 招待講演
2024年3件
  1. 備瀬竜馬バイオ医療画像認識におけるLabel Efficient Learningビジョン技術の実利用ワークショップ ViEW2024, 2024 · 基調講演
  2. 備瀬竜馬教師データの不足を補う：少数データに対する機械学習手法概要第43回日本医用画像工学会大会 JAMIT2024, 2024 · チュートリアル
  3. 備瀬竜馬基礎生物学研究所セミナー（12月27日）基礎生物学研究所, 2024 · セミナー
2023年3件
  1. 備瀬竜馬第69回日本病理学会秋期特別総会日本病理学会, 2023 · 招待講演
  2. 備瀬竜馬建設土木AIシンポジウム建設土木AIシンポジウム, 2023 · 講演
  3. 備瀬竜馬新潟大学セミナー新潟大学, 2023 · セミナー
2022年1件
  1. Seiichi Uchida and Ryoma Biseバイオメディカル画像解析に関する Label Efficient Learning第31回日本バイオイメージング学会学術集会・シンポジウム1（内田誠一・備瀬竜馬）, 2022 · シンポジウム講演
2022年以前15件
  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
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特許

24 件
  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
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競争的資金

12 件
  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）
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Ryoma Bise · Publications

博士論文

1 件
  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
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