福知山公立大学

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松山 江里 教授

マツヤマ エリ

松山 江里 教授
専門分野
知覚情報処理、知能情報学、放射線科学
主な担当科目
情報学アカデミックスキル、科学技術コミュニケーション、データマイニング、画像情報処理
最終学歴新潟大学大学院保健学研究科博士後期課程修了
学位博士(保健学)新潟大学
自己紹介北海道網走市生まれ。福岡県、栃木県での大学教員生活を経て、福知山公立大学に着任いたしました。19歳の時に車の運転免許を取得した後、長い間ペーパードライバーでしたが、数年前から運転するようになりました。運転の楽しさを知り、今では運転が、気分転換の1つになっています。他方、研究がとても好きで就寝中に夢の中で良い案が閃く事もあります。研究材料としては医用画像を扱っていますが、授業では農・工・商などに通じる一般画像を対象しとて、多くの分野で活かせる力を身に着けてもらいたいと考えています。
座右の銘
知者不言言者不知
研究の
キーワード
深層学習、wavelet変換、エントロピー解析、肺がん、乳がん、画像処理・解析、コンピュータ支援診断(CAD)
研究の概要 画像解析・分析:ディジタル画像の領域に情報エントロピーを導入し、放射線画像の撮像システムの解析・分析、物理評的価(総合評価)法を構築してきました。
画像処理分野:wavelet変換を改良し、医用画像の画質改善法を提案してきました。
深層学習:CNN(畳込みニューラルネットワーク)を用いて、CT画像からの肺がん自動分類、COVID-19による肺炎判別および判別根拠の可視化、乳腺濃度自動判別法を構築してきました。
研究テーマ
  • 情報理論に基づく放射線画像の画像解析に関する研究
  • wavelet変換による画像処理に関する研究
  • 深層学習を用いた医用画像の病変検出・判別に関する研究
所属学会
  • 人工知能学会
  • 電子情報通信学会
  • 日本医用画像工学会
  • 医用画像情報学会
  • 日本放射線技術学会
主な著書・
論文等
<著書>
  • Medical Imaging(共著。 2012. INTECH, Open Access Publisher, Rijeka, Croatia. Medical Imaging.)
  • 実践 医用画像解析ハンドブック(共著。2012. 株式会社 オーム社)
  • Visual Signal Quality Assessment.(共著。2015. Springer International Publishing, eBook)
<論文> 直近3年  単著および第一著者
  • Eri Matsuyama: A Novel Method for Automated Lung Region Segmentation in Chest X-ray Images,(J. Biomedical Science and Engineering. JBiSE Vol. 4 No. 6 ,pp.288-299,2021.)
  • Eri Matsuyama : A Deep Learning Interpretable Model for Novel Coronavirus Disease (COVID-19) Screening with Chest CT Images,(J. Biomedical Science and Engineering.JBiSE Vol. 13 No. 7 ,pp.140-152. 2020 )
  • Eri Matsuyama,Megumi Takehara,Du-Yih Tsai : Using a Wavelet-Based and Fine-Tuned Convolutional Neural Network for Classification of Breast Density in Mammographic Images (Open Journal of Medical Imaging Vol.10 No.01(2020), pp17-29, 2020)
  • 松山江里,李 鎔範,高橋規之,蔡 篤儀: ウェーブレット係数を用いたCNNによる肺CT画像の疾患自動分類(医用画像情報学会誌 AI特集号 Vol.36, No.2, pp.65-71, 2019)
  • 松山江里:深層学習による臨床画像の自動分類,(Precision Medicine Vol.2 , No.12, pp.50-54 ,2019)
  • 松山江里:MATLABによる画像認識のための深層学習の実践,(医用画像情報学会誌 AI特集号,Vol.36, No.2, pp.44-49, 2019)
  • Eri Matsuyama, Du-Yih Tsai : A Wavelet Transform-Based Convolutional Neural Network for Automatic Classification of Lung Diseases in CT images(Journal of Biomedical Science and Engineering (JBISE) :Vol.11 No.10 October issue in 2018)
社会活動
  • 日本放射線技術学会論文誌査読者
  • Radiological Physics and Technology査読者
  • 医用画像情報学会論文査読者
研究シーズ(相談可能な領域)画像処理、ディープラーニングによる画像認識や自動判別、医用画像における病変検出
こんなことで地域のお役に立ちたい!

放射線医療における人体への影響、環境放射線など、地域の方々の放射線に関する疑問に答えていきたいと考えています。

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