発表論文

査読付き論文誌・国際会議

Noriki Nishida and Hideki Nakayama
"Unsupervised Discourse Constituency Parsing Using Viterbi EM",
Transactions of the Association for Computational Linguistics, to appear.

Yuhao Xu and Hideki Nakayama
"Shifted Spatial-Spectral Convolution for Deep Neural Networks",
Proceedings of the 1st ACM International Conference on Multimedia in Asia (MM Asia), 2019.
(Acceptance rate 27.5%.)

Jan Zdenek and Hideki Nakayama
"Erasing Scene Text with Weak Supervision",
Proceedings of the 2020 IEEE Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), 2020.

Ikki Kishida and Hideki Nakayama
"Empirical Study of Easy and Hard Examples in CNN Training",
Proceedings of the 26th International Conference on Neural Information Processing (ICONIP), 2019.

Changhee Han, Kohei Murao, Tomoyuki Noguchi, Yusuke Kawata, Fumiya Uchiyama, Leonardo Rundo, Hideki Nakayama, Shin'Ichi Satoh
"Learning More with Less: Conditional PGGAN-based Data Augmentation for Brain Metastases Detection Using Highly-Rough Annotation on MR Images",
Proceedings of the 28th ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM), 2019.
(Acceptance rate 19.4%.)

Leonardo Rundo, Changhee Han, Yudai Nagano, Jin Zhang, Ryuichiro Hataya, Carmelo Militello, Andrea Tangherloni, Marco S. Nobile, Claudio Ferretti, Daniela Besozzi, Maria Carla Gilardi, Salvatore Vitabile, Giancarlo Mauri, Hideki Nakayama, Paolo Cazzaniga
"USE-Net: incorporating Squeeze-and-Excitation blocks into U-Net for prostate zonal segmentation of multi-institutional MRI datasets",
Neurocomputing, Volume 365, Pages 31-43, 2019. pdf

Changhee Han, Yoshiro Kitamura, Akira Kudo, Akimichi Ichinose, Leonardo Rundo, Yujiro Furukawa, Kazuki Umemoto, Yuanzhong Li, Hideki Nakayama
"Synthesizing Diverse Lung Nodules Wherever Massively: 3D Multi-Conditional GAN-based CT Image Augmentation for Object Detection",
The International Conference on 3D Vision (3DV), 2019.

Changhee Han, Leonardo Rundo, Kohei Murao, Zoltán Ádám Milacski, Kazuki Umemoto, Hideki Nakayama, Shin'Ichi Satoh
"GAN-based Multiple Adjacent Brain MRI Slice Reconstruction for Unsupervised Alzheimer's Disease Diagnosis",
The 16th International Conference on Computational Intelligence methods for Bioinformatics and Biostatistic (CIBB), 2019.

Raphael Shu, Hideki Nakayama, Kyunghyun Cho
"Generating Diverse Translations with Sentence Codes",
The 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL), 2019. pdf
(Acceptance rate 22.7%.)

Ryuichiro Hataya, Hideki Nakayama,
"LOL: Learning to Optimize Loss Switching Under Label Noise",
Proceedings of the 26th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 2019.

Yuhao Xu, Hideki Nakayama,
"DCT Based Information-Preserving Pooling for Deep Neural Networks",
Proceedings of the 26th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 2019.

Rui Yang, Hideki Nakayama,
"Bipolar GAN: Double Check the Solution Space and Lighten False Positive Errors in Generative Adversarial Nets",
Proceedings of the 26th IEEE International Conference on Image Processing (ICIP), 2019.

Ryuichiro Hataya, Hideki Nakayama,
"Unifying Semi-Supervised and Robust Learning by Mixup",
Proceedings of the 2nd Learning from Limited Labeled Data (LLD) Workshop, ICLR, 2019. pdf

Jiali Yao, Raphael Shu, Xinjian Li, Katsutoshi Ohtsuki, Hideki Nakayama,
"Enabling Real-time Neural IME with Incremental Vocabulary Selection",
Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics - Human Language Technologies (NAACL-HLT) (industry track), 2019. pdf

Hiroki Takushima, Akihiro Tamura, Takashi Ninomiya, Hideki Nakayama,
"Multimodal Neural Machine Translation Using CNN and Transformer Encoder",
Proceedings of the 20th International Conference on Computational Linguistics and Intelligent Text Processing (CICLing), 2019. pdf

Hong Chen, Yifei Huang, Hideki Nakayama,
"Semantic Aware Attention Based Deep Object Co-segmentation",
Proceedings of the 14th Asian Conference on Computer Vision (ACCV), 2018. pdf

Diep Thi Ngoc Nguyen,Hideki Nakayama,Naoaki Okazaki,Tatsuya Sakaeda,
"PoB: Toward Reasoning Patterns of Beauty in Image Data",
Proceedings of the ACM Multimedia Conference on Multimedia Conference (MM), 2018. pdf
(Acceptance rate 27.6%.)

Raphael Shu and Hideki Nakayama,
"Improving Beam Search by Removing Monotonic Constraint for Neural Machine Translation",
The 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL), 2018. pdf
(Acceptance rate 24.0%.)

Noriki Nishida and Hideki Nakayama,
"Coherence Modeling Improves Implicit Discourse Relation Recognition",
The 19th Annual Meeting of the Special Interest Group on Discourse and Dialogue (SIGDIAL), 2018. pdf

Masaya Abe and Hideki Nakayama,
"Deep Learning for Forecasting Stock Returns in the Cross-Section",
Pacific-Asia Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (PAKDD), 2018. pdf
(Acceptance rate 27.7%.)

Raphael Shu and Hideki Nakayama,
"Compressing Word Embeddings via Deep Compositional Code Learning",
International Conference on Learning Representations (ICLR), 2018. pdf

Changhee Han, Hideaki Hayashi, Leonardo Rundo, Ryosuke Araki, Wataru Shimoda,Shinichi Muramatsu, Yujiro Furukawa, Giancarlo Mauri, and Hideki Nakayama,
"GAN-based Synthetic Brain MR Image Generation",
IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), 2018. pdf

Masashi Yokota and Hideki Nakayama,
"Augmenting Image Question Answering Dataset by Exploiting Image Captions",
International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC), 2018. pdf

Natsuda Laokulrat, Naoaki Okazaki, and Hideki Nakayama,
"Incorporating Semantic Attention in Video Description Generation",
International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC), 2018. pdf

Kento Masui, Akiyoshi Ochiai, Shintaro Yoshizawa, Hideki Nakayama,
"Recurrent Visual Relationship Recognition with Triplet Unit",
IEEE International Symposium on Multimedia (ISM), 2017. pdf

Noriki Nishida, Hideki Nakayama,
"Word Ordering as Unsupervised Learning Towards Syntactically Plausible Word Representations",
International Joint Conference on Natural Language Processing (IJCNLP), 2017.  pdf

Jan Zdenek, Hideki Nakayama
"Bag of Local Convolutional Triplets for Script Identification in Scene Text",
International Conference on Document Analysis and Recognition (ICDAR), 2017. pdf

Hideki Nakayama, Noriki Nishida
"Zero-resource machine translation by multimodal encoder-decoder network with multimedia pivot",
Machine Translation, Vol.31, No.1-2, pp.49-64, 2017. link

Raphael Shu, Hideki Nakayama
"An Empirical Study of Adequate Vision Span for Attention-Based Neural Machine Translation",
ACL Workshop on Neural Machine Translation, 2017. pdf
(Outstanding paper award)

Natsuda Laokulrat(AIST-AIRC), Sang Phan(NII), Noriki Nishida, Raphael Shu, Yo Ehara(AIST-AIRC), Naoaki Okazaki(Tohoku Univ,AIST-AIRC), Yusuke Miyao(NII,AIST-AIRC), Shin'ichi Satoh(NII), Hideki Nakayama,
"Generating Video Description using Sequence-to-sequence Model with Temporal Attention",
International Conference on Computational Linguistics (COLING), 2016. pdf
(Acceptance rate 32.4%.)

Jiren Jin, Hideki Nakayama,
"Annotation Order Matters: Recurrent Image Annotator for Arbitrary Length Image Tagging",
International Conference on Pattern Recognition (ICPR), 2016. pdf Demo

Hideki Nakayama, Tomoya Tsuda,
"Efficient two-step middle-level part feature extraction for fine-grained visual categorization",
IEICE Transactions on Information and Systems,Vol.E99-D, pp.1626-1634, 2016. pdf

Kohei Yamamoto, Hayato Kobayashi(Yahoo!JAPAN), Yukihiro Tagami(Yahoo!JAPAN), Hideki Nakayama,
"Multimodal content-aware image thumbnaling",
ACM International Conference on World Wide Web (WWW) (Companion Volume), pp.129-130, 2016.  pdf

Noriki Nishida, Hideki Nakayama,
"Multimodal gesture recognition using multi-stream recurrent neural network",
Pacific-Rim Symposium on Image and Video Technology (PSIVT), 2015.  pdf

Ruka Funaki, Hideki Nakayama,
"Image-mediated learning for zero-shot cross-lingual document retrieval",
Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP), 2015.  pdf
(Short paper, acceptance rate 23.7%.)

Takanori Tamanaha, Hideki Nakayama,
"Unsupervised cosegmentation based on global graph matching",
ACM International Conference on Multimedia, 2015.  pdf
(Short paper, acceptance rate 30.3%.)

Masaya Okamoto, Hideki Nakayama,
"Unsupervised visual domain adaptation using auxiliary information in target domain",
IEEE International Symposium on Multimedia (ISM), 2014. pdf

Kohei Yamamoto, Riku Togashi, Hideki Nakayama,
"Content-based viewer estimation using image features for recommendation of video clips",
ACM RecSys 2014 Workshop on RecSysTV, 2014. pdf

Hideki Nakayama,
"Efficient discriminative convolution using Fisher weight map",
British Machine Vision Conference (BMVC), 2013. pdf abstract
(Acceptance rate 30%.)

Hideki Nakayama,
"Augmenting descriptors for fine-grained visual categorization using polynomial embedding",
IEEE International Conference on Multimedia & Expo (ICME), 2013. pdf
(Oral, 12.7%.) 

Hideki Nakayama,
"Aggregating descriptors with local Gaussian metrics",
NIPS 2012 Workshop on Large Scale Visual Recognition and Retrieval, 2012. pdf

査読付き国内会議・シンポジウム

Hideki Nakayama,
"Stacked local autocorrelation features",
Meeting on Image Recognition and Understanding (MIRU), 2014. pdf

コンペティション

Noriki Nishida, Jan Zdenek, Hideki Nakayama,
"Object Detection from Video with Nested Recurrent Neural Networks",
ImageNet Large-Scale Visual Recognition Challenge (ILSVRC) Video Object Detection Task, 2015. poster

Hideki Nakayama,
"NLab-UTokyo at ImageCLEF 2013 Plant Identifitication Task",
CLEF 2013 Working Notes, 2013. pdf
Got the 1st place in NaturalBackground Task

Hideki Nakayama, Masaya Okamoto, Tomoya Tsuda, Hiroki Miyatani, and Kohei Yamamoto,
Fine-grained challenge 2013 (in conjunction with ImageNet large-scale visual recognition challenge).
Classification results of testing images.

招待講演

  • 中山英樹, "ディープラーニングと画像認識", 情報処理学会連続セミナー2017 第4回:ディープラーニングの活用と基盤, 2017/10/17.
  • 中山英樹, "ディープラーニングの基礎と応用例", 日本生物環境工学会公開シンポジウム:農業の情報化と人工知能の応用に向けて-SPA, IoT, ディープラーニングの活用-, 2017/9/1.
  • 中山英樹, "クロスモーダル表現学習と自然言語処理", 情報処理学会自然言語処理研究会シンポジウム「自然言語処理の中長期研究構想を論じる会」,2017/3/5.
  • 中山英樹, "ディープラーニングの現状と今後の可能性", 日本金属学会・日本鉄鋼協会東海支部若手材料研究会・技術交流フォーラム, 2016/11/28. 
  • Hideki Nakayama, "Pivot-based multimodality integration for cross-media machine intelligence", CEMS Topical Meeting on Soft Robotics, 2016/10/27. 
  • 中山英樹, "ディープラーニングによるマルチメディア認識理解", 次世代画像入力ビジョンシステム部会定例会, 2016/10/24. 
  • 中山英樹, "深層学習の基礎と応用", 産総研AIセンター機械学習チュートリアル(生命医薬情報学連合大会前日イベント), 2016/9/28. 
  • 中山英樹, "Deep Learning の基礎と最新動向 第6講:画像認識への応用", 日本情報技術センターセミナー, 2016/9/16. 
  • 中山英樹, "ディープラーニングによるマルチメディア認識理解", Prometech Simulation Conference, 2016/9/9. 
  • 中山英樹, "ディープラーニングの現状と今後の可能性", 学振第176委員会第31回研究会, 2016/9/1. 
  • 中山英樹, "コンピュータビジョンと自然言語処理", NLP若手の会(YANS)シンポジウム, 2016/8/29.
  • 中山英樹, "ディープラーニングの発展と最新動向", 画像電子学会 Advanced Image Seminar, 2016/6/1.
  • 中山英樹, "ディープラーニングの現状と可能性", NIIコグニティブ・イノベーションセンター研究会, 2016.
  • 中山英樹, "深層学習と機械知覚", 確率場と深層学習に関する第1回CRESTシンポジウム, 2016.
  • 中山英樹, "画像認識におけるディープラーニング研究の最新動向", STARCアドバンストセミナー, 2015.
  • 中山英樹, "一般画像認識の発展とディープラーニング",  ImPACT未来開拓研究会, 2015.
  • 中山英樹, "ディープラーニングの礎技術と今後の課題・展望 ~画像認識分野を中心に~", 情報機構セミナー, 2015. slideshare
  • 西田典起, "ディープラーニングの映像認識への応用", Prometech Simulation Conference, 2015. 
  • 中山英樹, "Deep Learning の基礎と最新動向 第6講:画像認識への応用", 日本情報技術センターセミナー, 2015. 
  • 中山英樹, "深層畳み込みニューラルネットワークによる画像特徴抽出と転移学習", 電子情報通信学会音声研究会7月研究会, 2015. pdf slide
  • 中山英樹, "一般画像認識の発展と最新動向", 慶應大学電子工学科特別講義, 2015.
  • 中山英樹, "画像認識分野におけるdeep learningの発展と最新動向", 日経エレクトロニクスセミナー ディープラーニング,開発/実装最前線, 2015.
  • 中山英樹, "Deep Learningによる画像認識革命 -歴史・最新理論から実践応用まで-", 第21回 画像センシングシンポジウム (SSII) チュートリアルセッション, 2015. slideshare
  • 中山英樹, "Deep Learningの過去と未来~黒魔術からの脱却へ向けて~", ディープ・ラーニングと画像処理・画像解析セミナー, 2015. slideshare
  • 中山英樹, "画像認識分野におけるdeep learningの発展と最新動向", 日本音響学会関西支部談話会, 2014.pdf
  • 中山英樹, "タカとハヤブサはどこが違う? ~新たな認識領域「詳細画像識別」の展開と応用~", 第20回 画像センシングシンポジウム (SSII) オーガナイズドセッション「物体認識の最前線 -先端技術の実利用に向けて-」, 2014. pdf

国際発表

  • Ryosuke Kuwabara, Jun Suzuki, Hideki Nakayama, "Pseudo Ensemble Technique with a Single Model" Asian Conference on Machine Learning Workshop on Statistics & Machine Learning Researchers (ACML), 2019.
  • Changhee Han, Florian Gesser, Zoltan Adam Milacski, Leonardo Rundo, "RNN-based Unsupervised Anomaly Detection for Alzheimer's Disease Diagnosis Using Multiple MR Image Interpolation", International Summer School on Deep Learning (DeepLearn), 2018.
  • Leonardo Rundo, Changhee Han, Jin Zhang, Ryuichiro Hataya, Yudai Nagano, Carmelo Militello, Claudio Ferretti, Marco S. Nobile, Andrea Tangherloni, Maria Carla Gilardi, Salvatore Vitabile, Hideki Nakayama, Giancarlo Mauri, "CNN-based Prostate Zonal Segmentation on MR Images: A Multi-centric Study", International Summer School on Deep Learning (DeepLearn), 2018.
  • Changhee Han, Hideaki Hayashi, Leonardo Rundo, Ryosuke Araki, Yujiro Furukawa, Giancarlo Mauri, Hideki Nakayama, "Infinite Brain MR Images: PGGAN-based Data Augmentation for Tumor Detection", International Computer Vision Summer School (ICVSS), 2018.

国内発表

  • 西田典起,中山英樹,"談話の削除不可能性に基づく教師なし談話核性分類",言語処理学会第26回年次大会,2020.
  • 朱中元,Jason Lee(ニューヨーク大学),Kyunghyun Cho(ニューヨーク大学),中山英樹,"潜在変数の精緻化による非自己回帰型ニューラル機械翻訳",言語処理学会第26回年次大会,2020.
  • 陳宏,西田典起,朱中元,岡崎直観(東京工業大学,産業技術総合研究所),中山英樹,"RST Discourse Structure Improves Story Ending",言語処理学会第26回年次大会,2020.
  • 桑原亮介,鈴木潤(東北大),中山英樹,"擬似タグと線形移動ベクトルを用いた単一モデルによる擬似モデルアンサンブル",言語処理学会第26回年次大会,2020.
  • 桑原亮介,斉藤いつみ(NTT),西田 京介(NTT),富田 準二(NTT),中山英樹,"抽出型自動要約における低リソース環境下での他言語データ活用方法の検証",言語処理学会第26回年次大会,2020.
  • 杉浦昇太,西田典起,中山英樹,"名詞句の並び替えによる教師なし言い換え生成の検討",言語処理学会第26回年次大会,2020.
  • Ryuichiro Hataya; Jan Zdenek; Kazuki Yoshizoe; Hideki Nakayama. "Faster AutoAugment: Learning Augmentation Strategies using Backpropagation". 情報論的学習理論ワークショップ (IBIS),2019.
  • Ryuichiro Hataya, Hideki Nakayama. "Unifying semi-supervised and robust learning by mixup". 画像の認識・理解シンポジウム(MIRU),2019.
  • Jan Zdenek, Hideki Nakayama. "Erasing Scene Text Using a General Inpainting Network". 画像の認識・理解シンポジウム(MIRU),2019.
  • Changhee Han, Leonardo Rundo, Jin Zhang, Ryuichiro Hataya, Yudai Nagano, Giancarlo Mauri, Hideki Nakayama, "CNN-based Prostate Zonal Segmentation on Magnetic Resonance Images", 画像の認識・理解シンポジウム(MIRU), 2018. pdf
  • Changhee Han, Leonardo Rundo, Rundo Araki, Yujiro Furukawa, Giancarlo Mauri, Hideki Nakayama, Hideaki Hayashi, "Infinite Brain Tumor Images: Can GAN-based Data Augmentation Improve Tumor Detection on MR Images?", 画像の認識・理解シンポジウム(MIRU), 2018. pdf
  • Changhee Han, Hideki Nakayama, "Infinite Brain MR Images: PGGAN-based Data Augmentation for Tumor Detection", 東京大学生命科学シンポジウム(BIO UT), 2018.
  • 西田典起,中山英樹,"テキストの局所一貫性に基づく半教師あり暗黙的談話関係認識",言語処理学会第24回年次大会,2018.pdf
  • Changhee Han, Jin Zhang, Ryuichiro Hataya, Yudai Nagano, Hideki Nakayama, and Leonardo Rundo, "Prostate Zonal Segmentation Using Deep Learning", 医用画像研究会, 2018. pdf
  • 西田典起,中山英樹,"Learning Syntactically Plausible Word Representations by Solving Word Ordering",人工知能学会全国大会第31回,2017.pdf
  • ズデニェク・ヤン,中山英樹,"Script Identification using Bag-of-Words with Entropy-weighted Patches",人工知能学会全国大会第31回,2017.pdf
  • 福田竣,指田岳彦(コニカミノルタ),中山英樹,"画像領域分割のための少量訓練データからの畳み込みニューラルネットワークの解析的な初期化法",人工知能学会全国大会第31回,2017.pdf
  • 朱中元,中山英樹,"文脈を考慮したアテンションメカニズムによって計算量の削減",人工知能学会全国大会第31回,2017.pdf
  • 横田匡史,中山英樹,"シーングラフを用いた質問文生成によるデータ拡張の手法",人工知能学会全国大会第31回,2017.pdf
  • 岩本恵太,中山英樹,"Extreme Learning Machine を用いたハフフォレストによる物体検出",情報処理学会第78回全国大会,2016.pdf
  • 岩瀬智亮,中山英樹,"深層一般化正準相関分析",情報処理学会第78回全国大会,2016.pdf
  • 玉那覇貴紀,中山英樹,"大域的なグラフマッチングに基づく教師なしCosegmentation",情報処理学会第78回全国大会,2016.pdf
  • 富樫陸,佐藤育郎(デンソーアイティーラボラトリ),中山英樹,"非対称空間プーリングを用いた畳み込みニューラルネットワークによる高精度物体位置回帰",情報処理学会第78回全国大会,2016.pdf
  • 舟木類佳,中山英樹,"Zero-Shot言語横断文書検索のための画像媒介学習",情報処理学会第78回全国大会,2016.pdf
  • 山元浩平, 茂木哲矢(ヤフー), 田頭幸浩(ヤフー), 小林隼人(ヤフー), 小野真吾(ヤフー), 中山英樹, "内容ベースアイテム推薦とユーザ属性分布の予測”, 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU), 2015. pdf
  • 岩本恵太, 中山英樹, "Extreme Learning Machineによる特徴抽出を用いた決定木とセマンティックセグメンテーションへの応用", 画像センシングシンポジウム (SSII), 2015. pdf
  • 玉那覇貴紀, 中山英樹, "大域的なグラフマッチングに基づくCosegmentation", 画像センシングシンポジウム (SSII), 2015. pdf
  • 宮谷大輝, 中山英樹, “スペクトログラム画像を用いた楽曲印象分類による時間及び周波数情報と印象の関係分析手法の提案”, 第106回情報処理学会音楽情報科学研究会(SIGMUS), 2015. pdf
  • 山元浩平, 茂木哲矢, 田頭幸浩, 小林隼人, 小野真吾, 中山英樹, "一般画像認識手法を応用したディスプレイ広告のユーザ属性推定とクリック率予測”, パターン認識・メディア理解研究会(PRMU), 2015. pdf
  • 岡本昌也, 中山英樹, "付加情報を用いた教師なし転移学習手法の提案", 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU), 2014. pdf
  • 山元浩平, 中山英樹, "低次画像特徴量を用いた動画像の視聴者層推定", 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU), 2014. pdf
  • 岡本昌也, 中山英樹, "距離情報を手がかりとした画像認識における転移学習手法の改良", 画像センシングシンポジウム (SSII), 2014. pdf
  • 津田智哉, 中山英樹, "確率的正準相関分析による単語ラベルを用いた局所特徴量の圧縮と詳細画像識別への利用", 画像センシングシンポジウム (SSII), 2014. pdf
  • 中山英樹, "階層フィッシャー重みマップを用いた識別的初期化による深層畳み込みニューラルネットワーク構築法", 画像センシングシンポジウム (SSII), 2014. pdf
  • 中山英樹, "局所特徴の共起表現の埋め込みとFisher Vectorを用いた詳細画像カテゴリ識別", 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU), 2013. poster pdf

解説・その他

  • 中山英樹,"マルチモーダル機械翻訳",映像情報メディア学会誌, Vol.72, No.5, 2017.
  • 中山英樹,"深層学習の発展と画像認識",機械学会計算力学部門ニュースレター, No.58, 2017.
  • 中山英樹,"画像解析関連コンペティションの潮流",電子情報通信学会誌, 2017年5月号.pdf
  • 中山英樹,"オープンワールド認識理解のための機械学習と評価",日本ロボット学会誌, 2016年7月号.
  • 中山英樹,"画像認識分野における深層学習の発展と最新動向(後編)",画像ラボ, 日本工業出版, 2016年5月号.
  • 中山英樹,"画像認識分野における深層学習の発展と最新動向(前編)",画像ラボ, 日本工業出版, 2016年4月号.

書籍

  • Changhee Han, Leonardo Rundo, Ryosuke Araki, Yujiro Furukawa, Giancarlo Mauri, Hideki Nakayama, Hideaki Hayashi, "Infinite Brain MR Images: PGGAN-based Data Augmentation for Tumor Detection", Smart Innovation, System and Technologies, Springer, 2018. Also presented at The Italian Workshop on Neural Networks (WIRN, Peer-reviewed).
  • Leonardo Rundo, Changhee Han, Jin Zhang, Ryuichiro Hataya, Yudai Nagano, Carmelo Militello, Claudio Ferretti, Marco S. Nobile, Andrea Tangherloni, Maria Carla Gilardi, Salvatore Vitabile, Hideki Nakayama, Giancarlo Mauri, "CNN-based Prostate Zonal Segmentation on T2-weighted MR Images: A Cross-dataset Study", Smart Innovation, System and Technologies, Springer, 2018. Also presented at The Italian Workshop on Neural Networks (WIRN, Peer-reviewed).
  • 中山英樹,"画像認識分野におけるディープラーニングの発展と最新動向", 人工知能テクノロジー総覧(第3章), 日経BP社, 2015.