電気通信大学 · 情報理工学研究科 · 教授

研究キーワード深層学習(ディープラーニング)・神経回路モデル・機械学習・Artificial・intelligence・Pattern・recognition・(psychology)

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• Keypoint-Integrated Instruction-Following Data Generation for Enhanced Human Pose and Action Understanding in Multimodal Models Dewen Zhang; Wangpeng An; Hayaru Shouno ラスト(シニア)オーサー, Lecture Notes in Computer Science, Springer Nature Switzerland, 掲載ページ 109-120, 出版日 2026年01月02日, 査読付 研究論文（国際会議プロシーディングス）, 英語 URL DOI URL2026 · 論文
• Development of ultra-high efficiency soft x-ray angle-resolved photoemission spectroscopy equipped with deep prior-based denoising method Kohei Yamagami; Yuichi Yokoyama; Yuta Sumiya; Hayaru Shouno; Tetsuro Nakamura; Masaichiro Mizumaki Review of Scientific Instruments, 出版日 2026年05月01日 研究論文（学術雑誌） DOI URL2026 · 論文
• A data-driven surrogate model for X-ray photoelectron spectroscopy based on survey spectrum background features Shunichi Yoneda; Ryo Murakami; Hiroshi Shinotsuka; Hideki Yoshikawa; Shigeo Tanuma; Hiromi Tanaka; Hayaru Shouno; Kenji Nagata Journal of Electron Spectroscopy and Related Phenomena, Elsevier BV, 286巻, 掲載ページ 147612-147612, 出版日 2026年05月, 査読付 研究論文（学術雑誌）, 英語 DOI URL2026 · 論文
• 画像間対応点検知モデルにおけるトランスフォーマのモデル圧縮 寺田英雄; 庄野逸 ラスト(シニア)オーサー, 情報処理学会論文誌「数理モデル化と応用」, 18巻, 2号, 掲載ページ 20-33, 出版日 2025年03月, 査読付 研究論文（学術雑誌）, 日本語2025 · 論文

• スペクトル分解のためのFPGAを用いた確率的サンプリングマシンの開発 研究期間 2019年04月01日 - 2022年03月31日2019 · 共同研究・競争的資金等の研究課題
• スパース基底表現を用いた断層画像再構成アルゴリズムの開発 庄野 逸 日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 電気通信大学, 基盤研究(C), 研究代表者, PET や CT などで用いられる画像再構成アルゴリズムに対して，スパースモデリングの適用を行い，ノイズ耐性に強い画像最高性アルゴリズムを構築した．画像空間と観測空間においてそれぞれに対してスパース表現を用いることによって，相補的なノイズ除去手法を提案した．画像空間においては，Total Variation と呼ばれる手法を用い，観測空間においては辞書学習と呼ばれる手法のうち K-SVD 法と呼ばれる手法を用いた．観測像空間における辞書学習は，自然画像をもちいることで辞書の基底を構築した．2つのスパース表現を用いることにより，高性能なノイズ除去性能を得られることを示唆した．, 16K00328 研究期間 2016年04月 - 2019年03月2016 · 共同研究・競争的資金等の研究課題
• 多元計算解剖学における形態情報統合の基盤技術 清水昭伸 研究期間 2016年04月01日 - 2018年03月31日2016 · 共同研究・競争的資金等の研究課題
• 多元計算解剖学の画像診断における臨床展開 木戸 尚治; 木村 浩彦; 法木 左近; 稲井 邦博; 間普 真吾; 金 亨燮; 平野 靖; 橘 理恵; 庄野 逸; 松永 尚文; 田中 伸幸; 本田 修 日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 山口大学, 新学術領域研究(研究領域提案型), 研究成果としては，コンピュータ支援診断（CAD）システム開発に関して，びまん性肺疾患や肺結節やCT大腸内視鏡画像などに対するCADとして，深層学習を用いたアルゴリズムの開発をおこなった．肺癌に対するCADとして経時差分画像を用いた肺癌の検出手法の開発や術後肺機能評価のための気流シミュレーションモデルの開発をおこなった．また伸展固定肺標本を対象として高精度な三次元表面構造データを取得して，医学生や研修医の臨床教育や外科手術のシミュレーション用に表面構造情報を保持した三次元臓器モデルの作成をおこなった．, 26108009 研究期間 2014年07月 - 2019年03月2014 · 共同研究・競争的資金等の研究課題

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