立命館大学 · 情報理工学部 · 教授
陳 延偉
CHEN YEN WEI
别名: チン エンイ / CHIN Eni / CHEN Yen-Wei / CHEN Yen-wei
Research fields
研究领域
按日本文部科学省 科研費審査区分表 自动归类。KAKEN 项目数越多,代表教授在该领域投入越深。第一个为「主业」。
- 主业工学大区分
- 情報学中区分
- 放射線科学細目
- 複合領域大区分
- エネルギー学細目
- エネルギー学一般・原子力学小区分
- システム工学小区分
- スポーツ科学細目
- ヒューマンインタフェース・インタラクション細目
- プラズマ理工学中区分
- 人間情報学大区分
- 健康・スポーツ科学小区分
- 内科系臨床医学大区分
- 制御・システム工学細目
- 医歯薬学大区分
- 応用光学・量子光工学小区分
- 応用物理学・工学基礎中区分
- 情報学フロンティア大区分
- 感性情報学・ソフトコンピューティング小区分
- 機械工学中区分
Research keywords
这位教授在研究什么
基于他/她公开的科研项目与论文自动提取的研究关键词,出现频次越高显示越大。
KAKEN grants
科研项目(近期在前)
KAKENHI 是日本科研最权威的经费系统,基金层级越高(S > A > B)越能反映影响力。
- 2024KAKENHI-基盤研究(B)肝臓腫瘍セグメンテーション肝臓腫瘍の分類肝臓がんの早期再発予測深層学習マルチフェーズCT画像フェーズアテンション弱教師学習肝臓がん
- 2022KAKENHI-新学術領域研究(研究領域提案型)
深層学習を用いた動態顕微鏡における高精度な分裂細胞の検出と追跡 ↗
ライブイメージング4D動態顕微鏡画像細胞の検出細胞の対応づけと追跡深層学習移転的アリゴリズム植物の成長植物顕微鏡画像 - 2021KAKENHI-基盤研究(A)
実世界大規模構造物の形状理解のための,3次元計測ビッグデータの超高精細可視化 ↗
3次元計測点群有形文化財超高精細可視化ノイズ透明化3次元エッジ強調点群VRマルチデータソース可視化深層学習 - 2021KAKENHI-基盤研究(C)
顔面形態変化観測のための標準顔形態生成と可視化,および顔面浮腫診断支援への応用 ↗
顔面浮腫3次元顔形状の観測3次元顔形状のデータベース深層学習点群解析3次元標準顔形状3次元顔貌変化3次元顔形状の観測 - 2020KAKENHI-挑戦的研究(萌芽)
三次元深層学習ネットワークの軽量化と肝臓疾患の計算機支援診断への応用 ↗
ボリュームデータ三次元深層学習モデル軽量化VolumeFormerVolumeNet三次元ボリュームデータ深層学習医用画像セグメンテーション - 2020KAKENHI-新学術領域研究(研究領域提案型)
三次元深層学習を用いた動態顕微鏡画像における細胞分裂の自動検出法の開発 ↗
分裂細胞検出非分裂細胞セグメンテーション深層学習時間変化サイズ変化に頑健4次元顕微鏡画像細胞分裂三次元ネットワーク - 2020KAKENHI-国際共同研究加速基金(国際共同研究強化(B))
弱教師深層学習と計算解剖モデルの統合による肝臓がんの診断支援 ↗
深層学習知識ガイド計算解剖モデル診断報告書マルチモーダルAIファンデーションモデル信頼性と解釈性肝臓腫瘍 - 2020KAKENHI-基盤研究(C)
知識・データ融合型枠組の開発およびハイパースペクトル画像の超解像度への応用 ↗
ハイパースペクトル画像超解像度教師無し深層モデルデータ融合ハイパースペクトル画像再構成超解像度深層融合ネットワークデータ・知識融合型ネットワーク知識・データ融合モデル - 2020KAKENHI-基盤研究(C)
術前術後DICOMでの3次元特徴点マッピングによるブレインシフトモデリング ↗
ブレインシフト臓器変形OpenCV特徴点メタバース空間SLAM脳モデリング手術ナビゲータ - 2018KAKENHI-基盤研究(B)
テンソルスパース表現による多時相CT画像の時空間特徴抽出と肝腫瘍性病変の診断支援 ↗
テンソルスパース表現法多時相C T画像肝腫瘍性病変時空間特徴抽出類似症例検索パイロット試験肝臓腫瘍病変多重線型理論
CiNii papers
近期论文 / 文章
CiNii 覆盖日本国内期刊、论文集、图书章节。只保留最近的 10 条。
- 2011信学技報
[特別講演] 学習ベース超解像技術 ↗
- 2003Med Imag Tech
独立成分分析(1)-カクテルパーティー効果- ↗
- 1987第18回画像工学コンファレンス論文集
コーデド アパーチャ イメージングの粒子像への応用. ↗
How to assess fit
如何判断这位教授是否适合你
数据库的数据告诉你「这位教授在做什么」;能不能适合你,需要你自己对照以下几点判断。
- 关键词对齐
上面的关键词云里,有没有你研究计划书中反复出现的词?1-2 个重合是起点,3+ 个说明方向接近。
- 近期项目对应
看 KAKEN 项目的时间 — 近 2 年还有活跃项目说明研究室还在跑;只看项目名也大致能判断和你的问题是否相关。
- 不要只看学校名气
方向匹配度 > 学校排名。一位方向对口、还在活跃招生的副教授,往往比一位名气大但快退休的正教授更值得考虑。
- 留意招生信号
查一下该教授的研究室官网,看 OB/OG 名录里有没有中国 / 韩国 / 东南亚学生 — 这是「是否招留学生」最直接的信号。
ℹ️ 后期会加入基于 LLM 的中文画像(例如:「这位教授的研究风格偏...,适合什么样的申请者」),目前先用数据库公开字段 + 编辑建议替代。
数据来源说明:此页所有数据均来自 NII 旗下 KAKEN(nrid.nii.ac.jp)+ CiNii Research(cir.nii.ac.jp)公开 API,非实时抓取,可能滞后数周。每条目右侧链接可回溯到原始记录。
