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鳥井浩平

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2026年10月6日更新

職名: 特任助教
電話: 研究者総覧に該当データはありませんでした。
電子メール: torii【＠】tokushima-u.ac.jp
学歴: 研究者総覧に該当データはありませんでした。
学位: 博士 / 博士(工学) (徳島大学) (2023年3月)
職歴・経歴: 2023/4: 徳島大学デザイン型AI教育研究センター特任助教

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2026年10月6日更新

専門分野・研究分野: 研究者総覧に該当データはありませんでした。
担当経験のある授業科目: AI総合演習 (共通教育)
データサイエンス (大学院)
指導経験: 研究者総覧に該当データはありませんでした。

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2026年10月6日更新

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研究テーマ: 研究者総覧に該当データはありませんでした。

著書

石田基広, 大薮進喜, 上田哲史, 瓜生真也, 掛井秀一, 金西計英, 谷岡広樹, 鳥井浩平, 中山慎一, 芳賀昭弘 :
改訂新版情報科学入門,
株式会社技術評論社, 東京, 2025年3月.

(キーワード): 統計 (statistics) / データ解析 (data analysis) / 人工知能 (artificial intelligence)

石田基広, 鳥井浩平 :
手を動かして学ぶ生成AI使い方入門,
C&R研究所, 徳島, 2024年7月.

(キーワード): 人工知能 (artificial intelligence) / プログラミング (programming) / 大規模言語モデル (large scale language model) / 画像処理 (image processing)

論文

Yuta Tsukaguchi, Ryo Kawatani, Kohei Torii, Ken Yoshida, Hitoshi Mizuguchi and Tomohiro Hirano :
Predicting molecular weight of end-capped polystyrenes via multivariate analysis of 1H NMR spectra,
Polymer, 365, 10, 130706, 2026.

(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1016/j.polymer.2026.130706
(文献検索サイトへのリンク): ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-105047796000

(DOI: 10.1016/j.polymer.2026.130706, Elsevier: Scopus) Tomohiro Hirano, Reina Tamakoshi, Yoshiro Ishikawa, Hitoshi Nishimura, Ryo Kawatani, Kohei Torii, Ken Yoshida and Hitoshi Mizuguchi :
Chemical structure analysis of a polystyrene gel cross-linked by diacrylate via postpolymerization reaction and multivariate analysis of NMR spectra of the primary chain,
Polymer, 358, 130166, 2026.

(要約): ジアクリレートで架橋したポリスチレンゲルの架橋部をメタノールによるエステル交換で選択的に切断して，可溶性の一次ポリマー鎖に変換した．別途合成したスチレン/アクリル酸メチル共重合体を教師データに用いて，一次ポリマー鎖のモノマー連鎖分布を推定し，元のゲルの化学構造を間接的に解析した．
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1016/j.polymer.2026.130166
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1016/j.polymer.2026.130166

(DOI: 10.1016/j.polymer.2026.130166) Tomohiro Hirano, Reina Tamakoshi, Yuzuki Kobayashi, Tamaki Nakano, Ryo Kawatani, Kohei Torii, Ken Yoshida and Hitoshi Mizuguchi :
Statistical prediction of chemical composition and monomer sequences in methyl acrylate ethyl acrylate copolymers by multivariate analysis of NMR spectra,
Polymer, 343, 129388, 2026.

(要約): アクリル酸メチル/アクリル酸エチル共重合体のNMRスペクトルに多変量解析を適用することで，従来の解析法では定量することができなかった2連子モノマー連鎖分布の推定に成功した．
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 2013967
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1016/j.polymer.2025.129388
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1016/j.polymer.2025.129388

(徳島大学機関リポジトリ: 2013967, DOI: 10.1016/j.polymer.2025.129388) Megumi Nagahara, Takeshige Otoi, Momo Nakagawa, Kazuyuki Yoshida, Shigeki Morikawa, Kohei Torii, Oky Setyo Widodo, Mao Matsushita, Yuichiro Nakayama and Fuminori Tanihara :
Development of a Portable DeviceBased Method for Predicting Follicle Number Using Vulvar Blood Flow Volume Measurement in Cows,
Animal Science Journal, 97, e70146, 2026.

(要約): Embryo recovery and transfer techniques efficiently assist superior cow selection for beef and milk production. In this study, we evaluated the use of vulvar blood flow volume (BFV) measurements obtained with a portable blood flow meter in predicting the follicle number. We explored the relationship between vulvar BFV and follicular hormone dynamics in cows. Eleven Japanese Black cows underwent superovulation treatment, after which vulvar BFV, serum estradiol (E₂) and progesterone levels, and follicle number were measured. All measurements were repeated in the luteal phase (7 days before estrus), 1 and 2 days before estrus, and 2 and 7 days after estrus. The vulvar BFV was significantly elevated 1 day before estrus compared with that during the luteal phase. Furthermore, the vulvar BFV dynamics mirrored the follicle number and serum E₂ level, both of which were significantly elevated 1 day before estrus compared with those during the luteal phase. In addition, positive correlations were observed between vulvar BFV and follicle number, between serum E₂ level and follicle number, and between vulvar BFV and E₂ level. Thus, vulvar BFV measurements could serve as a practical and non-invasive strategy for predicting follicle number and may provide a valuable tool for farmers.
(キーワード): Animals / Female / Cattle / Estradiol / Progesterone / Vulva / Ovarian Follicle / Estrus / Luteal Phase / Regional Blood Flow / Superovulation
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.1111/asj.70146
(文献検索サイトへのリンク): ● PubMed @ National Institutes of Health, US National Library of Medicine (PMID): 41492866; ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-105026714713

(DOI: 10.1111/asj.70146, PubMed: 41492866, Elsevier: Scopus) 前田直樹, 吉田みどり, 誉田栄一, 𠮷原穂積, 水頭英樹, 鳥井浩平, 阪間稔, 細木秀彦 :
歯科用CBCT装置の回転系の品質保証方法,
歯科放射線, 64, 2, 51-56, 2025年.

(要約): Objectives: We aimed to develop a method to accurately evaluate the image distortion caused by the rotating system of cone beam computed tomography (CBCT) for dental use and to assess its accuracy. <br>Materials and Methods: A 100μm diameter tungsten wire was suspended along a plumb line using a hanging weight inside an acrylic cylindrical container. Images of the wire were acquired using a dedicated dental CBCT machine. Reconstructed images perpendicular to the rotation axis (Z-axis) were obtained with a slice thickness of 80μm and a slice interval of 80μm. The images were converted to 16-bit TIFF files, and an average pixel value image was created from seven scans. Image distortion was evaluated through image subtraction using ImageJ 1.54d. <br>Results and Discussion: In the enlarged average pixel value image, the tungsten wire appeared rectangular rather than circular in shape. Subtraction of individual images from the average pixel value image revealed no noticeable differences. However, examining subtraction images at different vertical positions of the tungsten wire indicated that the image deviated by approximately 400μm between positions 4 cm above and below the center. This deviation is likely due to eccentricity in the rotation axis, suggesting that the CBCT machine has an accuracy error of several pixels.
(キーワード): 歯科用CBCT / 品質保証 / 回転軸 / タングステン線
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.11242/dentalradiology.64.51
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390303932785863936; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.11242/dentalradiology.64.51

(DOI: 10.11242/dentalradiology.64.51, CiNii: 1390303932785863936) 鳥井浩平, 西村良太, 誉田栄一 :
医用画像AI開発支援ソフトウェアを用いた歯科用CBCT画像における下顎管のセグメンテーション,
歯科放射線, 64, 1, 11-19, 2024年.

(要約): The primary barrier to the development of artificial intelligence (AI) in medical imaging is data collection. Medical professionals generate training data for the development of medical imaging AI; however, this process is time-consuming and labor-intensive. Consequently, insufficient data collection frequently results in the premature discontinuation of AI model development. To address this challenge, we developed a software tool named `Aidia' to support the research and development of medical imaging AI. Aidia offers functionalities such as a medical image viewer, data annotation, model training for various tasks, model evaluation, and automated annotation using trained models. For data annotation, Aidia allows users to annotate images by generating polygons, rectangles, polylines, lines, and points. Aidia supports Digital Imaging and Communications in Medicine images as well as general image formats, and we optimized it for annotating medical images. Moreover, Aidia utilizes open-source Python and PyQt5 libraries to build a cross-platform graphical user interface. Thus, Aidia provides a platform where medical professionals can develop, evaluate, and create training data for AI models at no cost. In this study, we developed a segmentation model based on U-Net to predict mandibular canals in cross-sectional jawbone images using Aidia. We collected 8,287 images annotated by a radiologist and trained the segmentation model using these data. The trained model achieved a precision of 0.805, recall of 0.752, F1 score of 0.777, and average precision of 0.869 on test data, accurately generating training data for the test images. Aidia is a promising solution for AI development and image annotation in the medical field.
(キーワード): 医用画像 (medical image) / 人工知能 (artificial intelligence) / セグメンテーション
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 2012278
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.11242/dentalradiology.64.11
(文献検索サイトへのリンク): ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390020209537387136; ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.11242/dentalradiology.64.11

(徳島大学機関リポジトリ: 2012278, DOI: 10.11242/dentalradiology.64.11, CiNii: 1390020209537387136) 鳥井浩平, 誉田栄一, 北研二 :
AIを用いたパノラマX線画像からのカルテ入力支援システムの開発,
歯科放射線, 62, 1, 24-34, 2022年.

(要約): 我々は従来の診断支援に関する技術をカルテ入力支援に応用するために，詳細なアノテーションを付与した歯科データベースの構築と，パノラマ X 線画像を対象としたカルテ入力支援システムの研究開発を行ってきた．本システムは，歯検出ニューラルネットワーク，セグメンテーションニューラルネットワーク，状態診断ニューラルネットワークを用いて，パノラマ X 線画像から，歯の検出，歯式推定，歯の輪郭推定および歯の状態診断を行うことができる．本システムとパノラマ X 線画像ビューアおよび電子カルテ(レセコン)を連携することでカルテの自動入力を可能にするため，歯科医のカルテ作成に必要な労力を軽減し，診断全体の効率化に貢献することができる．また歯科医の画像診断に AI の画像診断が加わることで画像診断における見落としを防ぐことも期待できる．ただし最終的なカルテの確定は歯科医が視診等を踏まえた診断のあとにカルテを修正して行うため，本システムは確定診断のために用いるものではなく，画像から明確に判断できうる情報を AI が事前に自動入力することを目的としている．本論文では本システムの有用性を検討するために，構築したデータベースとデータ作成のプロセスについて述べ，歯の状態診断に対する精度評価を行う．また AI システムと専門医の診断結果の比較を行う．
(キーワード): パノラマX線画像 / 医用画像処理 (medical imaging) / 画像処理 (image processing) / 人工知能 (artificial intelligence) / 歯科支援システム
(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 2011335
(出版サイトへのリンク): ● Publication site (DOI): 10.11242/dentalradiology.62.24
(文献検索サイトへのリンク): ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.11242/dentalradiology.62.24

(徳島大学機関リポジトリ: 2011335, DOI: 10.11242/dentalradiology.62.24)

MISC

福田喬太郎, 大豆本圭, 長船直加, 鳥井浩平, 西村良太, 上原久典, 湊亮詠, 佐々木雄太郎, 冨田諒太郎, 楠原義人, 布川朋也, 中西良一, 井崎博文, 古川順也 :
腎盂尿管癌に対する深達度予測AIシステム開発研究,
日本癌治療学会学術集会抄録集, 63, YOA-O123, 2025年. 鳥井浩平 :
医用画像AI開発支援ソフトウェアAidiaの一般公開に関する報告,
徳島大学人と地域共創センター紀要, 34, 19-31, 2025年.

(徳島大学機関リポジトリ): ● Metadata: 2013183

(徳島大学機関リポジトリ: 2013183)

総説・解説

鳥井浩平 :
医用画像AIの研究開発,
日本歯科産業学会誌, 38, 2, 72-79, 2024年12月.

(キーワード): 人工知能 (artificial intelligence) / 医用画像 (medical image) / 深層学習 (deep learning)

講演・発表

tsukaguchi yuta, Ryo Kawatani, Kohei Torii, Ken Yoshida, Hitoshi Mizuguchi and Tomohiro Hirano :
Evaluation of the Utility of Molecular Weight Estimation for End-Modified Polystyrenes via Multivariate Analysis of ¹H NMR Spectra,
IUPAC 51st World Polymer Congress (MACRO 2026), Kuching (Malaysia), Jul. 2026. Yuta Tsukaguchi, Ryo Kawatani, Kohei Torii, Ken Yoshida, Hitoshi Mizuguchi and Tomohiro Hirano :
Analysis of 1H NMR Spectra of End-capped Polystyrene Using a Chain Transfer Agent to Analyze the Chain-end Structure,
The 19th Pacific Polymer Conference (PPC19), Kokura, Jul. 2025. Chang Huan-Chia, Hasui Hayato, Peng Tsu-Jui, Nakanishi Akihiro, Kohei Torii, Kei-ichiro Murai and Toshihiro Moriga :
Classification and Exploration of Bismuth Iron Garnet Compounds by Machine Learning,
10th International Conference on Advanced Materials Development and Performance, Tokushima, Sep. 2024. Kei Daizumoto, Naoka Osafune, Kohei Torii, Ryota Nishimura, Hisanori Uehara, Mitsuki Nishiyama, Saki Kobayashi, Yutaro Sasaki, Ryotaro Tomida, Yoshiteru Ueno, Yoshito Kusuhara, Tomoya Fukawa, Kunihisa Yamaguchi, Yasuyo Yamamoto, Masayuki Takahashi and Junya Furukawa :
Development of pT classification prediction system in UTUC using deep-learning,
39th Annual European Association of Urology Congress, A0130, Paris, Apr. 2024. Peng Tzu-Jui, Nakanishi Akihiro, Kohei Torii, Hasui Hayato, Kei-ichiro Murai and Toshihiro Moriga :
Classification and Prediction of Compounds Taking Garnet-type Structure by Machine Learning,
10th International Forum on Advanced Technologies (IFAT2024), Tokushima, Mar. 2024. Akihiro Nakanishi, Kohei Torii, Hayato Hasui, Tzu-Jui Peng, Kei-ichiro Murai and Toshihiro Moriga :
Prediction of garnet-type structure formation by machine learning,
4th International Conference on Nanomaterials and Advanced Composites (NAC 2023), Busan, Nov. 2023. Kohei Torii, Minoru Yoshida, Kazuyuki Matsumoto, Jiro Tsuruki, Kobayashi Kenichiro, Eiichi Honda and Kenji Kita :
Towards Automatic Dental Diagnosis System Based on Deep Learning,
Proc. IEEE International Conference on Natural Language Processing and Knowledge Engineering, 64-65, Online, Oct. 2020. 鳥井浩平, 松下茉央, 谷口雅康, 谷原史倫, 髙木光博, 長原恵 :
学習済み深層学習モデルを用いた牛子宮外口画像の画像特徴量分析,
情報科学技術フォーラム, H-033, 2026年9月. 北研二, 小林健一郎, 鳥井浩平, 誉田栄一 :
深層局所特徴マッチングに基づく歯科エックス線画像の検索,
日本歯科放射線学会第66回学術大会, P-06, 2026年5月. 塚口湧太, 川谷諒, 鳥井浩平, 吉田健, 水口仁志, 平野朋広 :
1H NMR スペクトルの多変量解析による末端修飾ポリスチレンの分子量推定における有用性評価,
第75回高分子学会年次大会, 2026年5月. 鳥井浩平 :
機械学習モデル開発の概念実証および教育を目的とした簡易データ分析Webアプリケーションの開発,
情報処理学会全国大会講演論文集, 5J-01, 2026年3月.

(キーワード): データ解析 (data analysis) / 機械学習 (machine learning) / Webアプリケーション (web application) / データ処理 (data processing) / 人工知能 (artificial intelligence)

蓮井颯斗, 中西昭博, 尾上知也, 原こなつ, 崎田匡人, 鳥井浩平, 村井啓一郎, 森賀俊広 :
機械学習を用いたガーネットおよびパイロクロア型複合金属酸化物の安定性評価と新規組成探索,
日本セラミックス協会2026年会, 1P204, 2026年3月. 原田将吾, 川谷諒, 鳥井浩平, 吉田健, 水口仁志, 平野朋広 :
1H-NMR スペクトルの多変量解析を利用したポリエステル共重合体のモノマー連鎖解析,
第3回高分子学会NMRシンポジウム, 2025年12月. 玉越麗奈, 西村仁志, 川谷諒, 鳥井浩平, 吉田健, 水口仁志, 平野朋広 :
1H-NMR スペクトルの多変量解析を用いたスチレン/ジアクリレートゲルの構造解析,
第30回高分子分析討論会, 2025年11月. 蓮井颯斗, 中西昭博, 尾上知也, 原こなつ, 崎田匡人, 鳥井浩平, 村井啓一郎, 森賀俊広 :
クラスター解析により提案されたガーネット型化合物Ca3Nb2Ge5/3Li4/3O12 の合成,
日本セラミックス協会第38回秋季シンポジウム, 1L20, 2025年9月. 玉越麗奈, 西村仁志, 川谷諒, 鳥井浩平, 吉田健, 水口仁志, 平野朋広 :
高分子反応と¹H NMRスペクトルの多変量解析との組み合わせによるスチレン/ジアクリレートゲルの構造解析,
第74回高分子討論会, 2025年9月. 鳥井浩平, 高野栄之, 桃田幸弘, 前田直樹, 水頭英樹, 北研二, 誉田栄一, 小林健一郎, 川村昂輝, 寺田賢治 :
歯科パノラマX線画像を用いた個人識別システムに対するInstance Discrimination手法の有用性,
情報科学技術フォーラム, 2025年9月. 塚口湧太, 川谷諒, 鳥井浩平, 吉田健, 水口仁志, 平野朋広 :
連鎖移動剤を用いて合成した芳香族末端を有するポリスチレンの1H NMRスペクトルの多変量解析による末端構造解析,
第71回高分子研究発表会(神戸), Pa-16, 2025年7月. 北研二, 小林健一郎, 鳥井浩平, 誉田栄一 :
AIを用いたエックス線画像の高速かつ精密なレジストレーション,
日本歯科放射線学会第65回学術大会, 2025年5月.

(キーワード): 画像レジストレーション / 人工知能 (artificial intelligence) / 画像診断支援

Fukuta Kyotaro, Kei Daizumoto, Osafune Naoka, Kohei Torii, Ryota Nishimura, Hisanori Uehara, Minato Ryoei, Yutaro Sasaki, tomida Ryotaro, Yoshito Kusuhara, Tomoya Fukawa, Masayuki Takahashi and Junya Furukawa :
A novel AI system for preoperative depth prediction in UTUC,
第112回日本泌尿器科学会総会, Apr. 2025. 蓮井颯斗, 原こなつ, 張桓嘉, 鳥井浩平, 村井啓一郎, 森賀俊広 :
回帰手法を用いたパイロクロア型化合物の安定性予測,
日本セラミックス協会2025年会, 1P174, 2025年3月. 鳥井浩平 :
化学屋さん向けAI基礎講座,
第30回ヤングセラミスト・ミーティング in 中四国, 173-175, 2024年12月. 三好亮太朗, 川谷諒, 鳥井浩平, 吉田健, 水口仁志, 平野朋広 :
1H NMRスペクトルの多変量解析によるビニルアルコール/酢酸ビニル共重合体の連鎖解析,
2024年日本化学会中国四国支部大会岡山大会, 2024年11月. 田中隆太, 新井広幸, 鳥井浩平, 北研二, 小林健一郎, 阪本貴司 :
人工知能を用いたインプラントの種類の判別手法について,
第54回公益社団法人日本口腔インプラント学会学術大会, 2024年11月.

(キーワード): 歯科医療 (dental care) / 医用画像 (medical image) / 人工知能 (artificial intelligence)

玉越麗奈, 西村仁志, 竹田大登, 川谷諒, 鳥井浩平, 吉田健, 水口仁志, 平野朋広 :
ジアクリレートとスチレンとのラジカル共重合で合成したゲルのエステル交換反応を利用した構造解析,
第29回高分子分析討論会, 2024年11月. 玉越麗奈, 西村仁志, 竹田大登, 川谷諒, 鳥井浩平, 吉田健, 水口仁志, 平野朋広 :
ジアクリレートとスチレンとのラジカル共重合で合成したゲルの構造解析,
第73回高分子討論会, 2024年9月. 西村仁志, 川谷諒, 鳥井浩平, 吉田健, 水口仁志, 平野朋広 :
1H NMRスペクトルの多変量解析によるアクリル酸メチル/スチレン共重合体の統計的連鎖解析,
第73回高分子討論会, 2024年9月. 蓮井颯斗, 原こなつ, 張桓嘉, 鳥井浩平, 村井啓一郎, 森賀俊広 :
機械学習によるガーネット型化合物Ca3Nb2Ge5/3Li4/3O12 およびBiCa2Zr2Fe3O12 の提案とその合成,
日本セラミックス協会第37回秋期シンポジウム, 1V14, 2024年9月. 西村仁志, 川谷諒, 鳥井浩平, 吉田健, 水口仁志, 平野朋広 :
1H NMRスペクトルの多変量解析によるアクリル酸メチル/スチレン共重合体の連鎖解析,
第70回高分子研究発表会(神戸)・70周年記念講演会, 2024年7月. 鳥井浩平 :
医用画像AIの研究開発,
日本歯科産業学会誌(第39回日本歯科産業学会学術講演会ランチョンセミナー), 38, 1, 48, 2024年6月.

(キーワード): 医用画像 (medical image) / 人工知能 (artificial intelligence)

高野栄之, 鳥井浩平, 桃田幸弘, 北村直也, 寺田賢治 :
大規模災害時の歯科的個人識別において画像解析や遠隔作業は許容されうるのか?,
日本法歯科医学会第18回学術大会, C-4, 2024年5月.

(キーワード): 歯科医療 (dental care) / 画像処理 (image processing)

Kei Daizumoto, Naoka Osafune, Kohei Torii, Ryota Nishimura, Hisanori Uehara, Mitsuki Nishiyama, Saki Kobayashi, Yutaro Sasaki, Ryotaro Tomida, Yoshito Kusuhara, Tomoya Fukawa, Kunihisa Yamaguchi and Masayuki Takahashi :
Deep learning-based depth prediction system for upper tract urothelial carcinoma,
第111回日本泌尿器科学会総会, Apr. 2024.

(キーワード): 医用画像 (medical image) / 深層学習 (deep learning)

本田剛, 鳥井浩平, 西村良太, 吉田稔, 松本和幸 :
深層学習モデル TransUNet を用いた歯科パノラマ X 線画像のセグメンテーション,
第22回情報科学技術フォーラム (FIT2023), 571-572, 2023年9月.

(要約): 歯科パノラマ X 線画像は歯の診療に使われる画像である．歯科パノラマの照合には専門的な知識が必要であり，歯科医師の負担軽減を目的として歯の自動診断システムの研究が行われてきた．その中で，深層学習技術を用いて歯の識別を行う状態分類モデルが開発されている．本研究では状態分類モデルの入力として必要な歯の輪郭情報を作成するため，深層学習技術を用いて歯科パノラマ X 線画像のセグメンテーションを行う．実験では，歯科クリニックで撮影，ラベル付けされたデータを取り扱う．セグメンテーションモデルには，近年医療セグメンテーションタスクで成功を収めているTransUNet モデルを用いて実験を行った．
(キーワード): パノラマX線画像 / セグメンテーション / 深層学習 (deep learning) / TransUNet

長江亮太朗, 鳥井浩平, 西村良太, 松本和幸, 吉田稔 :
深層セグメンテーションモデルによる歯科インプラントの自動分類手法,
第22回情報科学技術フォーラム (FIT2023), 567-568, 2023年9月.

(要約): 歯科インプラントとは，失った歯を補うための医療機器である．インプラントは，メーカーや種類が様々あり，それぞれで治療法が異なるため，歯科医師は治療時にインプラントの種類を把握しておく必要がある．本研究では，歯科医師の負担軽減を目的として，患者の歯科デンタル X 線画像から深層学習を用いたセグメンテーションモデルによってインプラントの領域を切り取り，画像分類モデルを用いてインプラントの分類を行う．切り抜きの精度は，IoU と Dice 係数でそれぞれ，0.923，0.857 となった．U-Net によってインプラントの領域を切り抜いた画像に対する分類の評価は，正解率，適合率，再現率，F 値がそれぞれ，0.851，0.852，0.884，0.840 となった．
(キーワード): デンタルX線画像 / 画像認識 / 深層学習 (deep learning)

熊倉健太, 鳥井浩平, 西村良太, 松本和幸, 吉田稔 :
歯科パノラマX線画像における歯の状態診断及び汎化性能の検証,
第22回情報科学技術フォーラム (FIT2023), 563-564, 2023年9月.

(要約): 近年, 医療ビッグデータの深層学習技術への活用が盛んに行われており, 医療ビッグデータから診療情報や画像, カルテ情報等を用いて診断結果の提示や診断援助等ができるようになってきた. 本研究では, 歯科医師の負担軽減と診断援助を目的として, 深層ニューラルネットワークアーキテクチャを利用した歯科パノラマ X 線画像における歯の状態診断を行う. 実験では, 共同研究先の歯科クリニックで撮影, ラベル付けされたデータを取り扱う. 歯は複数の状態を持つため, 分類モデルはマルチラベル分類手法を用いて実装する. 結果として, う蝕や根尖病巣の識別が困難であった. また, 未知の撮影機材由来のデータでは精度の低下が見受けられた. そのため, ドメイン汎化手法を用いて, さらなる検証を行った.
(キーワード): パノラマX線画像 / 画像認識 / 深層学習 (deep learning)

鳥井浩平, 中西昭博, 森賀俊広 :
化学と情報~PythonとMaterial Projectによる機械学習の手ほどき~,
日本化学会中国四国支部, 2021年12月.

(キーワード): 機械学習 (machine learning) / 無機材料 (inorganic materials)

鳥井浩平, 誉田栄一, 小林健一郎, 友江剛, 鶴木次郎, 北研二 :
AI技術を用いたパノラマ歯科X線画像診断支援システムの開発,
歯科放射線61巻増刊号(第2回秋季学術大会), 61, 31, 2021年10月.

(キーワード): 人工知能 (artificial intelligence) / パノラマX線画像 / 診断支援 / 歯科診断支援

三宅惇也, 誉田栄一, 鳥井浩平, 小林健一郎, 友江剛, 北研二 :
深層ニューラルネットワークを用いた歯科インプラントの同定,
令和3年度電気・電子・情報関係学会四国支部連合大会, 14-4, 2021年9月.

(キーワード): インプラント (implant) / 深層学習 (deep learning) / 人工知能 (artificial intelligence)

原和樹, 鳥井浩平, 松本和幸, 吉田稔, 西村良太, 鶴木次郎, 小林健一郎, 北研二 :
Mask R-CNNを用いたパントモ画像からの歯牙検出及びセグメンテーション,
令和2年度電気・電子・情報関係学会四国支部連合大会, 15-9, 2020年9月.

(要約): 歯科診断における日本の診断項目数は海外と比べてかなり多く，歯科医師が 1 から歯式を書くことは手間がかかるため，歯科医師の診断負担軽減が必要である．診断，歯の健康状態の把握，治療計画の立案にはまずパントモ画像の解釈が不可欠であることから，パントモ画像の処理は自動化の重要な課題である．本研究では自動でパントモ画像から歯牙検出・セグメンテーションを行う．本稿では，その方法について述べる．
(キーワード): 医用画像 (medical image) / 深層学習 (deep learning)

MAIERHABA AIERKEN, 鳥井浩平, 松本和幸, 吉田稔, 北研二 :
深層ニューラルネットワークに基づくテキストと画像間のクロスメディア検索,
電子情報通信学会2020年総合大会学生ポスターセッション, ISS-A-076, 2020年3月.

(キーワード): 深層学習 (deep learning) / クロスメディア検索

鳥井浩平, 松本和幸, 吉田稔, 鶴木次郎, 小林健一郎, 北研二 :
深層学習を用いたパントモ画像からのインプラント体検出,
電子情報通信学会2020年総合大会学生ポスターセッション, ISS-A-060, 2020年3月.

(キーワード): 深層学習 (deep learning) / パントモ画像 / インプラント (implant) / インプラント検出

研究会・報告書: 研究者総覧に該当データはありませんでした。

特許: 研究者総覧に該当データはありませんでした。
作品: 研究者総覧に該当データはありませんでした。
補助金・競争的資金: 共感的応答を導くメタプロンプト最適化型マルチモーダルAI (研究課題/領域番号: 26K14963 )
AIによる統合的「精子受精能力スコア」の開発と個別化医療への応用 (研究課題/領域番号: 26K12238 )
溶出-再沈着可逆過程制御による次世代金属防食皮膜の分子設計基盤構築 (研究課題/領域番号: 26K01445 )
大規模災害時の迅速身元識別のためのパノラマエックス線写真を用いた先端的手法の開発 (研究課題/領域番号: 24K13241 )
フォトニック結晶を利用した金属酸窒化物の光触媒活性向上 (研究課題/領域番号: 24K08567 )
研究者番号（70991595）による検索

その他: 研究者総覧に該当データはありませんでした。

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2026年10月6日更新

専門分野・研究分野: 研究者総覧に該当データはありませんでした。
所属学会・所属協会: 研究者総覧に該当データはありませんでした。
委員歴・役員歴: 研究者総覧に該当データはありませんでした。
受賞: 2023年2月, 社会産業理工学研究交流会2022優秀賞 (理工学部)
2023年9月, FIT奨励賞 (電子情報通信学会)
2023年11月, Best Oral Presentation Awards(3rd) (International Conference on Nanomaterials and Advanced Composites)
2024年4月, 第111回日本泌尿器科学会総会Best Poster Award (日本泌尿器科学会)
2025年4月, 第112回日本泌尿器科学会総会総会賞 (日本泌尿器科学会)
2025年4月, 令和6年度教養教育賞 (教養教育院)
2025年9月, FIT奨励賞 (電子情報通信学会)
活動: 研究者総覧に該当データはありませんでした。

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