荻原  宏是

Ogihara  Hiroyuki
学科

情報電子工学科

職名

助教

学位

博士(生命科学)

校務

寮務主事補 

クラブ顧問

卓球部

メールアドレス

ogihara@tokuyama.ac.jp

電話番号

0834-29-6297

専門分野

パターン認識

研究テーマ

離散Bayes識別則を用いた個別化医療への応用に関する研究

リサーチマップURL

https://researchmap.jp/h-ogi


授業科目
  • 基礎プログラミングⅠ(1年)
  • 基礎プログラミングⅡ(1年)
  • 基礎プログラミング演習(1年)
  • ソフトウェア演習(3年)
  • ソフトウェア工学(4年)
  • 創造演習(4年)
  • 工学セミナー(4年)
  • 創造製作(5年)
  • 英語購読(5年)
  • 卒業研究(5年)
学歴
平成25年3月 山口大学工学部知能情報工学科卒業
平成26年9月 山口大学大学院医学系研究科応用分子生命科学系専攻博士前期課程修了 修士(生命科学)
平成29年9月 山口大学大学院医学系研究科応用分子生命科学系専攻博士後期課程修了 博士(生命科学)
職歴
平成25年4月 山口大学大学院創成科学研究科 ティーチングアシスタント (平成29年8月まで)
平成29年10月 山口大学大学大学院創成科学研究科 学術研究員 (令和3年8月まで)
平成30年4月 下関市立大学 非常勤講師 (令和3年8月まで)
令和3年9月 徳山工業高等専門学校情報電子工学科 助教(現在に至る)
学会及び社会活動
平成24年12月 情報処理学会会員 (現在に至る)
賞罰
該当なし
教育上の能力に関する事項
教育方法の実践例
 
作成した教科書・教材
 
学校の評価
 
実務経験 特記事項
 
その他
 
職務上の能力に関する事項
資格・免許
 
特許等
情報処理装置と情報処理プログラム並びに情報処理方法 令和3年5月25日 特許第6889428号 登録

入力データに対応する判定対象が、複数の分類の中の特定分類に属するか否かを、複数の指標に基づいて判定する情報処理装置であって、 前記複数の指標のそれぞれは、複数の区分を含み、 前記判定対象に対応する入力データと、複数の見本対象のそれぞれに対応する複数の見本データと、が記憶される記憶部と、 前記入力データが該当する前記指標ごとの区分に基づいて、前記判定対象が前記特定分類に属するか否かを決定する分類判定部と、 を有してなり、 前記入力データは、前記入力データが該当する前記複数の指標ごとの区分を示す指標情報、を含み、 前記見本データは、前記見本データが該当する前記複数の指標ごとの区分を示す指標情報と、前記見本対象が前記特定分類に属するか否かを示す分類情報と、を含み、 前記分類判定部は、 前記見本データの前記指標情報と前記見本データの前記分類情報とを用いて前記複数の分類ごとに集計された前記指標ごとの各区分に属する見本データの数に基づいて、前記特定分類が生起したときの前記指標の区分ごとの第1条件付確率と、前記複数の分類のうち前記特定分類ではない非特定分類が生起したときの前記指標の区分ごとの第2条件付確率と、を算出し、 前記入力データの前記指標情報と、前記第1条件付確率と、前記第2条件付確率とに基づいて、前記判定対象が前記特定分類に属するか否かを決定する、 ことを特徴とする情報処理装置。

情報処理装置と情報処理プログラムと情報処理方法 令和3年2月22日 特開2021-026190

複数の多肢選択式の問題ごとに対応する複数の選択肢の中から前記選択肢を少なくとも1つ選択して答える複数の解答者の分類を支援する情報処理装置であって、 前記解答者ごとに、前記解答者に選択された前記選択肢に対応する選択肢情報が関連付けられて、前記解答者ごとの選択肢情報群として記憶される記憶部と、 前記選択肢情報に基づいて、前記解答者に選択された前記選択肢が特定選択肢か否かを決定する決定部と、 前記記憶部に記憶された前記解答者ごとの前記選択肢情報群に基づいて、前記問題ごとの前記選択肢情報が前記解答者それぞれの間で一致するか否かを判定し、判定結果を前記記憶部に記憶する判定部と、 を有してなり、 複数の前記選択肢は、 前記判定部の判定に用いられる複数の前記特定選択肢、 を含み、 前記選択肢情報は、 前記特定選択肢に対応する特定選択肢情報、 を含み、 前記判定部は、前記選択肢情報群に含まれる前記特定選択肢情報のみにより、前記問題ごとの前記選択肢情報が前記解答者それぞれの間で一致するか否かを判定する、 ことを特徴とする情報処理装置。

撮像装置と撮像プログラムと画像判定装置と画像判定 プログラムと画像処理システム 令和元年12月19日 特開2019-213652

被撮影者の口から出る舌の画像を取得する撮像装置であって、 前記口の周辺の画像である口元画像を表示する画像表示部と、 前記口元画像に、前記舌の撮像範囲を示すターゲットスコープ画像を重畳して前記画像表示部に表示する重畳表示部と、 前記画像表示部に表示されている画像のうち、前記ターゲットスコープ画像に基づいて設定される領域の画像を範囲画像として撮像する撮像部と、 を有してなり、 前記ターゲットスコープ画像は、 前記舌が出る前の前記口に位置づけられる第1ガイド画像と、 前記口から出た前記舌に位置づけられる第2ガイド画像と、 を含む、 ことを特徴とする撮像装置。

50歳未満発症うつ病の罹患の有無を予測する方法 令和元年11月7日 特開2019-193578

被検対象における50歳未満発症うつ病の罹患の有無を予測する方法であって、以下の工程(a)〜(c)を順次備えたことを特徴とする方法。 (a)被検対象から採取された生体試料中のゲノムDNAを抽出する工程; (b)工程(a)により得られたゲノムDNAにおける以下の(i)〜(iii)のいずれかのシトシンのメチル化程度を測定する工程; (i)ヒト第16染色体の塩基配列中の第72058938位のシトシン (ii)ヒト第17染色体の塩基配列中の第57642749位のシトシン (iii)ヒト第5染色体の塩基配列中の第160974837位のシトシン (c)工程(b)で測定した(i)〜(iii)のいずれかのメチル化程度に基づき、被検対象における50歳未満発症うつ病の罹患の有無を予測する工程

情報処理装置と情報処理プログラム並びに情報処理方法 平成28年11月18日 特許第6041331号 登録

入力データに対応する判定対象が、複数の分類の中の特定分類に属するか否かを、複数の指標の中から選択された選択指標に基づいて判定する情報処理装置であって、 前記複数の指標のそれぞれは、複数の区分を含み、 前記複数の指標の中から前記選択指標を選択する指標選択部と、 前記入力データが該当する前記選択指標に含まれる指標ごとの区分に基づいて、前記入力データに対応する前記判定対象が前記特定分類に属するか否かを決定する分類判定部と、 を有してなり、 前記選択指標の選択に用いられる複数の見本対象のそれぞれに対応する複数の見本データごとの、前記見本データが該当する前記複数の指標ごとの区分を示す指標情報と、前記見本データに対応する前記見本対象が前記特定分類に属するか否かを示す分類情報と、が記憶される記憶部、 を備え、 前記指標選択部は、 (a)前記複数の見本データのうち、一部の見本データを訓練データとして抽出し、他の一部の見本データを評価データとして抽出する、見本データ抽出部と、 (b)前記複数の指標のいずれかの組合せで構成される指標群ごとに、 前記訓練データの前記指標情報と、前記訓練データの前記分類情報と、前記評価データの前記指標情報と、を用いて、前記評価データに対応する前記見本対象が前記特定分類に属するか否かを推定し、 前記評価データの前記分類情報を用いて、前記推定の当否を判定する、 分類推定部と、 (c)前記指標群ごとの前記推定の当否の判定結果に基づいて、前記選択指標を決定する、指標決定部と、 を備え、 前記分類推定部は、 (b-1)前記訓練データの前記指標情報と前記訓練データの前記分類情報とを用いて前記複数の分類ごとに集計された前記指標ごとの各区分に属する見本データの数に基づいて、前記特定分類が生起したときの前記指標群に含まれる指標の区分ごとの第1条件付確率と、前記非特定分類が生起したときの前記指標群に含まれる指標の区分ごとの第2条件付確率と、を算出し、 (b-2)前記評価データの前記指標情報と、前記複数の分類のうち前記特定分類が生起する第1事前確率と、前記第1条件付確率と、に基づいて、前記評価データに対応する前記見本対象が前記特定分類に属する第1事後確率を算出し、 (b-3)前記評価データの前記指標情報と、前記複数の分類のうち前記特定分類ではない非特定分類が生起する第2事前確率と、前記第2条件付確率と、に基づいて、前記評価データに対応する前記見本対象が前記非特定分類に属する第2事後確率を算出し、 (b-4)前記第1事後確率と前記第2事後確率とを比較して、前記評価データに対応する前記見本対象が前記特定分類に属するか否かの推定の結果を示す推定情報を出力し、 (b-5)前記評価データの前記推定情報と前記評価データの前記分類情報とを比較して、前記推定の当否の判定結果を示す判定情報を出力し、 前記指標決定部は、 (c-1)前記指標群ごとの前記判定情報のうち、所定の条件を満たす判定情報に対応する指標群を特定し、 (c-2)前記特定された指標群に含まれる指標を前記選択指標として決定する、 ことを特徴とする情報処理装置。

実務経験 特記事項