論文リスト

西村 和也（Kazuya Nishimura）

学術雑誌掲載論文

  1. Kazuya Nishimura, Chenyang Wang, Kazuhide Watanabe, Dai Fei Elmer Ker, Ryoma Bise, "Weakly Supervised Cell Instance Segmentation under Various Conditions", Medical Image Analysis (MIA), 2021. MIA 2021 [Paper] [Code]

  2. Hyeonwoo Cho, Kazuya Nishimura, Kazuhide Watanabe, Ryoma Bise, "Effective pseudo-labeling based on heatmap for unsupervised domain adaptation in cell detection.", Medical Image Analysis, 79, 102436, 2022. MIA 2022 [Paper]

  3. Hiroaki Ito, Akihiko Yoshizawa, Kazuhiro Terada, Akiyoshi Nakakura, Mariyo Rokutan-Kurata, Tatsuhiko Sugimoto, Kazuya Nishimura, Naoki Nakajima, Shinji Sumiyoshi, Masatsugu Hamaji, Toshi Menju, Hiroshi Date, Satoshi Morita, Ryoma Bise, Hironori Haga, "A Deep Learning‒Based Assay for Programmed Death Ligand 1 Immunohistochemistry Scoring in Non‒Small Cell Lung Carcinoma: Does it Help Pathologists Score?", Modern Pathology, 37(6), 100485, 2024. Modern Pathology 2024

国際発表（査読あり）

  1. Kazuya Nishimura, Dai Fei Elmer Ker, Ryoma Bise, "Weakly Supervised Cell Instance Segmentation by Propagating from Detection Response", MICCAI, pp.649–657, 2019. MICCAI 2019 (ポスター，早期採択:16%) [Paper] [Code]

  2. Junya Hayashida, Kazuya Nishimura, Ryoma Bise, "MPM: Joint Representation of Motion and Position Map for Cell Tracking", CVPR, 2020. CVPR 2020 (口頭，採択率22%，口頭5%) [Paper] [Code]

  3. Kazuya Nishimura, Junya Hayashida, Chenyang Wang, Dai Fei Elmer Ker, Ryoma Bise, "Weakly-Supervised Cell Tracking via Backward-and-Forward Propagation", ECCV, pp.104–121, 2020. ECCV 2020 (ポスター，採択率26%) [Paper] [Code]

  4. Kazuya Nishimura, Ryoma Bise, "Spatial-Temporal Mitosis Detection in Phase-Contrast Microscopy via Likelihood Map Estimation by 3DCNN", EMBC, 2020. EMBC 2020 [Paper] [Code]

  5. Kazuya Nishimura, Hyeonwoo Cho, Ryoma Bise, "Semi-supervised Cell Detection in Time-lapse Images Using Temporal Consistency", MICCAI, 2021. MICCAI 2021 [Paper] [Code]

  6. Hyeonwoo Cho, Kazuya Nishimura, Kazuhide Watanabe, Ryoma Bise, "Cell Detection in Domain Shift Problem Using Pseudo-Cell-Position Heatmap", MICCAI, 2021. MICCAI 2021 [Paper]

  7. Kazuma Fujii, Daiki Suehiro, Kazuya Nishimura, Ryoma Bise, "Cell Detection from Imperfect Annotation by Pseudo Label Selection Using P-classification", MICCAI, 2021. MICCAI 2021 [Paper]

  8. Junya Hayashida, Kazuya Nishimura, Ryoma Bise, "Consistent Cell Tracking in Multi-Frames With Spatio-Temporal Context by Object-Level Warping Loss", WACV, 2022. WACV 2022 [Paper]

  9. Kazuya Nishimura, Ryoma Bise, "Weakly Supervised Cell-Instance Segmentation With Two Types of Weak Labels by Single Instance Pasting", WACV, 2023. WACV 2023 [Paper]

  10. Takanori Asanomi, Kazuya Nishimura, et al., "Unsupervised Deep Non-rigid Alignment by Low-Rank Loss and Multi-input Attention", MICCAI, 2022. MICCAI 2022

  11. Takanori Asanomi, Kazuya Nishimura, Ryoma Bise, "Multi-Frame Attention With Feature-Level Warping for Drone Crowd Tracking", WACV, 2023. WACV 2023 [Paper]

  12. Kazuya Nishimura, Ami Katanaya, Shinichiro Chuma, Ryoma Bise, "Mitosis Detection from Partial Annotation by Dataset Generation via Frame-Order Flipping", MICCAI, 2023. MICCAI 2023 [Paper]

  13. Takumi Okuo, Kazuya Nishimura, Hiroaki Ito, Kazuhiro Terada, Akihiko Yoshizawa, Ryoma Bise, "Proportion Estimation by Masked Learning from Label Proportion", 4th workshop DALI@MICCAI, 2023. DALI@MICCAI 2023 [Paper]

  14. Kazuya Nishimura, Kuniaki Saito, Tosho Hirasawa, Yoshitaka Ushiku, "Toward Related Work Generation with Structure and Novelty Statement", 4th workshop SDP@ACL, 2024. SDP@ACL 2024

  15. Kazuya Nishimura, Ryoma Bise, Yasuhiro Kojima, "Towards Spatial Transcriptomics-Guided Pathological Image Recognition with Batch-Agnostic Encoder", ISBI, 2025. ISBI 2025

  16. Kaito Shiku, Kazuya Nishimura, Daiki Suehiro, Kiyohito Tanaka, Ryoma Bise, "Ordinal Multiple-instance Learning for Ulcerative Colitis Severity Estimation with Selective Aggregated Transformer", WACV, 2025. WACV 2025

  17. Kazuya Nishimura, Haruka Hirose, Ryoma Bise, Kaito Shiku, Yasuhiro Kojima, "Learning to Relative Expression under Batch Effects and Stochastic Noise in Spatial Transcriptomics", NeurIPS, 2025. NeurIPS 2025

  18. Kaito Shiku, Kazuya Nishimura, Shinnosuke Matsuo, Yasuhiro Kojima, Ryoma Bise, "Auxiliary Gene Learning: Spatial Gene Expression Estimation by Auxiliary Gene Selection", AAAI, 2026. AAAI 2026

  19. Masashi Tahara, Kazuya Nishimura, Shumpei Takezaki, Ryoma Bise, "Bridging the Density Gap: Diffusion Model for Stepwise Generation of Dense Cell Images from Sparse Data", ISBI, 2026. ISBI 2026

  20. Kazuya Nishimura, Ryoma Bise, Shinnosuke Matsuo, Haruka Hirose, Yasuhiro Kojima, "Cell-Type Prototype-Informed Neural Network for Gene Expression Estimation from Pathology Images", CVPR, 2026. CVPR 2026

国際発表（査読なし）

  1. Kazuya Nishimura, Dai Fei Elmer Ker, Ryoma Bise, "Weakly supervised Cell Segmentation", Joint Workshop on Machine Perception and Robotics (MPR), Japan, November 2019. (口頭発表，Contribution award 受賞)

  2. Dan Wang, Xu Zhang, Kazuya Nishimura, Rocky Tuan, Ryoma Bise, Dai Fei Elmer Ker, "Label-Free Cell Detection in Phase Contrast Images Using Artificial Neural Networks", Orthopaedic Research Society (ORS) Annual Meeting, March 2020. (ポスター発表)

  3. Kazuya Nishimura, Dai Fei Elmer Ker, Ryoma Bise, "Deep learning for cell segmentation with less annotation", Resonance Bio International Symposium, October 2019. (ポスター発表)

国内発表

  1. 西村 和也, Dai Fei Elmer Ker, 備瀬竜馬，"弱教師学習を用いた顕微鏡画像における細胞領域認識", MIRU, OS3A-1, 大阪, 2019年7月. (口頭発表，MIRU学生奨励賞受賞)

  2. 西村 和也，備瀬 竜馬, "顕微鏡画像における細胞セグメンテーション", 電気・情報関係学会九州支部連合大会, 大分, 2018年9月.

  3. 西村 和也，備瀬 竜馬, "弱教師学習を用いた顕微鏡画像における細胞領域認識手法の提案", 細胞ダイバース第2回若手ワークショップ, 仙台, 2019年2月.

  4. 西村 和也，Dai Fei Elmer Ker，備瀬 竜馬，"弱教師学習を用いた複数細胞種における細胞領域認識", PRMU, 信学技報, vol.119, no.64, PRMU2019-9, pp.271-275, 2019年5月. (口頭発表)

  5. 西村 和也, Dai Fei Elmer Ker, 備瀬竜馬，"Deep Neural Network 解析による細胞領域認識用学習データ作成の省略化", 細胞ダイバース第4回公開シンポジウム, 神戸, 2019年6月.

  6. 西村 和也，林田純弥，備瀬 竜馬，"時系列3D CNN回帰モデルによる細胞分裂認識", PRMU, 信学技報, vol.119, no.192, PRMU2019-22, pp.57-61, 2019年9月. (口頭発表，PRMU月間ベストプレゼンテーション賞受賞)

  7. 西村 和也, Dai Fei Elmer Ker, 備瀬竜馬，"細胞社会ダイバース解析のための簡易なアノテーションを用いたトラッキング手法の提案", 細胞ダイバース第5回公開シンポジウム, 東京, 2019年1月.

  8. 西村 和也, Dai Fei Elmer Ker, 備瀬竜馬，"細胞社会ダイバース解析のための簡易なアノテーションを用いた定量化手法の提案", 細胞ダイバース第3回若手ワークショップ, 東京, 2019年1月.

  9. 西村 和也, 林田純弥, Ker Elmer, Wang Chenyang, 備瀬竜馬，"弱教師学習に基づいた細胞追跡", PRMU, 信学技報, vol.120, no.14, PRMU2020-4, pp.19-22, 2020年5月. (口頭発表，PRMU月間ベストプレゼンテーション賞受賞)

  10. 西村 和也, 林田純弥, Ker Elmer, Wang Chenyang, 備瀬竜馬，"弱教師付き学習に基づいた細胞トラッキング", MIRU, OS1-1A-5, 2020年8月. (口頭発表，MIRU学生奨励賞受賞)

  11. 藤井 和磨, 西村 和也，林田 純弥，備瀬 竜馬, "深層学習を用いた3次元多細胞検出", 電気・情報関係学会九州支部連合大会, 福岡, 2020年9月.

  12. Cho Hyeonwoo, Kazuya Nishimura，Ryoma Bise, "深層学習を用いた3次元多細胞検出", 電気・情報関係学会九州支部連合大会, 福岡, 2020年9月.

  13. 林田 純弥，西村 和也，備瀬 竜馬，"大域的な時空間コンテキストの整合性を考慮した細胞トラッキング", PRMU, 2020年10月.

  14. 林田 純弥，西村 和也，備瀬 竜馬，"細胞位置及び細胞対応付け同時学習CNNによる細胞追跡", PRMU, 2019年10月.

  15. Kazuya Nishimura, Hyeonwoo Cho, Ryoma Bise，"Cell detection in Time-Lapse Images via Tracking", MIRU, L3-3, 2021年7月. (口頭発表，MIRU学生奨励賞受賞)

  16. Hyeonwoo Cho, Kazuya Nishimura, Kazuhide Watanabe, Ryoma Bise，"Domain Extension in Cell Detection by Pseudo-Cell-Position Heatmap", MIRU, I12-08, 2021年7月.

  17. Kazuma Fujii, Kazuya Nishimura, Kazuhide Watanabe, Ryoma Bise，"Cell Detection for Imperfect Annotation Problem by using Top-Ranking for Pseudo-Labeling", MIRU, S4-6, 2021年7月.

  18. 西村 和也, 備瀬 竜馬，"複数種の弱教師を用いたsingle instance pastingによる細胞画像セグメンテーション", MIRU, OS3A-8, 姫路, 2022年7月.

  19. 浅海 標徳, 林田 純也, 西村 和也, 備瀬 竜馬，"Self-Attentionによる大局的時間情報を考慮した複数物体トラッキング", MIRU, OS2A-6, 姫路, 2022年7月.

  20. Takanori Asanomi, Kazuya Nishimura, et al., "Self-Attentionによる大局的時間情報を考慮した複数物体トラッキング", MIRU, OS3A-7, 姫路, 2022年7月.

  21. 奥尾拓己, 西村和也, 伊藤寛朗, 寺田和弘, 吉澤明彦, 備瀬竜馬，"Learning from Label Proportionによる陽性腫瘍の比率推定", MIRU, 浜松, 2023年7月.

  22. 西村和也, 刀谷在美, 中馬新一郎, 備瀬竜馬，"時間順序反転を用いたデータセット作成による部分的なアノテーションによる分裂検出", MIRU, 浜松, 2023年7月.

賞罰

  1. 山下記念研究賞, 2025年.

  2. CVPR 2019 Contest on Mitosis Detection in Phase Contrast Microscopy Image Sequences 第2位, 2019年6月.

  3. PRMU 月間ベストプレゼンテーション賞, "時系列3D CNN回帰モデルによる細胞分裂認識", 2019年9月.

  4. PRMU 月間ベストプレゼンテーション賞, "弱教師学習に基づいた細胞追跡", 2020年5月.

  5. PRMU 研究メンターシッププログラム優秀賞, "Weakly-Supervised Cell Tracking via Backward-and-Forward Propagation", 令和3年5月.

  6. MIRU 学生奨励賞, "弱教師学習を用いた顕微鏡画像における細胞領域認識", 2019年7月.

  7. MIRU 学生奨励賞, "弱教師付き学習に基づいた細胞トラッキング", 2020年8月.

  8. MIRU 学生奨励賞, "Cell detection in Time-Lapse Images via Tracking", 2021年7月.

  9. MPR Contribution Award, The 15th Joint Workshop on Machine Perception and Robotics, 2019年10月.

  10. 電子情報通信学会 九州支部 学術奨励賞, 2021.

  11. 第11回（令和2年度）九州大学大学院システム情報科学府 優秀学生表彰, 2021.

  12. 九州大学学生表彰規程における学生表彰, 2021.

  13. 論文評価貢献賞, 第25回画像の認識・理解シンポジウム, 2022年7月.

  14. 第14回（令和5年度）九州大学大学院システム情報科学府 優秀学生表彰, 2023年.

競争的資金

  1. 特別研究員奨励費 (DC1), "深層学習は関連タスクを学べるか：関連タスク学習能力の獲得とバイオ画像への応用", 2021年4月–2024年3月.

  2. 科学技術振興機構（JST）戦略的創造研究推進事業ACT-X, "深層学習の関連タスク学習能力を活用したバイオ画像認識手法の開発", 2021年10月–2024年3月.

  3. 科学技術振興機構（JST）戦略的創造研究推進事業ACT-X　加速フェーズ, "深層学習の関連タスク学習能力を活用したバイオ画像認識手法の開発", 2024年4月–2025年3月.

  4. 特別研究員奨励費 (PD), "画像とオミクスデータの統合解析による形態情報に紐づく分子的要因の解明", 2024年4月–2027年3月.