論文リスト（西村和也）


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" , In Medical Image Analysis(MIA), 2021 (医療画像解析世界トップjournal, impact factor). [K. Nishimura+, MIA2021] [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 (2022): 102436. (医療画像解析世界トップjournal, impact factor). [Cho+, MIA 2022]
  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

国際発表

<査読あり>
  1. Kazuya Nishimura, Dai Fei Elmer Ker and Ryoma Bise, "Weakly Supervised Cell Instance Segmentation by Propagating from Detection Response." , In Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI), pp. 649-657, China, October, 2019 (ポスター発表，医療画像解析世界トップ会議，早期採択:16%). [K. Nishimura+, MICCAI2019] [code]
  2. Junya Hayashida, Kazuya Nishimura and Ryoma Bise, " MPM: Joint Representation of Motion and Position Map for Cell Tracking." , In Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), United States of America, June 2020 (口頭発表，計算科学分野世界トップ会議，採択率:22%, 口頭発表:5%). [H. Junya+, CVPR2020][code]
  3. Kazuya Nishimura, Junya Hayashida, Chenyang Wang, Dai Fei Elmer Ker, Ryoma Bise, “Weakly-Supervised Cell Tracking via Backward-and-Forward Propagation”, In European Conference on Computer Vision (ECCV), pp. 104-121, August, 2020(ポスター発表, 計算科学分野世界トップ会議, 採択率：26%).
    [K. Nishimura+, ECCV2020] [code]
  4. Kazuya Nishimura and Ryoma Bise, “Spatial-Temporal Mitosis Detection in Phase-Contrast Microscopy via Likelihood Map Estimation by 3DCNN”, In Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC 2020), Canada, July 2020 (バイオ画像処理世界最大規模の国際会議). [K. Nishimura+, EMBC2020] [code]
  5. Kazuya Nishimura, Hyeonwoo Cho and Ryoma Bise, "Semi-supervised Cell Detection in Time-lapse Images Using Temporal Consistency" , In Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI), 2021 (ポスター発表，医療画像解析世界トップ会議). [K. Nishimura+, MICCAI2021] [code]
  6. Hyeonwoo Cho, Kazuya Nishimura, Kazuhide Watanabe, Ryoma Bise, "Cell Detection in Domain Shift Problem Using Pseudo-Cell-Position Heatmap" , In Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI), 2021 (ポスター発表，医療画像解析世界トップ会議). [H. Cho+, MICCAI2021]
  7. Kazuma Fujii, Daiki Suehiro, Kazuya Nishimura, Ryoma Bise, "Cell Detection from Imperfect Annotation by Pseudo Label Selection Using P-classification" , In Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI), 2019 (ポスター発表，医療画像解析世界トップ会議). [K. Fujii+, MICCAI2021]
  8. Junya Hayashida, Kazuya Nishimura, Ryoma Bise, "Consistent Cell Tracking in Multi-Frames With Spatio-Temporal Context by Object-Level Warping Loss" , In Winter Conference on Applications of Computer Vision (WACV), 2022
    [J. Hayashida+,WACV2022]
  9. Nishimura, Kazuya, and Ryoma Bise. "Weakly Supervised Cell-Instance Segmentation With Two Types of Weak Labels by Single Instance Pasting." Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision. 2023. [K. Nishimura+, WACV2023]
  10. Asanomi, Takanori, Kazuya Nishimura, et al. "Unsupervised Deep Non-rigid Alignment by Low-Rank Loss and Multi-input Attention." Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention–MICCAI 2022: 25th International Conference, Singapore, September 18–22, 2022, Proceedings, Part VI. Cham: Springer Nature Switzerland, 2022.
  11. Asanomi, Takanori, Kazuya Nishimura, and Ryoma Bise. "Multi-Frame Attention With Feature-Level Warping for Drone Crowd Tracking." Proceedings of the IEEE/CVF Winter Conference on Applications of Computer Vision. 2023. [T. Asanomi+, WACV2023]
  12. Kazuya Nishimura, Ami Katanaya, Shinichiro Chuma, Ryoma Bise, “Mitosis Detection from Partial Annotation by Dataset Generation via Frame-Order Flipping”, In Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI), 2023 (ポスター発表，医療画像解析世界トップ会議). [K. Nishimura+, MICCAI 2023]
  13. Takumi Okuo, Kazuya Nishimura, Hiroaki Ito, Kazuhiro Terada, Akihiko Yoshizawa, Ryoma Bise, “Proportion Estimation by Masked Learning from Label Proportion”, 4th workshop Data Augmentation, Labelling, and Imperfections at MICCAI, 2023. [T. Okuo++, DALI@MICCAI, 2023]
  14. Kazuya Nishimura, Kuniaki Saito, Tosho Hirasawa, Yoshitaka Ushiku, “Toward Related Work Generation with Structure and Novelty Statement”, 4th workshop Scholarly Document Processing (SDProc) at ACL, 2024.
<査読なし>
  1. Kazuya Nishimura , Dai Fei Elmer Ker and Ryoma Bise, "Weakly supervised Cell Segmentation." , In Joint Workshop on Machine Perception and Robotics, Japan, November 2019 (口頭発表，Contribution award 受賞).
  2. Dan Wang, Xu Zhang, Kazuya Nishimura , Rocky Tuan, Ryoma Bise and 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 and Ryoma Bise, "Deep learning for cell segmentation with less annota- tion", Resonance Bio International Symposium, October 2019 (ポスター発表).

国内発表

<査読なし>
  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", 第22回画像の認識・理解シンポジウム，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講演論文集,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", パターン認識・メディア理解研究会, 東京，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", パターン認識・メディア理解研究会,　岡山，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（九大）, Ker Elmer, Wang Chenyang（香港中文大）, 備瀬竜馬（九大），"弱教師学習に基づいた細胞追跡", パターン認識・メディア理解研究会, オンライン，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（九大）, Ker Elmer, Wang Chenyang（香港中文大）, 備瀬竜馬（九大），"弱教師付き学習に基づいた細胞トラッキング", 第23回画像の認識・理解シンポジウム，OS1-1A-5，オンライン，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講演論文集,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講演論文集,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", パターン認識・メディア理解研究会, 社団法人 電子情報通信学会, 2020年10月9日.
  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", パターン認識・メディア理解研究会, 社団法人電子情報通信学会, 2019 年 10月19日.
  15. Kazuya Nishimura, Hyeonwoo Cho and Ryoma Bise，"Cell detection in Time-Lapse Images via Tracking", 第24回画像の認識・理解シンポジウム，L3-3, オンライン，2021年7月 (口頭発表，MIRU学生奨励賞受賞).
  16. Hyeonwoo Cho, Kazuya Nishimura, Kazuhide Watanabe and Ryoma Bise，"Domain Extension in Cell Detection by Pseudo-Cell-Position Heatmap", 第24回画像の認識・理解シンポジウム，I12-08, オンライン，2021年7月 (ポスター発表).
  17. Kazuma Fujii, Kazuya Nishimura, Kazuhide Watanabe and Ryoma Bise，"Cell Detection for Imperfect Annotation Problem by using Top-Ranking for Pseudo-Labeling", 第24回画像の認識・理解シンポジウム，S4-6, オンライン，2021年7月 (口頭発表).
  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", 第25回画像の認識・理解シンポジウム，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 (九大)，"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", 第25回画像の認識・理解シンポジウム，OS2A-6，姫路，2022年7月.
  20. Takanori Asanomi, Kazuya Nishimura, Song Heon, Junya Hayashida, Hiroyuki Sekiguchi, Takayuki Yagi, Imari Sato, Ryoma Bise， "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", 第25回画像の認識・理解シンポジウム，OS3A-7，姫路，2022年7月.
  21. 奥尾拓己, 西村和也 (九大), 伊藤寛朗, 寺田和弘, 吉澤明彦 (京大), 備瀬竜馬 (九大)，"Learning from Label Proportionによる陽性腫瘍の比率推定", 第26回画像の認識・理解シンポジウム，浜松，2023年7月.
  22. 西村和也 (九大), 刀谷在美, 中馬新一郎 (京大), 備瀬竜馬 (九大)，"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", 第26回画像の認識・理解シンポジウム，浜松，2023年7月.

賞罰

  1. CVPR 2019 Contest on Mitosis Detection in Phase Contrast Microscopy Image Sequences 第2位獲得. (計算科学分野トップ会議のコンテスト), 2019 年 6 月, https://media.m2i.ac.cn/mitosisdetection/results/.
  2. 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"，パターン認識・メディア理解研究会，2019 年 9 月.
  3. 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", パターン認識・メディア理解研究会，2020 年 5 月.
  4. 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", パターン認識・メディア理解研究会，令和 3年 5月.
  5. 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",画像の認識・理解シンポジウム，2019 年 7 月.
  6. 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", 画像の認識・理解シンポジウム，2020 年 8 月.
  7. MIRU 学生奨励賞，"Cell detection in Time-Lapse Images via Tracking，2021 年 7 月.
  8. MPR contribution award, The 15th Joint Workshop on Machine Perception and Robotics, 2019 年 10 月.
  9. 電子情報通信学会 九州支部 学術奨励賞, 2021.
  10. 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.
  11. 九州大学学生表彰規程における学生表彰, 2021.
  12. 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.
  13. 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.