对于那些希望参观和采访我们实验室的人
长谷川实验室积极接待来访者参观实验室和进行采访。我们随时为您服务，如果您有兴趣，请使用下面的表格与我们联系。
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对于公司和地方政府
长谷川实验室积极接受与民间企业和地方政府的合作研究和委托研究。如果您有兴趣，请使用下面的表格与我们联系。
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对于那些希望参观和采访我们实验室的人
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对于那些希望参观和采访我们实验室的人
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对于公司和地方政府
共同研究について
共同研究は、他大学や民間企業等の研究者と本学の研究者が、契約に基づき、共通の課題について研究に取り組み、優れた研究成果を生み出すことを目的とした制度です。
研究の方向性に関する議論から、関連研究の調査、技術開発、検証実験を経て、学術誌や国際会議にて研究成果を発表することを目指します。
委托研究是指大学接受企业或其他机构的委托，由大学研究人员承担委托人的费用进行研究，并向委托人报告研究成果的制度。与合作研究不同的是，所有研究活动都是我们实验室负责。具体合同流程和费用请参见下文。
受託研究について
共同研究について
共同研究について
共同研究について
共同研究は、他大学や民間企業等の研究者と本学の研究者が、契約に基づき、共通の課題について研究に取り組み、優れた研究成果を生み出すことを目的とした制度です。
研究の方向性に関する議論から、関連研究の調査、技術開発、検証実験を経て、学術誌や国際会議にて研究成果を発表することを目指します。
委托研究是指大学接受企业或其他机构的委托，由大学研究人员承担委托人的费用进行研究，并向委托人报告研究成果的制度。与合作研究不同的是，所有研究活动都是我们实验室负责。具体合同流程和费用请参见下文。
受託研究について
关于共同研究
共同研究 について
共同研究について
共同研究は、他大学や民間企業等の研究者と本学の研究者が、契約に基づき、共通の課題について研究に取り組み、優れた研究成果を生み出すことを目的とした制度です。
研究の方向性に関する議論から、関連研究の調査、技術開発、検証実験を経て、学術誌や国際会議にて研究成果を発表することを目指します。
委托研究是指大学接受企业或其他机构的委托，由大学研究人员承担委托人的费用进行研究，并向委托人报告研究成果的制度。与合作研究不同的是，所有研究活动都是我们实验室负责。具体合同流程和费用请参见下文。
受託研究について
共同研究について
共同研究について
由于每个人的牙齿形状、颌骨形状、牙齿排列、缺失部位、治疗痕迹等都存在个体差异，因此在发生事故或灾难时，它也被广泛用于识别尸体。到目前为止，专家们都是通过目视比较牙科X射线图像来确定身份，但这种方法容易受到主观判断的影响，因此需要一种客观、有效的方法。
在这项研究中，我们开发了一个使用卷积神经网络（CNN）从牙科X射线图像中识别个体的系统。 CNN可以从图像中自动提取特征来识别个体，并且还有望发现人类难以发现的新特征。然而，训练高性能模型需要大量数据，而获取大量牙科图像却十分困难，因此本研究采用了少样本学习，即使使用少量数据也能实现高度准确的学习。
研究
2020 ~ 2021
增田花野
担当学生:
2020 ~ 2021
在渔业中，存在实时定位鱼群的需求。因此，我们开发了一个模型，可以从无人机拍摄的航拍图像中检测鱼群和海鸟等物体。
此外，资源调查需要准确了解捕捞量并将信息数字化。因此，我们开发了一种图像识别模型，可以根据对渔获物进行分类时拍摄的图像自动识别鱼的种类和体长。在本委托项目中，我们进行了从模型开发到评估的全过程，证明了该模型具有足够的实际应用性能。
研究
担当学生:
向濑智也
2023~
工业零件制造行业需要处理许多蓝图，但设计需要大量的手工工作。另一方面，企业积累了大量过去的设计数据，新的设计往往是参考过去的图纸来创作的。
因此，我们开发了一个系统，可以从新设计的图纸数据中自动搜索过去图纸中形状最相似的零件。通过应用深度学习，我们开发了一种方法，即使查询图像包含噪声，也可以进行一定程度的搜索。
研究
关于联合研究和委托研究
利用牙科X射线图像和深度学习开发个人身份验证系统
在这项研究中，我们正在开发一个使用深度学习从牙科 X 射线图像中识别个体的系统。传统的视觉身份验证容易受到主观判断的影响，因此需要更客观、有效的方法。
利用深度学习，可以自动提取牙齿和颌骨的形状、牙齿排列、治疗痕迹等特征，并采用小样本学习，即使使用少量数据也可以进行学习。我们还旨在通过将人死亡后的 CT 数据与生前拍摄的 X 射线图像相结合来实现高度准确的个人身份验证。
2019～2021年 共通/福井大学医院歯科口腔外科 講師：宮本隆
关于联合研究和委托研究
工业零件相似图研究
鱼类种类及鱼群图像判别分析委托项目
在渔业中，存在实时定位鱼群的需求。因此，我们开发了一个模型，可以从无人机拍摄的航拍图像中检测鱼群和海鸟等物体。
此外，资源调查需要准确了解捕捞量并将信息数字化。因此，我们开发了一种图像识别模型，可以根据对渔获物进行分类时拍摄的图像自动识别鱼的种类和体长。在本委托项目中，我们进行了从模型开发到评估的全过程，证明了该模型具有足够的实际应用性能。
様との研究
鱼类种类及鱼群图像判别分析委托项目
关于联合研究和委托研究
由于每个人的牙齿形状、颌骨形状、牙齿排列、缺失部位、治疗痕迹等都存在个体差异，因此在发生事故或灾难时，它也被广泛用于识别尸体。到目前为止，专家们都是通过目视比较牙科X射线图像来确定身份，但这种方法容易受到主观判断的影响，因此需要一种客观、有效的方法。
在这项研究中，我们开发了一个使用卷积神经网络（CNN）从牙科X射线图像中识别个体的系统。 CNN可以从图像中自动提取特征来识别个体，并且还有望发现人类难以发现的新特征。然而，训练高性能模型需要大量数据，而获取大量牙科图像却十分困难，因此本研究采用了少样本学习，即使使用少量数据也能实现高度准确的学习。
様との研究
宫本崇史
担当学生:
利用牙科X射线图像和深度学习开发个人身份验证系统
2019 ~ 2021
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对于那些希望参观和采访我们实验室的人
对于那些希望参观和采访我们实验室的人
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对于公司和地方政府
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