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研究者情報

データ更新日:2017年05月23日

広瀬 修 (ひろせ おさむ) 助教 HIROSE, Osamu

研究室ウェブサイト

所属組織・役職等

理工研究域 電子情報学系
助教

教育分野

【大学院前期課程】
自然科学研究科 電子情報科学専攻

所属研究室等

学歴

【出身大学院】
東京大学 コンピュータ科学 2008/03 修了
【出身大学】
九州大学  物理学科 2003/03 卒業
【取得学位】
博士(情報理工学)

職歴

生年月

所属学会

米国統計学会 (American Statistical Association)
日本統計学会
日本バイオインフォマティクス学会

学内委員会委員等

○広報委員(2016-2016)

受賞学術賞

専門分野

統計科学、生体生命情報学

専門分野キーワード

Bioimage informatics, Object tracking, Particle filter, State space model, Markov random field, High-dimensional data, Clustering, Time-series analysis, RNA-seq, NGS, Bioinfomatics, Bayesian statistics.

研究課題

著書

論文

  • MicroRNA-140 mediates RB tumor suppressor function to control stem cell-like activity through interleukin-6 Yoshida A, Kitajima S, Li F, Cheng C, Takegami Y, Kohno S, Wan YS, Hayashi N, Muranaka H, Nishimoto Y, Nagatani N, Nishiuchi T, Thai TC, Suzuki S, Nakao S, Tanaka T, Hirose O, Barbie DA, Takahashi C Oncotarget 8巻 8号 13872-13885頁 2017/02/21 査読有 原著論文 研究論文(学術雑誌)
  • Accurate automatic detection of densely distributed cell nuclei in 3D space Yu Toyoshima, Terumasa Tokunaga, Osamu Hirose, Manami Kanamori, Takayuki Teramoto, Moon Sun Jang, Sayuri Kuge, Takeshi Ishihara, Ryo Yoshida and Yuichi Iino PLoS Computational Biology 12巻 6号 1-20頁 2016/06/06 査読有 原著論文 研究論文(学術雑誌)
  • Inflammation in gastric cancer: Interplay of the COX-2/prostaglandin E2 and Toll-like receptor/MyD88 pathways Kanae Echizen, Osamu Hirose, Yusuke Maeda and Masanobu Oshima Cancer Science 107巻 4号 391-397頁 2016/03/18 査読有 原著論文
  • Myeloid differentiation factor 88 signaling in bone marrow-derived cells promotes gastric tumorigenesis by generation of inflammatory microenvironment Yusuke Maeda, Kanae Echizen, Hiroko Oshima, Liang Yu, Natthiya Sakulsak, Osamu Hirose, Yoichi Yamada, Tadatsugu Taniguchi, Brendan J. Jenkins, Hideyuki Saya and Masanobu Oshima Cancer Prevention Research 9巻 3号 253-263頁 2016/03/09 査読有 原著論文 研究論文(学術雑誌)
  • Factors to preserve CpG-rich sequences in methylated CpG islands Hiroki Miyahara, Osamu Hirose, Kenji Satou, and Yoichi Yamada 16巻 1号 1-15頁 2015/02/28 査読有 原著論文 研究論文(学術雑誌)

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  • Automated detection and tracking of many cells by using 4D live-cell imaging data 徳永旭将(1),広瀬修(2) ほか8名 Bioinformatics 30巻 43-51頁 2014/06 査読有 原著論文 研究論文(学術雑誌)
  • TIGAR: transcript isoform abundance estimation method with gapped alignment of RNA-Seq data by variational Bayesian inference Naoki Nariai, Osamu Hirose, Kaname Kojima, Masao Nagasaki Bioinformatics 2013/08 査読有 原著論文 研究論文(学術雑誌)
  • EpicCapo: Epitope Prediction using Combined Information of Amino Acid Pairwise Contact Potentials and HLA-Peptide Contact Site Information Saethang, Hirose 他8名 BMC Bioinformatics 2012/11 査読有 原著論文 研究論文(学術雑誌)
  • SiGN-SSM: open source parallel software for estimating gene networks with state space models Yoshinori Tamada, Rui Yamaguchi, Seiya Imoto, Osamu Hirose, Ryo Yoshida, Masao Nagasaki, Satoru Miyano SiGN-SSM: open source parallel software for estimating gene networks with state space models. 2011/02 査読有 原著論文 研究論文(学術雑誌)
  • PAAQD: Predicting immunogenicity of MHC class I binding peptides using amino acid pairwise contact potentials and quantum topological molecular similarity descriptors. Saethang T,Hirose O,Kimkong I,Tran VA,Dang XT,Nguyen LA,Le TK,Kubo M,Yamada Y,Satou K J Immunol Methods 387巻 1-2号 293-302頁
  • Prediction of Carbohydrate-Binding Proteins from Sequences Using Support Vector Machines Seizi Someya, Masanori Kakuta, Mizuki Morita, Kazuya Sumikoshi, Cao Wei, Ge Zhenyi, Osamu Hirose, Shugo Nakamura, Tohru Terada, Kentaro Shimizu Prediction of Carbohydrate-Binding Proteins from Sequences Using Support Vector Machines 2010/01
  • A Self-organizing State Space Approach to Inferring Time-Varying Causalities between Regulatory Proteins Osamu Hirose, Kentaro Shimizu A Self-organizing State Space Approach to Inferring Time-Varying Causalities between Regulatory Proteins 6266巻 158-171頁 2010/09 査読有 原著論文 研究論文(学術雑誌)
  • Statistical inference of transcriptional module-based gene networks from time course gene expression profiles by using state space models. Statistical inference of transcriptional module-based gene networks from time course gene expression profiles by using state space models. 24巻 7号 932--942頁 2008/05 査読有 原著論文 研究論文(学術雑誌)
  • Analyzing Time Course Gene Expression Data with Biological and Technical Replicates to Estimate Gene Networks by State Space Models. Osamu Hirose, Ryo Yoshida, Rui Yamaguchi, Seiya Imoto, Tomoyuki Higuchi, Satoru Miyano Analyzing Time Course Gene Expression Data with Biological and Technical Replicates to Estimate Gene Networks by State Space Models. 2008/01 査読有 原著論文 研究論文(プロシーディング)
  • Clustering samples characterized by time course gene expression profiles using the mixture of state space models. Osamu Hirose, Ryo Yoshida, Rui Yamaguchi, Seiya Imoto, Tomoyuki Higuchi, Satoru Miyano Clustering samples characterized by time course gene expression profiles using the mixture of state space models. 18巻 258-266頁 2007/02 査読有 原著論文 研究論文(学術雑誌)
  • Estimating Gene Networks from Expression Data and Binding Location Data via Boolean Networks. Osamu Hirose, Naoki Nariai, Yoshinori Tamada, Hideo Bannai, Seiya Imoto, Satoru Miyano Estimating Gene Networks from Expression Data and Binding Location Data via Boolean Networks. 2005/05 査読有 原著論文 研究論文(学術雑誌)

講演・口頭発表等

  • SPF-CellTracker: Tracking multiple cells with strongly-correlated moves using a spatial particle filter(会議名:Bioimage informatics conference 2015)(2015/10/14)
  • SPF-CellTracker: Tracking multiple cells with strongly-correlated moves using a spatial particle filter(会議名:GIW/InCoB 2015)
  • 空間粒子フィルタによる多数の細胞の同時追跡(会議名:バイオイメージ・インフォマティクス ワークショップ 2015)(2015/06/18)
  • 空間粒子フィルタによる多数の細胞の同時追跡(会議名:情報論的学習理論と機械学習研究会)(2015/06/23)
  • 4Dライブセルイメージングデータ内の非常に多数の細胞を自動追跡するための空間粒子フィルタ手法の開発(会議名:2014年度統計関連学会連合大会)(2014/09/13)

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  • 3次元動画像内の非常に多数の細胞領域を自動追跡するための粒子フィルタ手法の開発(会議名:2014年度人工知能学会全国大会)(2014/05/12)

芸術・フィールドワーク

特許

共同研究希望テーマ

科研費

○平成29年度 若手研究(B)「線虫の神経細胞に対する細胞核自動アノテーションのための人工知能技術の開発」(2017-2021) 代表者
○若手研究(B)「4Dライブセルイメージングデータ内の非常に多数の細胞の自動追跡手法の開発」(2015-2016) 代表者
○研究活動スタート支援「レクチン・複合糖鎖結合予測のための統計的方法論の開発」(2012-2013) 代表者

学域・学類担当授業科目

○プレゼン・ディベート論(初学者ゼミⅡ)(2017)
○プレゼン・ディベート論(初学者ゼミⅡ)(2017)
○プレゼン・ディベート論(初学者ゼミⅡ)(2017)
○ゲノム情報処理(2017)
○初学者ゼミⅠ(2017)
○初学者ゼミⅠ(2017)
○プレゼン・ディベート論(初学者ゼミⅡ)(2017)
○情報システム工学実験第1(2017)
○初学者ゼミⅠ(2016)
○初学者ゼミⅠ(2016)
○プレゼン・ディベート論(初学者ゼミⅡ)(2016)
○プレゼン・ディベート論(初学者ゼミⅡ)(2016)
○プレゼン・ディベート論(初学者ゼミⅡ)(2016)
○ゲノム情報処理(2016)
○情報システム工学実験第1(2016)
○情報システム工学実験第1(2015)
○初学者ゼミ(2015)
○ゲノム情報処理(2015)
○初学者ゼミ(2015)
○大学・社会生活論(2015)
○ゲノム情報処理(2014)
○初学者ゼミ(2014)
○情報システム工学実験第1(2014)
○ゲノム情報処理(2014)
○情報システム工学実験第1(2013)
○初学者ゼミ(2013)
○初学者ゼミ(2013)
○ゲノム情報処理(2013)
○情報システム工学実験第1(2012)
○初学者ゼミ(2012)

大学院担当授業科目

○生命情報と先端バイオ(2014)

他大学の客員教授

○統計数理研究所
○統計数理研究所
○統計数理研究所

教育活動(FD)に関する研究

国際事業協力

留学生参加の社会活動

審議会等の参加

講演可能なテーマ

その他公的社会活動

○統計数理研究所(20141209-20141210) 細胞や分子のイメージング技術が発展し、生物・医学研究において静止画や動画像データの分析手法へのニーズが高まり、機械学習やコンピュータビジョン、統計科学の先進技術が急速に導入されている。このような研究分野は一部において、バイオイメージインフォマティクスと呼ばれている。データの特徴として、多数のオブジェクトが高密度に分布し、位置や形状が時空間的に変化すること、さらに顕微鏡光学系に起因するノイズ、データの時空間解像度の低さ、撮影条件の違いや個体差によるオブジェクトの形状・サイズの不均一性などが挙げられる。このような複雑性を持つ画像データの解析は、統計科学の問題としてもチャレンジングである。本講座では、ノイズ処理、特徴抽出、セグメンテーション、物体認識、形状解析、トラッキング、イメージアライメント(レジストレーション)等、バイオイメージデータ解析の基礎技術を一通り解説しながら、バイオイメージインフォマティクスの最新の研究成果および関連分野の動向を紹介する。 http://www.ism.ac.jp/lectures/26h.html

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