【情報マネジメント専攻】学生通信：計測自動制御学会システム?情報部門学術講演会で発表を行いました

2025年11月12日から14日にかけて，宮城県?仙台市の東北大学で開催された計測自動制御学会システム?情報部門学術講演会(SSI2025)に参加し，ポスター発表を行いました。

SSI2025は、システム?情報に関する基礎理論から工学的実システム，さらには社会経済システム，生命システムなど多様な広がりを持つシステム情報分野の研究発表をテーマにしており，私は一日目の医療テーマを取り扱うポスターセッション「医療?ヘルスケア?生体応用におけるシステム?情報技術」で発表を行いました。

私が発表した研究テーマは，ADNI(認知症)データベースに対する構造適応型深層学習モデルのネットワーク構造及びパラメータ分析と判定ルールを抽出する試みについてです。内容としては，市村?鎌田らによって提案された構造適応型深層学習法によってADNIデータを用いた認知症判定モデルが構築されており，PET画像とMRI画像に対して，それぞれ99.7%および99.2%の分類精度を示していました。我々は学習済の深層学習モデルから推論時の判定ルールを抽出することで，MRI画像からの脳のどの位置が認知症に影響を及ぼすかについて研究しています。このモデルの入出力の関係と，ネットワーク内部構造やパラメータから，推論のためのIF-Thenルール(入力画像とそれに対する出力の関係性)をC5.0を用いて抽出する方法についての研究成果を発表しました。

研究発表では，学生の方や企業の方に来ていただき興味を持って質問やコメントをいただき，とても有意義な時間を過ごすことができました。また，今回初めての学会参加と発表を行ったので緊張もありましたが，簡潔に要点をまとめて発表できました。さらに，他大学学生の発表に，深層学習を利用した専門外の分野の知識を含めた幅広い分野の知識を得ることができました。

今回の学会発表への参加を通じて，学会発表の大変さと面白さを体感することができました。今回いただいた質問などをもとに今後の研究活動に生かしていきたいと考えています。

貴重な機会を与えていただき、ありがとうございました。

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