研究者業績

畑 豊

ハタ ユタカ  (Yutaka Hata)

基本情報

所属
兵庫県立大学 大学本部 大学院情報科学研究科 副学長, 教授
学位
工学博士(*姫路工業大学*)
工学修士(*姫路工業大学*)

J-GLOBAL ID
200901047349838723
researchmap会員ID
1000057709

外部リンク

平成元年姫路工業大学大学院博士課程修了(工学博士).同年姫路工業大学工学部助手, 平成12年同教授,平成16年兵庫県立大学大学院工学研究科教授,平成25年10月兵庫県立大学大学院シミュレーション学研究科教授, 令和3年4月副学長兼情報科学研究科教授、現在に至る.2008-2017年WPI大阪大学免疫学フロンティア研究センター招へい教授,平成22年IEEE(米国電気電子学会)Fellow.
現在,医療・健康システムの研究に従事.Biomedical Wellness Award from SPIE Defense, Security, and Sensing(April. 2010, Orlando, USA), Franklin V. Taylor Best Paper Award from IEEE SMC (Oct. 2009, USA), Life Time Achievement Award from Intelligent Automation and Soft Computing- An international Journal (Sept. 2008, USA) 等の15の国際賞、井植文化賞、兵庫県科学賞等の国内賞を受賞.


論文

 204
  • Naomi Yagi, Yutaka Hata, Yoshitada Sakai
    Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 27(5) 848-854 2023年9月  
  • 岡本 一伯, 森 健太郎, 徳永 義光, 佐久本 哲郎, 八木 直美, 畑 豊
    バイオメディカル・ファジィ・システム学会年次大会講演論文集 35回 np1-np4 2022年12月  
  • Naomi Yagi, Hyodo Tsuji, Takashi Morimoto, Tomohiro Maekawa, Shimpei Mizuta, Tomomoto Ishikawa, Yutaka Hata
    Journal of clinical medicine 11(21) 2022年11月4日  
    Assisted reproductive technology (ART) has progressed rapidly, resulting in a great improvement in the clinical pregnancy ratio. When applying the protocol of piezo intracytoplasmic sperm injection (Piezo-ICSI), it is very important to puncture the zona pellucida and the oocyte cytoplasmic membrane without rupturing the oocyte cytoplasmic membrane. Previous studies have shown that the poor extensibility of the oocyte cytoplasmic membrane might be closely related to rupture. However, no consensus has been reached regarding how the quality of the oocyte for extensible ability or rupture possibility affects the surfaces of the oocyte on the microscopic frames. We conducted this study to provide evidence that artificial intelligence (AI) techniques are superior for predicting the tendency of oocyte rupture before puncturing on Piezo-ICSI. To inspect it, we provided a retrospective trial of 38 rupture oocytes and 55 nonruptured oocytes. This study marked the highest accuracy of 91.4% for predicting oocytes rupture using the support-vector machine method of machine learning. We conclude that AI technologies might serve an important role and provide a significant benefit to ART.
  • Naomi Yagi, Yutaka Hata, Yoshitada Sakai
    ICMLC 204-208 2022年9月  査読有り
  • Takumi Ueyama, Yohei Kumabe, Keisuke Oe, Tomoaki Fukui, Takahiro Niikura, Ryosuke Kuroda, Masakazu Morimoto, Naomi Yagi, Yutaka Hata
    ICMLC 259-264 2022年9月  査読有り

MISC

 545

書籍等出版物

 3

講演・口頭発表等

 14

共同研究・競争的資金等の研究課題

 15