李子铭さん、卒業おめでとうございます！

李子铭さんは山東建築大学を卒業し、2023年から上海大学計算機工程与科学学院で修士課程に進学しました。研究グループに参加後、張瑞先生、韓越興先生、陳僑川先生および孫妍先生の指導のもと、画像処理とコンピュータビジョンの研究に取り組みました。先生方の丁寧なご指導のもと、以下の研究を完成させました：

1. 医用画像の場面において、形状情報の学習不足、局所テクスチャの表現と大域的構造モデリングの協調の難しさ、複雑な境界領域における判別能力の強化といった課題に対し、一貫性制約と対比学習に基づくスクリブル教師あり分割手法を提案しました。この手法は、異なるアーキテクチャから構成される異種双分岐ネットワークを構築し、局所テクスチャ表現と大域的構造モデリングの相補性を高めます。さらに、ネットワーク摂動と入力摂動を組み合わせた一貫性学習機構により、より安定した画素レベルの疑似ラベルを生成します。最後に、前景プロトタイプをアンカーとして画素レベルのプロトタイプ対比校正を行うことで、複雑な境界領域における特徴判別能力を強化します。

2. 材料顕微画像の場面において、極小サンプル条件下での学習安定性、疑似ラベルの信頼性、複雑な相境界付近における境界ノイズ制御といった課題に対し、多履歴投票と境界認識制約に基づくスクリブル教師あり分割手法を提案しました。この手法は、事前学習による初期化、浅層の凍結、深層の微調整からなる転移学習戦略を組み合わせ、極小サンプル条件下での学習安定性を高めます。同時に、サンプルごとに維持される履歴予測キューを通じて、多履歴投票と信頼度推定を統合し、信頼できる疑似ラベルを選別することで、時間的次元から疑似教師あり学習の安定性を向上させます。さらに、ネットワーク最適化の過程で境界平滑化と境界鮮鋭化の制約を同時に導入し、複雑な相境界に対するモデルの表現能力を強化します。

上海大学での大学院生活の間、李子铭さんは着実に研鑽を積み、絶えず向上し、専門能力と研究能力を継続的に高めてきました。多くの優れた先生方や友人と共に歩み、数多くの収穫を得ました。これからの道でも理想を胸に、地に足をつけ、困難を恐れず、勇敢に前進していくことを願っています。

論文リンク：基于涂鸦标注的弱监督复杂纹理图像分割方法研究

コードリンク：https://github.com/han-yuexing/2026-thesis-lzm-code