Achievements

Papers, Conferences, Awards and Supports

Refereed academic journal

  1. A.Kato, Y.Itoh, and M.Adachi, “A method for quantifying the complexity of graph structures obtained from chaotic time series data,” Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE, vol.15, no.2, pp.299–310, 2024.
  2. Y. Itoh, “Verifying the robustness of using parameter space estimation with ridge regression to predict a critical transition,” Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE, vol.14, no.3, pp.579–589, 2023.
  3. Y. Itoh, “Predicting the parameter value at which a critical transition occurs from the Lyapunov exponents in an estimated parameter space,” Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE, vol.14, no.2, pp.356–365, 2023.
  4. Y. Itoh, Detecting Unstable Sets in an Estimated Parameter Space for the Henon Map, Journal of Applied Nonlinear Dynamics, 12(3), pp.579-589, 2023.
  5. M. Muraguchi, R. Nakaya, S. Kawahara, Y. Itoh and T. Suko, Investigation of features for prediction modeling of nano-scale conduction with time-dependent calculation of electron wave packet, Japanese Journal of Applied Physics, 2021.
  6. Y. Itoh and M. Adachi, “Reconstructing one- and two-bifurcation diagrams of all components in the Rossler equations only from time-series data sets,” Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE, vol.12, no.3, pp.391–398, 2021.
  7. Y. Itoh, S. Uenohara, M. Adachi, T. Morie, and K. Aihara, Reconstructing bifurcation diagrams only from time-series data generated by electronic circuits in discrete-time dynamical systems, chaos, vol.30, 013128, 2020. (Featured Article)
  8. Y. Itoh and M. Adachi, “Tracking bifurcation curves in the Henon map from only time-series datasets,” Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE, vol.2, no.3, pp.1101–1111, 2019.
  9. Y. Itoh and M. Adachi, “Bifurcation diagrams in estimated parameter space using a pruned extreme learning machine,” Physical Review E, vol.98, pp.013301-1–12, 2018.
  10. Y. Itoh and M. Adachi, “A Quantitative Method for Evaluating Reconstructed One-Dimensional Bifurcation Diagrams,” Journal of Computers, vol.13, no.3, pp.271–278, 2018.
  11. Y. Itoh, Y. Tada and M. Adachi, “Reconstructing bifurcation diagrams with Lyapunov exponents from only time-series data using an extreme learning machine,” Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE, vol.8, no.1, pp.2–14, 2017.

International Conference (Oral, Refereed)

  1. Y. Itoh, Predicting a Critical Transition from Time-series Datasets Generated by LTspice Using a Parameter Space Estimation, the 2024 IEEE International Symposium on Circuits and Systems, Singapore, 2024.
  2. Y. Itoh, Predicting a Critical Transition in a Five-Dimensional Ecosystem Using Parameter Space Estimation, the 2023 International Symposium on Nonlinear Theory and Its Applications, Catania, Sicily, Italy, 2023
  3. A. Kato, Y. Itoh, M. Adachi, A Method for Quantifying the Complexity of Graph Structure Obtained from Chaotic Time Series Data, the 2023 International Symposium on Nonlinear Theory and Its Applications, Catania, Sicily, Italy, 2023.
  4. Y. Itoh, Verifying Robustness of Parameter Space Estimation for Predicting a Critical Transition, RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing 2023, Honolulu, 2023.
  5. A. Kato, Y. Itoh, M. Adachi, Information entropy of transition probability matrix obtained from chaotic time series data, RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing 2023, Honolulu, 2023.
  6. Yoshitaka Itoh, Predicting a Parameter Value at Which a Critical Transition Occurs from Lyapunov Exponents in an Estimated Parameter Space, NOLTA2022, remote, 2022.
  7. M.Yamashita, Y.Itoh, Pilot study on the biological responses to pleasant video stimuli in different intensities, KEER2022, Barcelona, 2022.
  8. K.Kawahara, Y.Ogra, Y.Itoh, T.Suko and M.Muraguchi, Modeling of Quantum Electron Transmission Process in Two-dimensional Nanowire System using Recurrent Neural Network, MNC2021, remote, 2021.
  9. A.Itaki, Y.Itoh and M.Adachi, “Relationship between Success Rate of Bifurcation Diagrams Reconstruction and Synaptic Weight Vectors of Predictor,” RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing 2021, 2021.
  10. Y. Itoh and M. Adachi, “Reconstructing bifurcation diagrams of all components in Rossler equations only from time-series data sets,” 2020 International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications, pp.484–487, remote, Nov. 2020.
  11. A.Itaki, Y.Itoh and M.Adachi, Effects of Omitting Pruning Procedure on Extreme Learning Machine for Bifurcation Diagrams, RISP International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing 2020, 2020.
  12. Y. Itoh and M. Adachi, “Reconstructing Bifurcation Diagrams of a Chaotic Neuron Model Using an Extremely Learning Machine,” The 9th International Conference on Extreme Learning Machines, Singapore, Nov. 2018.
  13. Y. Itoh and M. Adachi, “Reconstructing Bifurcation Diagrams of the Duffing Equations,” 2018 International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications, pp.243–246, Tarragona, Spain, Sep. 2018.
  14. Y. Itoh and M. Adachi, “Reconstruction of Bifurcation Diagrams using Time-series Data Generated by Electronic Circuits of the Rossler Equations,” 2017 International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications, pp.439–442, Cancun, Mexico, Dec. 2017.
  15. Y. Itoh and M. Adachi, “Reconstructing Bifurcation Diagrams of Induction Motor Drives using an Extreme Learning Machine,” The 8th International Conference on Extreme Learning Machines, 8 pages, Yantai, Chine, Oct. 2017.
  16. Y. Itoh and M. Adachi, “Reconstruction of Bifurcation Diagrams Using an Extreme Learning Machine with a Pruning Algorithm,” 2017 International Joint Conference on Neural Networks, pp.1809–1816, Anchorage, USA, May 2017.
  17. Y. Itoh and M. Adachi, “A Quantitative Method for Evaluating Reconstructed One-dimensional Bifurcation Diagrams,” 2016 International Conference on Artificial Intelligence, A15, 7 pages, Limerick, Ireland, Dec. 2016.
  18. Y. Itoh, Y. Tada and M. Adachi, “Reconstruction of Bifurcation Diagrams with Lyapunov Exponents for Chaotic Systems from only Time-series Data,” 2015 International Symposium on Nonlinear Theory and its Applications, pp.692–695, Hong Kong, Dec. 2015.
  19. Y. Itoh and M. Adachi, “Reconstruction of Bifurcation Diagrams from Time Series Data Using Echo-State Networks,” 2011 3rd International Conference on Machine Learning and Computing, pp.V1-174–178, Singapore, Feb. 2011.

International Conference (Poster, Refereed)

  1. Y. Itoh and M. Adachi, “Chaotic time series prediction by combing echo-state networks and radial basis function networks,” 2010 IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing, pp.238–243, Kittila, Finland, Aug. 2010.

Japanese Conference

  1. 石井佑磨, 伊藤佳卓, 工藤伊織, 植野彰規, 安達雅春, 布を介して測定された心電図のLSTMオートエンコーダーの改善, 信学技報 LP2024-44, 2024.
  2. 加藤昌徳, 伊藤佳卓, 安達雅春, カオス時系列データをグラフ化するための最適な分位数の決定手法, 信学技報 NLP2024-42, 2024.
  3. 加藤 海渡, 伊藤 佳卓, 高坂 拓司, Extreme learning machineを用いた自律系回路の実験データに基づく分岐解析, 2024年電子情報通信学会NOLTAソサイエティ大会, 福岡, 2024
  4. 松井大輝, 加藤海渡, 伊藤佳卓, 高坂拓司, 自律系より得られる時系列データおよびパラメータを学習したExtreme learning machineに基づく分岐解析手法, 信学技報 NLP2024-38, 2024.
  5. 加藤海渡, 伊藤佳卓, 高坂拓司, 離散力学系より得られる３つの時系列データのみを学習したExtreme learning machineに基づく分岐解析手法, 2024年電気学会全国大会, 3-024, 2024.
  6. 加藤海渡, 伊藤佳卓, 高坂拓司, 離散力学系より得られる時系列データおよびパラメータを学習したExtreme learning machineに基づく分岐解析手法, 2024年電子情報通信学会総合大会, N-1-09, 2024.
  7. 大久保 駿, 安達 雅春, 伊藤 佳卓, 植野 彰規, 小川 雄大, 工藤伊織, 布を介して計測された心電図のLSTMオートエンコーダによる分類, 信学技報, vol. 123, no. 354, NLP2023-114, pp. 145-148, 2024年1月.
  8. 池内 奈緒, 伊藤 佳卓, Scratchを用いたAIのパラメータ設定体験の学習効果, 令和5年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, P.140, 2023年
  9. 小林祐貴，杉山　聖，伊藤佳卓，須子統太，村口正和, 機械学習を用いたランダム不純物分布を有するナノワイヤ中での電子波動関数の時間発展予測モデル, 2023年 電気学会 電子・情報・システム部門大会, 2023
  10. 下山　新，木村尚仁，渋谷俊彦，小島洋一郎，伊藤佳卓, VRのためのToFを用いた動作検出の検討, 2023年 電気学会 電子・情報・システム部門大会, 2023
  11. 加藤昌徳，伊藤佳卓，安達雅春, カオス時系列データから得られるグラフ構造の複雑度の定量化の一手法, 2023年電子情報通信学会NOLTAソサイエティ大会, 東京, 2023
  12. 加藤 海渡，伊藤 佳卓，高坂 拓司, Extreme learning machineを用いた2次元離散力学系にみられるNeimark-Sacker分岐点の導出, 2023年電子情報通信学会NOLTAソサイエティ大会, 東京, 2023
  13. 小島 洋一郎、三船 光貴、小島 伊織、合田 元清、伊藤 佳卓、一戸 善弘、木村 尚仁、渡部 智希、横山 徹、北間 正崇, 画像センシングとデータ解析による食品分類に関する基礎研究, 第61回日本生体医工学会大会, 名古屋, 2023
  14. 神山 英昇、戸松 大心、北間 正崇、横山 徹、伊藤 佳卓、小島 洋一郎、清水 孝一, 光による内シャント透視イメージングに関する基礎的検討 IV〜並走血管における提案手法の有用性〜, 第61回日本生体医工学会大会, 名古屋, 2023
  15. 戸松，北間，神山，山下，菊池，横山，伊藤，小島，清水，内シャント光イメージングにおける血管内径計測自動化に向けての基礎的検討 ～ LSTMを用いた計測精度の血管深さ依存性に関する検討 ～，佐賀市，2023年．
  16. 戸松，北間，神山，山下，菊池，横山，伊藤，小島，清水，内シャント光透視における血管内径抽出の自動化に向けての基礎的検討 —LSTM を用いた血管像に対する判定 精度改善の試み—，第令和4年度 電気・情報関係学会北海道支部連合大会，リモート，2022年．
  17. 山下 政司，伊藤 佳卓，異なる強さの快喚起刺激と生体応答の一検討，第 61 回日本生体医工学会大会，新潟，2022年．
  18. 戸松，北間，山下，菊池，横山，伊藤，小島，清水，神山，内シャント光透視における血管内径抽出自動化に向けての基礎的検討 II - 血管内壁境界の推定精度向上の試み -，第 61 回日本生体医工学会大会，新潟，2022年．
  19. 山下政司, 伊藤佳卓, 緊張パフォーマンス課題と緊張緩和法に関する基礎的検討, 信学技報, 121巻337号, pp.135-139, リモート, 2022年.
  20. 伊藤佳卓, パラメータ空間推定による植生バイオマスモデルの臨界点予測のダイナミカルノイズに対するロバスト性の検証, 電子情報通信学会 技術研究報告, 121巻335号, pp.13-16, リモート, 2022年.
  21. 小倉 佑斗, 河原 圭汰, 伊藤 佳卓, 須子 統太, 村口 正和, 電子密度分布の時間発展データを用いたナノスケール半導体中の不純物分布予測モデル, 令和3年度 電気・情報関係学会北海道支部連合大会, 2021.
  22. 深澤 大心, 北間 正崇, 山下 政司, 菊池 明泰, 横山 徹, 伊藤 佳卓, 小島 洋一郎, 清水 孝一, 内シャント光透視における血管内径抽出の自動化に向けての基礎的検討 —機械学習モデル導入の試み—, 令和3年度 電気・情報関係学会北海道支部連合大会, 2021.
  23. 伊藤 佳卓，山下 政司，CNNを用いた血圧波解析による快・不快の感情識別の試み，第60回日本生体医工学会大会北海道支部大会，リモート，2021.
  24. Yamashita, Itoh, Aikawa, Yokoyama, Kitama, :Investigation of bio-responses to pleasant stimuli for different sensory modalities, The 60th Annual Conference of Japanese Society for Medical and Biological Engineering, remote, 2021.
  25. 伊藤 佳卓, 分岐図推定による植生バイオマスモデルの臨界点予測, 2021 NOLTAソサイエティ大会, PM-1-2, 2021年.
  26. 鈴木 皓平, 伊藤 佳卓, 時系列学習過程の学習損失を利用したパラメータの変化点検出, 令和2年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, P.120, 2020年.
  27. 小池 凌輔, 伊藤 佳卓, 口検出を用いたマスク未着用者検出アプリケーション, 令和2年度電気・情報関係学会北海道支部連合大会 講演論文集, P.86, 2020年.
  28. 中谷隆帆, 川原颯真, 伊藤佳卓, 須子統太, 村口正和, ランダム不純物分布を有するナノスケール半導体中での 電子透過率および時系列電子密度分布の機械学習によるモデル化, 第67回応用物理学会春季学術講演会, 2020.
  29. 川原颯真, 中谷隆帆, 平田紘大, 伊藤佳卓, 須子統太, 村口正和, ランダム不純物下での電子ダイナミクスのニューラルネットワークによるモデル化, 第５５回応用物理学会北海道支部/第１６回日本光学会北海道支部合同学術講演会, 2020年.
  30. 伊藤佳卓, 時系列データのみからの時間変化する外部入力の推定, 2019年度（第８回）道内4高専・道総研工業試験場・北海道科学大学との研究交流会, 札幌市, 2019年.
  31. 伊藤佳卓, 外部入力が変化する系から生成された時系列信号からの外部入力の変化推定, 令和元年度 電気・情報関係学会北海道支部連合大会講演論文集, p.127, 室蘭市, 2019年.
  32. 伊藤佳卓，安達雅春, エクストリーム学習器を用いたカオスニューロンの分岐図再構成, 電子情報通信学会 技術研究報告, 117巻272号, pp.53–58, 仙台市, 2017年.
  33. 伊藤佳卓，安達雅春, エクストリーム学習器を用いた三次元分岐図の再構成, 電子情報通信学会ソサイエティ大会, N-1-18, p.179, 東京, 2017年.
  34. 伊藤佳卓，安達雅春, 再構成した二次元分岐図のリアプノフ指数推定, 電子情報通信学会 技術研究報告, 117巻121号, pp.99-102, 宮古島市, 2017年.
  35. 伊藤佳卓，安達雅春, エコーステートネットワークと動径基底関数ネットワークの組合せによるカオス時系列予測, 電子情報通信学会 技術研究報告, 109巻269号, pp.27-30, 屋久島, 2009年.

Awards and Supports

  1. 2021 IEICE NOLTA Society NLP Presentation Award.
  2. 科研費(若手研究：2022年度〜)：分岐図推定を応用した生態の動的システムのモデリング手法の開発とその予測への応用
  3. 2021 NOLTA Society Conference Presentation Award.
  4. Young Researchers' Presentation Award of 2019 Joint Convention, the Hokkaido Chapters of the Institutes of Electrical and Information Engineers.
  5. Japan Student Services Organization, 2019.
  6. The NEC C&C Foundation, 2018.
  7. NOLTA2018 Student Paper Award
  8. Finalists of NOLTA2017 Best Student Paper Award
  9. The Murata Science Foundation, 2017.
  10. Tateisi Science and Technology Foundation, 2017.
  11. The Telecommunications Advancement Foundation, 2017
  12. Japan Student Services Organization, 2011.