Yuta Tokuoka

2012.04 - 2016.03     Bachelor of Biosciences and Informatics, Keio Univ.

2016.04 - 2018.03     Master of Science, Biosciences and Informatics, Keio Univ.

2018.04 -                      Doctor of Science, Biosciences and Informatics, Keio Univ.

1. 第7回生殖若手の会ベストプレゼンテーション賞(ポスター部門) , 2020

2. JSPS Research Fellowship for Young Scientists (DC2) , 2019

3. 天野工業技術研究所奨学金奨学生, 2018

4. GTC Japan 2017 ベストポスターアワードファイナリスト, 2017

1. Yuta Tokuoka, Takahiro G Yamada, Daisuke Mashiko, Zenki Ikeda, Noriko F Hiroi, Tetsuya J Kobayashi, Kazuo Yamagata, Akira Funahashi, "3D convolutional neural networks-based segmentation to acquire quantitative criteria of the nucleus during mouse embryogenesis", npj Systems Biology and Applications, 2020

2. Chikahiro Imashiro, Yuta Tokuoka, Kaito Kikuhara, Takahiro G Yamada, Kenjiro Takemura, Akira Funahashi, "Direct Cell Counting Using Macro-Scale Smartphone Images of Cell Aggregates", IEEE Access, 2020

3. Yuta Tokuoka, Shuji Suzuki, Yohei Sugawara, "An Inductive Transfer Learning Approach using Cycle-consistent Adversarial Domain Adaptation with Application to Brain Tumor Segmentation", ICBBE '19: Proceedings of the 2019 6th International Conference on Biomedical and Bioinformatics Engineering, 2019

4. Maya Ooka, Yuta Tokuoka, Shori Nishimoto, Takahiro G Yamada, Noriko F Hiroi, Akira Funahashi, "Deep Learning for Non-Invasive Determination of the Differentiation Status of Human Neuronal Cells by Using Phase-Contrast Photomicrographs", MDPI Applied Sciences, 2019

5. Shori Nishimoto, Yuta Tokuoka, Takahiro G Yamada, Noriko F Hiroi, Akira Funahashi, "Predicting the future direction of cell movement with convolutional neural networks", PLOS ONE, 2019

6. Yuta Tokuoka, Takahiro G Yamada, Noriko F Hiroi, Tetsuya J Kobayashi, Kazuo Yamagata, Akira Funahashi, "Convolutional Neural Network-Based Instance Segmentation Algorithm to Acquire Quantitative Criteria of Early Mouse Development", bioRxiv, 2018

1. Yuta Tokuoka, Shuji Suzuki, Yohei Sugawara. "An Inductive Transfer Learning Approach
using Cycle-consistent Adversarial Domain Adaptation with Application to Brain Tumor Segmentation", 2019 6th International Conference on Biomedical and Bioinformatics Engineering, Shanghai, China, Nov 13-15th, 2019

2. Yuta Tokuoka, Takahiro G. Yamada, Noriko F. Hiroi, Tetsuya J. Kobayashi, Kazuo Yamagata, Akira Funahashi. "Deep Learning-based quantitative evaluation of early embryo in infertility treatments", 20th International Conference on Systems Biology, Okinawa, Japan, Nov 1-5th, 2019

3. Yuta Tokuoka, Takahiro G. Yamada, Noriko F. Hiroi, Tetsuya J. Kobayashi, Kazuo Yamagata, Akira Funahashi. "Convolutional Neural Network-Based Instance Segmentation Algorithm to Acquire Quantitative Criteria of Early Mouse Development", 19th International Conference on Systems Biology, Lyon, France, Oct, 2018

4. Yuta Tokuoka, Noriko F. Hiroi, Tetsuya J. Kobayashi, Kazuo Yamagata, Akira Funahashi. "Segmenting four-dimensional fluorescence microscopic image using Convolutional Neural Network", 18th International Conference on Systems Biology, Blacksburg, Virginia, USA, Aug, 2017

5. Yuta Tokuoka, Noriko F. Hiroi, Tetsuya J. Kobayashi, Kazuo Yamagata, Akira Funahashi. "Segmenting three-dimensional fluorescence microscopic image using Convolutional Neural Network", International Workshop on Quantitative Biology 2017, Kanagawa, Japan, Apr, 2017

6. Yuta Tokuoka, Mitsunori Ozeki, Kaito Ii, Noriko F. Hiroi, Akira Funahashi. "Recognition of Cell Phenotype with Deep Learning and Comparative Analysis of Visual Features", NIG International Symposium 2015 JapanQ-Bioweek, Tokyo, Japan, Jan, 2016

1. 徳岡雄大, 山田貴大, 広井賀子, 小林徹也, 山縣一夫, 舟橋啓.「不妊治療に資する深層学習を用いた初期胚定量評価手法の開発」, 第7回 生殖若手の会, 2020年10月10日

2. 徳岡雄大, 山田貴大, 広井賀子, 小林徹也, 山縣一夫, 舟橋啓.「画像解析による不妊治療応用を目指した深層学習アルゴリズムの提案: 非染色マウス初期胚の細胞核セグメンテーションおよび多様な生物種へのアルゴリズムの適応」, 定量生物学の会　北海道キャラバン 2019, 北海道, 2019年11月6日

3. 徳岡雄大, 山田貴大, 広井賀子, Cornette Richard, 黄川田隆洋, 舟橋啓.「深層学習が駆動するPv11生存細胞スクリーニング系の構築」, 科研費新学術Resonance Bio全体会議2019 "Buy Me! Discover Resonance in the CHAOS.", 大阪, 2019年4月5日

4. 徳岡雄大, 山田貴大, 広井賀子, 小林徹也, 山縣一夫, 舟橋啓.「不妊治療に資する深層学習を用いた初期胚定量評価手法の開発」, 第18回日本再生医療学会総会, 兵庫, 2019年3月23日 (invited)

5. 徳岡雄大, 山田貴大, 広井賀子, Cornette Richard, 黄川田隆洋, 舟橋啓.「深層学習が駆動する
Pv11生存細胞スクリーニング系の構築」, エンジニアリングネットワーク・ワークショップ - 生物のもつ耐性機能と工学の融合 -, 東京, 2019年2月26日

6. 徳岡雄大, 山田貴大, 広井賀子, 小林徹也, 山縣一夫, Cornette Richard, 黄川田隆洋, 舟橋啓.「生命現象の定量解析に資するConvolutional Neural Networksを基盤とした顕微鏡画像解析手法の開発」, 定量生物学の会 第九回年会, 大阪, 2019年1月13日

7. 徳岡雄大, 山田貴大, 広井賀子, Cornette Richard, 黄川田隆洋, 舟橋啓.「深層学習による非侵襲的 Pv11細胞生存率測定法の構築」, 第二回慶應ライフサイエンスシンポジウム, 神奈川, 2018年8月24日

8. 徳岡雄大, 山田貴大, 広井賀子, 小林徹也, 山縣一夫, 舟橋啓.「マウス発生過程の定量的指標獲得を目指した深層学習による3次元蛍光顕微鏡画像セグメンテーションアルゴリズムの開発」, 科学研究費補助金新学術領域「レゾナンスバイオ: 共鳴誘導で革新するバイオイメージング」平成30平成30年度班会議, 神奈川, 2018年6月16日

9. Yuta Tokuoka, Noriko F Hiroi, Tetsuya J Kobayashi, Kazuo Yamagata, Cornette Richard, Kikawada Takahiro, Akira Funahashi. “Development of CNN Based Image Processing Algorithms for Microscopic Images in Quantitative Biology; Classification, Detection, and Segmentation”, GTC Japan 2017, ヒルトン 東京お台場, 東京, 2017年12月12日

10. 徳岡雄大, 広井賀子, 小林徹也, 山縣一夫, 舟橋啓.「深層学習を用いた4次元蛍光顕微鏡画像セグメンテーションアルゴリズムの開発」, 第一回慶應ライフサイエンスシンポジウム, 慶應義塾大学日吉キャンパス, 神奈川, 2017年8月28日

11. 徳岡雄大, 広井賀子, 小林徹也, 山縣一夫, 舟橋啓.「深層学習を用いた3次元蛍光顕微鏡画像セグメンテーションアルゴリズムの提案」, 定量生物学の会 第八回年会, 自然科学研究機構岡崎カンファレンスセンター, 愛知, 2017年1月8日

1. 徳岡雄大.「不妊治療に資する深層学習を用いた初期胚定量評価手法の開発」群馬大学数理データ科学教育研究センター主催第1回レギュラトリーサイエンスセミナー群馬, 2019年9月5日

2. 舟橋啓, 徳岡雄大.「新学術領域研究・学術研究支援基盤形成 「先端バイオイメージング支援プラットフォーム」AIによる生物画像解析トレーニングコース」機械学習による画像分類, 熊本, 2019年8月29日