ティティズイン (ティティズイン)

THI THI ZIN

写真a

所属

工学教育研究部 工学科情報通信プログラム担当

職名

教授

ホームページ

https://www.cc.miyazaki-u.ac.jp/imagelab/members.html

外部リンク

関連SDGs


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学位 【 表示 ／ 非表示 】

  • 博士（工学） （ 2007年3月   大阪市立大学 ）

  • 修士（工学） （ 2004年3月   大阪市立大学 ）

  • Master of Information Science （ 1999年5月   ヤンゴンコンピュータ大学大学院 （ミャンマー） ）

  • Bachelor of Science (Hons.) (Mathematics) （ 1995年5月   ヤンゴン大学（ミャンマー） ）

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研究キーワード 【 表示 ／ 非表示 】

  • 画像処理とその応用

  • 工場での作業の見える化

  • 高度な画像処理技術やAI技術を活用した 研究開発

  • 自立生活を支援するための高齢者24時間見守りシステム

  • ICTを活用した牛のモニタリングシステム

  • 知覚情報処理

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研究分野 【 表示 ／ 非表示 】

  • 情報通信 / 知覚情報処理  / 画像処理

  • 情報通信 / データベース

  • ライフサイエンス / 動物生産科学

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論文 【 表示 ／ 非表示 】

  • Hybrid Embedded Feature Matching for Robust Dairy Cow Identification Using 3D Point Cloud 査読あり 国際誌

    Pyae Phyo Kyaw, Pyke Tin, M. Aikawa, I. Kobayashi, Thi Thi Zin

    Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., Conference Proceedings (ICCE-Taiwan 2026)   2026年7月

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    担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

    Scopus

  • Placement-Free Multi-Camera Monitoring Using Skeletal and Spatial Information 査読あり 国際共著 国際誌

    Remon Nakashima, Thi Thi Zin, Wan-Jung Chang, Shinji Watanabe

    Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., Conference Proceedings (ICCE-Taiwan 2026)   2026年7月

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    担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

  • A Video-Based Framework for Non-Contact Neonatal Movement Analysis in Clinical Environments 査読あり 国際誌

    Hiroki Matsumoto, Remon Nakashima, Thi Thi Zin, Yuki Kodama

    Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., Conference Proceedings (ICCE-Taiwan 2026)   2026年7月

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    担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

  • Non-contact Monitoring of Dystocia in Dairy Cows Using Keypoint Detection and Semantic Segmentation 査読あり 国際誌

    T. Murayama, Thi Thi Zin, I. Kobayashi, M. Aikawa

    The 2026 IEEE International Conference on Consumer Technology – Pacific (ICCT-Pacific 2026)   2026年3月

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    担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE  

    In the dairy industry, labor shortages and the economic losses caused by calving accidents are significant issues. To address these problems, we propose a non-contact monitoring system using 360-degree cameras and deep learning techniques. This study focuses on constructing an automated workflow that detects cows, estimates their poses (standing or lying), and tracks individuals without attaching sensors to the animals. We employed YOLO11 for cow detection and keypoint extraction, and compared three models for pose estimation: Multilayer Perceptron (MLP), Gated Recurrent Unit (GRU), and Semantic Segmentation (Deeplabv3+). The experimental results showed that YOLO11 achieved a high detection accuracy (mAP@0.50: 99.47%) for bounding boxes. For pose estimation, the semantic segmentation approach with a ResNet101 backbone achieved the highest accuracy of 85.1%, outperforming keypoint-based methods. These results demonstrate the potential of the proposed system for basic behavioral monitoring in calving barns.

  • A Study on Supporting Neurocognitive Disorder Assessment for Deaf Individuals Using a Sign Language Recognition System 査読あり 国際誌

    N. Shibahara, Thi Thi Zin, S. Ito, N. Takahashi, N. Takemoto

    The 2026 IEEE International Conference on Consumer Technology – Pacific (ICCT-Pacific 2026)   2026年3月

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    担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：IEEE  

    The Mini Mental State Examination (MMSE) is widely used for screening Neurocognitive Disorder (NCD); however, ensuring diagnostic accuracy for Deaf individuals remains a challenge due to factors such as the potential subjectivity and translation errors introduced by sign language interpreters. To address this issue, this study proposes an automated MMSE scoring system employing Japanese Sign Language (JSL) recognition based on skeletal keypoints. The proposed method utilizes MediaPipe Pose and Hands to extract feature points from examination videos and employs a Long Short-Term Memory (LSTM) model to classify sign language responses. Evaluation results using 5-fold cross-validation on a dataset of Deaf individuals demonstrated a high average classification accuracy of 92.75%. Furthermore, the system successfully performed automated scoring compliant with the MMSE protocol. These results indicate that the proposed system can enable objective cognitive assessment without interpreter intervention, thereby contributing to more accurate diagnoses for Deaf individuals.

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書籍等出版物 【 表示 ／ 非表示 】

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MISC 【 表示 ／ 非表示 】

  • Bridging Fetal Monitoring and Umbilical Cord Blood Gas Parameter Prediction: A supervised learning approach using fetal heart rate variability

    Tunn Cho Lwin, Thi Thi Zin, Pyke Tin, Emi Kino, and Tsuyomu Ikenoue

    信学技報   47 - 50   2025年9月

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    担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：速報，短報，研究ノート等（学術雑誌）   出版者・発行元：一般社団法人　電子情報通信学会  

  • 画像処理を用いた牛の摂食検知に関する研究

    石川 太一、相川 勝、小林 郁雄、THI THI ZIN

    信学技報   ( 125 )   41 - 46   2025年8月

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    担当区分：最終著者,　責任著者   記述言語：英語   掲載種別：速報，短報，研究ノート等（学術雑誌）   出版者・発行元：一般社団法人　電子情報通信学会  

  • Preface 国際共著

    Pan J.S., Thi Thi Zin, Sung T.W., Lin J.C.W.

    Lecture Notes in Electrical Engineering   1322 LNEE   v - vii   2025年

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    担当区分：責任著者   記述言語：英語   掲載種別：速報，短報，研究ノート等（学術雑誌）   出版者・発行元：Lecture Notes in Electrical Engineering  

    Scopus

  • 深度カメラを用いた高齢者の行動推定に関する研究

    中嶋 麗文, Thi Thi Zin, 近藤 千博, 渡邊 信二

    第 37 回バイオメディカル・ファジィ・システム学会年次大会 講演論文集 (BMFSA2024)   37   46 - 52   2024年12月

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    担当区分：責任著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）   出版者・発行元：バイオメディカル・ファジィ・システム学会  

  • RGBカメラによって観測された運動症状を用いた パーキンソン病、本態性振戦の鑑別可能性に関する研究

    林田 高典, Thi Thi Zin, 杉山 崇史，酒井 克也，石井 信之，望月 仁志

    第 35 回バイオメディカル・ファジィ・システム学会年次大会 講演論文集 (BMFSA2022)   2022年12月

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    担当区分：責任著者   記述言語：日本語   掲載種別：研究発表ペーパー・要旨（全国大会，その他学術会議）   出版者・発行元：バイオメディカル・ファジィ・システム学会  

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講演・口頭発表等 【 表示 ／ 非表示 】

  • A Study on Supporting Neurocognitive Disorder Assessment for Deaf Individuals Using a Sign Language Recognition System 国際会議

    N. Shibahara, Thi Thi Zin, S. Ito, N. Takahashi, N. Takemoto

    The 2026 IEEE International Conference on Consumer Technology – Pacific (ICCT-Pacific 2026)   2026年3月30日 

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    開催年月日： 2026年3月28日 - 2026年3月30日

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

  • The Fusion Engine: Gender-Diverse Leadership as the Catalyst for a Sustainable and Intelligent Future 招待あり 国際会議

    Thi Thi Zin

    026 IEEE 2nd International Conference on Consumer Technology – Pacific (ICCT-Pacific 2026)   2026年3月29日 

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    開催年月日： 2026年3月28日 - 2026年3月30日

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

  • Non-contact Monitoring of Dystocia in Dairy Cows Using Keypoint Detection and Semantic Segmentation 国際会議

    T. Murayama, Thi Thi Zin, I. Kobayashi, M. Aikawa

    The 2026 IEEE International Conference on Consumer Technology – Pacific (ICCT-Pacific 2026)   2026年3月29日 

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    開催年月日： 2026年3月28日 - 2026年3月30日

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

  • Integrated RGB-Thermographic Vision System for Individual Calf Identification and Health Monitoring 国際会議

    Aung Si Thu Moe, Pyke Tin, Masaru Aikawa, Kazuyuki Honkawa , Thi Thi Zin

    The 9th IIEEJ International Conference on Image Electronics and Visual Computing (IEVC-2026)  2026年3月17日 

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    開催年月日： 2026年3月16日 - 2026年3月19日

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    The increasing demand for sustainable and welfare-oriented livestock farming has accelerated the use of advanced sensing and computer vision technologies. This study presents an integrated RGB-thermographic vision system for individual calf identification and automatic body temperature estimation during feeding at a milk-drinking station. Calves are highly vulnerable to infectious diseases, and traditional health monitoring methods are labor-intensive and inefficient. The proposed system employs a Detectron2 Mask R-CNN with a ResNeXt-101 backbone for calf body region detection and a ResNet-101-based transfer learning model for individual identification. Simultaneously, thermal images are analyzed to detect the calf’s eye and extract temperature data for health evaluation. By combining RGB and thermal modalities, this approach enables contactless, automated, and continuous monitoring, reducing manual intervention and supporting early disease detection in precision livestock farming.

  • Top-View Vision System for Individual Cow Identification in Dairy Parlors 国際会議

    Aung Si Thu Moe, Masaru Aikawa, Ikuo Kobayashi, Thi Thi Zin

    The 17th International Conference on Genetic and Evolutionary Computing (ICGEC-2025)  (Hybrid)  2025年12月19日 

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    開催年月日： 2025年12月18日 - 2025年12月19日

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：Hybrid  

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受賞 【 表示 ／ 非表示 】

  • BEST PAPER AWARD

    2025年12月   The 17th International Conference on Genetic and Evolutionary Computing (ICGEC-2025)   Markovian Digital Twins for Precision Healthcare: A Conceptual Framework

    Thi Thi Zin, Tunn Cho Lwin, Pyae Phyo Kyaw, Aung Si Thu Moe, Hiromitsu Hama, Pyke Tin, Tsuyomu Ikenoue

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    受賞区分：国際学会・会議・シンポジウム等の賞  受賞国：中華人民共和国

    Abstract. In our current era of swift technological advancement, the concept of digital twins has risen to prominence, serving as a crucial link between tangible objects and their virtual counterparts. This paper introduces the idea of Markovian Digital Twins, integrating the Markov property, a fundamental principle in probability theory, with digital twin technology to address key challenges in precision healthcare. By incorporating Markovian concepts, digital twins can make probabilistic predictions about a system's future states based solely on its current state, enabling proactive decision-making in real-world scenarios. This hybrid approach facilitates optimal decision processes in physical systems, particularly healthcare applications. We illustrate the potential of Markovian Digital Twins by applying them to the study of Autonomic Nervous System functions in humans. The feasibility of the concept is demonstrated through numerical simulations using the real-world SWELL dataset from Radboud University. Although this research is in its early stages, the integration of Markovian principles with digital twin technology offers promising applications in healthcare. This method has the potential to revolutionize how we monitor patients, enhance treatment strategies, and tailor medical care to individual needs. Our research establishes groundwork for a new paradigm in precision healthcare, utilizing the predictive capabilities of Markovian models within the context of digital twins.

  • BEST PAPER AWARD

    2025年11月   The seventh International Conference on. Smart Vehicular Technology, Transportation, Communication and Applications (VTCA2025)   Digital Cattle Twins: Revolutionizing Calving Management Through Markovian Prediction Systems

    Thi Thi Zin, Tunn Cho Lwin, Aung Si Thu Moe, Pyae Phyo Kyaw, Masaru Aikawa and Pyke Tin

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    受賞区分：国際学会・会議・シンポジウム等の賞  受賞国：中華人民共和国

    Abstract: The integration of digital twin technology with livestock management introduces new possibilities in precision livestock farming. Our research proposes the Digital Cattle Twin (DCT) system, a transformative approach to managing cattle calving during the critical periparturient period. This system merges Markovian modeling with real-time visual monitoring to enhance predictive accuracy in calving management. By modeling calving as a sequence of interconnected states within a Markov chain, the DCT predicts progression from early labor to postpartum recovery with high precision. Real-time probability calculations enable early detection of complications and optimal intervention timing. The system integrates diverse data streams, including vaginal temperature sensors for pre-calving temperature drops, AI-based video analysis for behavioral and movement changes, heart rate variability for stress detection, and spatial tracking for calving readiness. A predictive analytics engine processes this multimodal data, achieving high accuracy in detecting risks. The DCT’s adaptive learning architecture refines predictions using both individual and herd-level patterns, enabling a proactive rather than reactive management approach. Beyond calving, this framework illustrates how mathematical modeling and digital twins can redefine livestock management, opening pathways for broader applications in animal health, welfare, and production optimization.

  • IEEE GCCE 2025 Excellent Student Paper Award (Outstanding Prize)

    2025年9月   2025 IEEE 14th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2025)   A Conceptual Framework for Neonatal Motor Activity Monitoring Using Digital Twin Technology and Computer Vision: A Preliminary Study

    Remon Nakashima, Thi Thi Zin and Yuki Kodama

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    受賞区分：国際学会・会議・シンポジウム等の賞  受賞国：日本国

    Abstract—Continuous non‑contact monitoring of neonatal motor activity in the neonatal intensive care unit (NICU) is crucial for early detection of neurological disorders and for guiding timely clinical interventions. We introduce an infrared‑driven skeleton‑estimation prototype designed for real‑time operation that generates a live virtual “digital twin” of the infant’s posture to support clinician assessment. A deep‑learning pose model was fine‑tuned on a bespoke infrared key‑point dataset, and three motion‑quantification filters were evaluated: raw differencing (Method A), center‑aligned suppression (Method B), and a newly proposed skeleton template‑matching filter (Method C). Tests on a life‑sized neonatal mannequin confirmed centimetric joint‑localization accuracy, reliable detection of 50‑pixel hand displacements, and reduction of simulated camera‑shake artifacts to within five pixels. Building on these results, a follow‑up evaluation on pre‑term neonates showed that Method C suppressed static key‑point noise by 78 % while preserving physiological motion. This combined mannequin and in‑vivo evidence demonstrates the clinical feasibility of our infrared digital‑twin framework and establishes a foundation for automated assessment of pre‑term motor development.

  • ORAL PRESENTATION AWARD

    2025年9月   2025 IEEE 14th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE 2025)   A Conceptual Framework for Neonatal Motor Activity Monitoring Using Digital Twin Technology and Computer Vision: A Preliminary Study

    Remon Nakashima, Thi Thi Zin and Yuki Kodama

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    受賞区分：国際学会・会議・シンポジウム等の賞  受賞国：日本国

    Abstract—Continuous non‑contact monitoring of neonatal motor activity in the neonatal intensive care unit (NICU) is crucial for early detection of neurological disorders and for guiding timely clinical interventions. We introduce an infrared‑driven skeleton‑estimation prototype designed for real‑time operation that generates a live virtual “digital twin” of the infant’s posture to support clinician assessment. A deep‑learning pose model was fine‑tuned on a bespoke infrared key‑point dataset, and three motion‑quantification filters were evaluated: raw differencing (Method A), center‑aligned suppression (Method B), and a newly proposed skeleton template‑matching filter (Method C). Tests on a life‑sized neonatal mannequin confirmed centimetric joint‑localization accuracy, reliable detection of 50‑pixel hand displacements, and reduction of simulated camera‑shake artifacts to within five pixels. Building on these results, a follow‑up evaluation on pre‑term neonates showed that Method C suppressed static key‑point noise by 78 % while preserving physiological motion. This combined mannequin and in‑vivo evidence demonstrates the clinical feasibility of our infrared digital‑twin framework and establishes a foundation for automated assessment of pre‑term motor development.

  • Best Presentation Award

    2025年8月   The 19th International Conference on Innovative Computing, Information and Control (ICICIC2025)   Depth Camera-Based Analysis of Elderly Behavior for Risk Detection Using Skeletal Data

    Remon Nakashima, Thi Thi Zin, H. Tamura, S. Watanabe

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    受賞区分：国際学会・会議・シンポジウム等の賞  受賞国：日本国

    We present a non-contact, privacy-preserving monitoring system that estimates behavioral risk in elderly-care rooms using depth cameras. First, each video frame is processed to detect individuals and extract 13 skeletal keypoints via a YOLO-based person detector and pose estimator. These keypoints are fed into a two-stage model comprising a graph convolutional network (GCN) and a Transformer encoder, which capture spatial and temporal movement patterns. To contextualize actions, we apply semantic segmentation to identify key regions such as beds and chairs. A rule-based framework then integrates action predictions with spatial overlap between keypoints and environment masks to assign one of three risk levels: Safe, Attention, or Danger. For robustness, we apply temporal smoothing and fuse outputs from two depth cameras. Finally, we design and implement a lightweight graphical user interface (GUI) to visualize risk levels and issue real-time alerts. Experimental results show an overall accuracy of 89.8 % and a hazard-detection accuracy of 74.3 %.

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科研費（文科省・学振・厚労省）獲得実績 【 表示 ／ 非表示 】

  • AIと画像データ解析を活用した牛の摂食行動モニタリングによる持続可能な酪農の実現

    研究課題/領域番号：25K15158  2025年04月 - 2028年03月

    独立行政法人日本学術振興会  科学研究費基金  基盤研究(C)（一般）

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    担当区分：研究代表者 

    　畜産は全国農業総生産額の3 割以上を占める重要な産業であるが、不適切な家畜管理による生産性の低下が大きな問題となっている。その主たる原因は飼養形態の変化による1 頭あたり観察時間の短縮であり、飼養頭数の多頭化・農家の高齢化が進む畜産現場において、365 日24 時間にわたり家畜の異常や変化を観察し続けることは困難である。
    　申請者らは、主に非接触・非侵襲センサ情報のアルゴリズム解析技術に着目し、距離画像とビデオ画像を用いて牛の発情を検知できる独自アルゴリズムの開発に取り組んできた。本研究では、これらの技術を応用することで、牛の発情や分娩監視時の異常を自動検知できる省力的な24 時間
    家畜管理システムを開発する。

  • Enhanced AI-Driven Image Analysis for Early Mycoplasma Detection in Dairy Calves for innovations in Livestock Health Management

    研究課題/領域番号：25K15232  2025年04月 - 2028年03月

    独立行政法人日本学術振興会  科学研究費基金  基盤研究(C)（一般）

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    担当区分：研究分担者 

    　畜産は全国農業総生産額の3 割以上を占める重要な産業であるが、不適切な家畜管理による生産性の低下が大きな問題となっている。その主たる原因は飼養形態の変化による1 頭あたり観察時間の短縮であり、飼養頭数の多頭化・農家の高齢化が進む畜産現場において、365 日24 時間にわたり家畜の異常や変化を観察し続けることは困難である。
    　申請者らは、主に非接触・非侵襲センサ情報のアルゴリズム解析技術に着目し、距離画像とビデオ画像を用いて牛の発情を検知できる独自アルゴリズムの開発に取り組んできた。本研究では、これらの技術を応用することで、牛の発情や分娩監視時の異常を自動検知できる省力的な24 時間
    家畜管理システムを開発する。

  • 牛の分娩監視システムに関する研究

    研究課題/領域番号：18J14542  2018年04月 - 2020年03月

    科学研究費補助金  特別研究員奨励費

    須見 公祐、Thi Thi Zin（受入研究者）

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    担当区分：研究分担者 

    精度や耐久性が不十分な割に高価なウェラブル型センサの装着や、肉体的・精神的に大きな負担を強いられる目視によるカメラ映像のモニタリング等は、大規模化する畜産現場において現実的なコストで利用できるものが極めて少ない。そこで本研究では、監視カメラから得られる映像を用いて非接触型の分娩管理システムを開発することで、農家そして牛、両方の負担を減らすことを目的とする。
    本来、牛は牛群と呼ばれるグループで行動を行う。そして、分娩が間近になると分娩室という分娩専用の牛舎に移される。分娩室には2 頭以上を同時に入れるケースも多く、どの牛で分娩が始まったかを識別する必要があることから、個体識別と追跡処理が必要となる。次に、分娩行動の段階を追って検知を行う。抽出する特徴としては、尻尾が上がっているかどうか、牛が立っているか座っているか、落ち着きがなくなり移動量が増加するか、子牛を出産したかどうか、親牛が子牛を舐めているかどうかなど、それぞれの過程で自動的に異常を見つけ通報を行うアルゴリズムの開発を進める。分娩行動が起きたかどうかの判断は、これらのデータから各特徴の重要度（重み）を学習させることによって行う。そして、最終目標として難産など異常行動の検知を行うために事例を蓄積しながら知識ベースを充実させ、異常事態の検知を行い、分娩の各段階を監視して異常事態の検知ならびに通報が可能なシステムの開発を目指す。

  • 画像処理技術と非接触センサを用いた牛の発情検知及び分娩監視システムの開発

    研究課題/領域番号：17K08066  2017年04月 - 2021年03月

    科学研究費補助金  基盤研究(C)

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    担当区分：研究代表者 

    　畜産は全国農業総生産額の3 割以上を占める重要な産業であるが、不適切な家畜管理による生産性の低下が大きな問題となっている。その主たる原因は飼養形態の変化による1 頭あたり観察時間の短縮であり、飼養頭数の多頭化・農家の高齢化が進む畜産現場において、365 日24 時間にわたり家畜の異常や変化を観察し続けることは困難である。
    　申請者らは、主に非接触・非侵襲センサ情報のアルゴリズム解析技術に着目し、距離画像とビデオ画像を用いて牛の発情を検知できる独自アルゴリズムの開発に取り組んできた。本研究では、これらの技術を応用することで、牛の発情や分娩監視時の異常を自動検知できる省力的な24 時間
    家畜管理システムを開発する。

  • 特徴対応異種画像統合法を用いた個人特定法医画像診断法の開発

    研究課題/領域番号：15K15457  2015年04月 - 2018年03月

    科学研究費補助金  挑戦的萌芽研究

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    担当区分：研究分担者 

    　本研究は、災害や事件・事故における損傷の激しい遺体の身元確認において、迅速かつ高精度で個人を特定し得る「法医放射線画像コンピューター支援システム」の構築・整備を最終目標とするものである。骨の描出に優れた「X線画像診断」と「死後画像診断（Ai）」の連携に着眼し、身元確認困難な遺体の個人特定を、顔認識機能に代表される特徴対応異種画像統合法を駆使して行う挑戦的萌芽研究である。本法による個人特定は、我が国が直面する大震災や津波災害・山火事・噴火災害や重大事件・事故時において遺族の精神的負担軽減や財政的課題にも大いに寄与すると期待され切に望まれるものでもあり、まさに我が国が抱える課題の解決につながる実践的事業の一翼を強力に推進するものであると確信する。

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その他競争的資金獲得実績 【 表示 ／ 非表示 】

  • 実体験型ワークショップを通したAIおよびIoTによるDXを牽引するための次世代人材育成と研究・文化交流プログラム 国際共著

    2026年02月

    国立研究開発法人科学技術振興機構  国際青少年サイエンス交流事業（さくらサイエンスプログラム）さくら招へいプログラム 

    Thi Thi Zin

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    担当区分：研究代表者 

  • 少子化時代の安心出産を支えるスマート周産期ケア：AI統合による胎児から新生児への切れ目ない見守りシステム

    研究課題/領域番号：助成課題１  2025年12月 - 2026年12月

    公益財団法人鈴木謙三記念医科学応用研究財団  調査研究の助成 

    Thi Thi Zin

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    担当区分：研究代表者 

  • 情報通信技術とデジタルツインを融合したAI駆動型胎児健康管理システム

    2025年04月 - 2026年03月

    電気通信普及財団  2024年度研究調査助成　技術分野【４０周年記念枠】 

    Tunn Cho Lwin

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    担当区分：連携研究者 

  • 次世代AI及びIoT分野で活躍できる優秀な人材育成プログラムと研究交流 国際共著

    2021年12月 - 2022年03月

    JST  さくらサイエンス 

    Thi Thi Zin

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    担当区分：研究代表者 

  • 「魚介類の疾病予防のための画像解析技術の開発」 -水産学と工学の融合による新たな技術の創出- 国際共著

    2021年12月 - 2022年03月

    JST  さくらサイエンス 

    Thi Thi Zin

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    担当区分：研究代表者 

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受託研究受入実績 【 表示 ／ 非表示 】

  • 低電力電波センサによる心拍推定を活用した牛の分娩難産予測システムの研究開発

    2025年08月 - 2027年03月

    九州総合通信局  持続可能な電波有効利用のための基盤技術研究開発事業（FORWARD） 

    Thi Thi Zin

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    担当区分：研究代表者  受託研究区分：一般受託研究

  • ものづくり現場におけるIoT技術を活用した作業効率向上に関する研究

    2021年04月 - 2022年03月

    宮崎県工業技術センター  一般受託研究 

    Thi Thi Zin

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    担当区分：研究分担者  受託研究区分：一般受託研究

  • ものづくり現場におけるIoT技術を活用した作業効率向上に関する研究

    2020年06月 - 2021年03月

    宮崎県工業技術センター  一般受託研究 

    田村　宏樹、Thi Thi Zin

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    担当区分：研究分担者  受託研究区分：一般受託研究

  • JST ：日本・アジア青少年サイエンス交流事業

    2019年04月 - 2020年03月

    一般受託研究 

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    担当区分：研究代表者  受託研究区分：一般受託研究

    さくらサイエンスプラン：「科学技術研修コース」（Ｃコース）
    次世代AI及びIoTの分野で活躍できる優秀な人材育成プログラムと研究交流

  • JST ：日本・アジア青少年サイエンス交流事業

    2018年06月 - 2018年10月

    一般受託研究 

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    担当区分：研究代表者  受託研究区分：一般受託研究

    さくらサイエンスプラン：「科学技術研修コース」（Ｃコース）
    ミャンマーの優秀な学生を対象にした、日本の最先端 ICTと各種分野における学際研究の技術移転と研究交流

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研究・技術シーズ 【 表示 ／ 非表示 】

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