Hiroshi Higashi

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Books and Book Chapters

  1. 東広志, 中西正樹, 田中聡久, 脳波処理とブレイン・コンピュータ・インタフェース —計測・処理・実装・評価の基礎—, コロナ社, 2022.
  2. H. Higashi and T. Tanaka, “Chapter 4: EEG signal processing with signal structures,” Signal Processing and Machine Learning for Brain-Machine Interfaces (T. Tanaka and M. Arvaneh Eds.), The Institution of Engineering and Technology, London, 2018.

Journal Papers

  1. S. Nomura, J. Hara, H. Higashi and Y. Tanaka, “Dynamic sensor placement based on sampling theory for graph signals,” IEEE Open Journal of Signal Processing, vol. XXX, no. XXX, pp. XXX, 2024.
    DOI: 10.1109/OJSP.2024.3466133

  2. H. Higashi, “Dynamics of visual attention in exploration and exploitation for reward-guided adjustment tasks,” Consciousness and Cognition, vol. 123, no. 1, p. 103724, 2024.
    DOI: 10.1016/j.concog.2024.103724
  3. H. Higashi, “Dimension-wise sequential update for learning a multidimensional environment in humans,” Journal of Cognitive Neuroscience, vol. 35, no. 5, pp. 841-855, 2023.
    DOI: 10.1162/jocn_a_01975
  4. K. Ito, H. Higashi, A. Hietanen, P. Fält, K. Hine, M. Hauta-Kasari, and S. Nakauchi, “The optimization of the light-source spectrum utilizing neural networks for detecting oral lesions,” Journal of Imaging, vol. 9, no. 1, p. 7, 2023.
    DOI: 10.3390/jimaging9010007 Open Access
  5. S. Nakauchi, T. Kondo, Y. Kinzuka, Y. Taniyama, H. Tamura, H. Higashi, K. Hine, T. Minami, J. M. M. Linhares, and S. M. C. Naschimento, “Universality and superiority in preference for chromatic composition of art paintings,” Scientific Reports, vol. 12, no. 4294, 2022.
    DOI: 10.1038/s41598-022-08365-z Open Access
  6. S. Nakakoga, H. Higashi, J. Muramatsu, S. Nakauchi, and T. Minami, “Asymmetrical characteristics of emotional responses to pictures and sounds: Evidence from pupillometry,” PLOS ONE, vol. 15, no. e0230775, 2020.
    DOI: 10.1371/journal.pone.0230775 Open Access
  7. T. Nishimoto, H. Higashi, H. Morioka, and S. Ishii, “An EEG-based personal identification method using unsupervised feature extraction and its robustness against intra-subject variability,” Journal of Neural Engineering, vol. 17, no. 026007, 2020.
    DOI: 10.1088/1741-2552/ab6d89 Open Access
  8. H. Higashi, M.V. Bui, A. Syahir, and S. Nakauchi, “Computational lighting for extracting optical features from RGB images,” Measurement, vol. 151, no. 107183, 2020.
    DOI: 10.1016/j.measurement.2019.107183
  9. H. Higashi, T. Minami, and S. Nakauchi, “Cooperative update of beliefs and state-transition functions in human reinforcement learning,” Scientific Reports, vol. 9, no. 17794, 2019.
    DOI: 10.1038/s41598-019-53600-9 Open Access
  10. T. Tamura, H. Higashi, and S. Nakauchi, “Dynamic visual cues for differentiating mirror and glass,” Scientific Reports, vol. 8, no. 8403, 2018.
    DOI: 10.1038/s41598-018-26720-x Open Access
  11. H. Higashi, T. Minami, and S. Nakauchi, “Variation in event-related potentials by state transitions,” Frontiers in Human Neuroscience, vol. 11, p. 75 (11 pages), 2017.
    DOI: 10.3389/fnhum.2017.00075 Open Access
  12. H. Higashi, T. M. Rutkowski, T. Tanaka, and Y. Tanaka, “Multilinear discriminant analysis with subspace constraints for single-trial classification of event-related potentials,” IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, vol. 10, no. 7, pp. 1295–1305, 2016.
    DOI: 10.1109/JSTSP.2016.2599297 Open Access
    Python code
  13. H. Higashi, G. M. ElMasry, and S. Nakauchi, “Sparse regression for selecting fluorescence wavelengths for accurate prediction of food properties,” Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, vol. 154, pp. 29–37, 2016.
    DOI: 10.1016/j.chemolab.2016.03.008
  14. N. Tomida, T. Tanaka, S. Ono, M. Yamagishi, and H. Higashi, “Active data selection for motor imagery EEG classification,” IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 62, no. 2, pp. 458–467, 2015.
    DOI: 10.1109/TBME.2014.2358536
  15. H. Higashi and T. Tanaka, “Common spatio-time-frequency patterns for motor-imagery based brain machine interfaces,” Computational Intelligence and Neuroscience, vol. 2013, Article ID 537218, 12 pages, 2013.
    DOI: 10.1155/2013/537218 Open Access
  16. Y. Kimura, T. Tanaka, H. Higashi, and N. Morikawa, “SSVEP-based brain-computer interfaces using FSK-modulated visual stimuli,” IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 60, no. 10, pp. 2831–2838, 2013.
    DOI: 10.1109/TBME.2013.2265260
  17. H. Higashi and T. Tanaka, “Simultaneous design of FIR filter banks and spatial patterns for EEG signal classification,” IEEE Transactions on Biomedical Engineering, vol. 60, no. 4, pp. 1100–1110, 2013.
    DOI: 10.1109/TBME.2012.2215960

Review Articles

  1. A. Bonci, S. Fiori, H. Higashi, T. Tanaka, and F. Verdini, “An introductory tutorial on brain–computer interfaces and their applications,” Electronics, vol. 10, no. 560, 2021.
    DOI: 10.3390/electronics10050560
  2. 田中聡久, 東広志, “非侵襲生体信号の処理と解析 –II– ブレイン・コンピュータ・インタフェース,” システム／制御／情報, vol. 62, no. 4, pp. 159-165, 2018.
    DOI: 10.11509/isciesci.62.4_159
  3. 東広志, 田中聡久, “信号構造を利用する脳波処理,” 計測と制御, vol. 55, no. 11, pp. 960–965, 2016.
    DOI: 10.11499/sicejl.55.960

International Conferences

  1. S. Harada, J. Hara, H. Higashi, and Y. Tanaka, “Denoising for Neuromorphic Cameras Based on Graph Spectral Features,” The IEEE 26th International Workshop on Multimedia Signal Processing, West Lafayette, USA, Oct. 2024.
  2. R. Kaneko, H. Kojima, K. Yanagiya, J. Hara, H. Higashi, and Y. Tanaka, “Multiscale graph construction using non-local cluster features,” IEEE International Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP), London, UK, Sep. 2024.
  3. R. Kaneko, H. Higashi, and Y. Tanaka, “Physics-inspired synthesized marine snow image dataset,” 2024 European Conference on Computer Vision (ECCV) Workshops, Milan, Italy, Sep. 2024.
  4. H. Kojima, H. Higashi, and Y. Tanaka, “Interpretable graph signal denoising using regularization by denoising,” The 32nd European Signal Processing Conference (EUSIPCO), pp. 2322–2326, Lyon, France, Aug. 2024.
  5. J. Hara, S. Ono, H. Higashi, and Y. Tanaka, “Sensor placement problem on networks for sensors with multiple specifications,” The 32nd European Signal Processing Conference (EUSIPCO), pp. 2327–2331, Lyon, France, Aug. 2024.
  6. S. Kotani, H. Higashi, and Y. Tanaka, “Single-channel P300 decomposition using detector-kernel networks,” The 39th International Technical Conference on Circuits/Systems, Computers, and Communications (ITC-CSCC 2024), Okinawa, Japan, July 2024.
  7. R. Kaneko, J. Hara, K. Yanagiya, H. Higashi, and Y. Tanaka, “Multiscale graph signal clustering,” Graph Signal Processing Workshop 2024, Delft, The Netherlands, June 2024.
  8. R. Kumagai, H. Kojima, H. Higashi, and Y. Tanaka, “GSP-Traffic: Graph signal processing dataset based on traffic simulation,” Graph Signal Processing Workshop 2024, Delft, The Netherlands, June 2024.
  9. K. Yanagiya, H. Higashi, and Y. Tanaka, “Edge sampling based on graph sampling theory for graph sparsification,” ASPIRE Workshop, Hiroshima, Japan, Mar. 2024.
  10. A. Fukuhara, J. Hara, H. Higashi, and Y. Tanaka, “Graph filter transfer for estimating time-varying networks by using kalman filter,” ASPIRE Workshop, Hiroshima, Japan, Mar. 2024.
  11. A. Tamaru, J. Hara, H. Higashi, Y. Tanaka, and A. Ortega, “Optimizing k in kNN graphs with graph learning perspective,” 2024 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), pp. 9441–8445, Seoul, Republic of Korea, April. 2024.
    DOI: 10.1109/ICASSP48485.2024.10446984
  12. K. Yanagiya, J. Hara, H. Higashi, Y. Tanaka, and A. Ortega, “Lossy compression of adjacency matrices by graph filter banks,” 2024 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), pp. 9386–9390, Seoul, Republic of Korea, April. 2024.
    DOI: 10.1109/ICASSP48485.2024.10448045
  13. R. Kaneko, Y. Sato, T. Ueda, H. Higashi, and Y. Tanaka, “Marine snow removal benchmarking dataset,” 2023 Asia Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC 2023), pp. 764–771, Taipei, Taiwan, Nov. 2023.
  14. Z. Song, H. Higashi, and S. Ishii, “EEG study on anticipation of difficulty for upcoming auditory task,” 2023 Asia Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC 2023), pp. 546–553, Taipei, Taiwan, Nov. 2023.
  15. H. Higashi, “Supervised single-channel EEG decomposition using detector-kernel networks for noise reduction,” 2023 Asia Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC 2023), pp. 516–521, Taipei, Taiwan, Nov. 2023.
  16. Z. Zhou, H. Higashi, and S. Ishii, “Data generation for missing frequencies in SSVEP-based brain computer interfaces,” The 19th Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence, Shanghai, China, Nov. 2022.
  17. Z. Liang, H. Higashi, S. Oba, and S. Ishii, “Brain dynamics encoding from visual input during free viewing of natural videos,” International Joint Conference on Neural Networks 2019, Budapest, Hungary, p. N-19366, July 2019.
  18. S. Nakakogao, H. Kajita, H. Higashi, S. Nakauchi, and T. Minami, “Puplillary changes reflect visual spatial attention modualated by emotional sounds,” European Conference on Visual Perception 2018, Trieste, Italy, Aug. 2018.
  19. Y. Nihei, H. Higashi, T. Minami, and S. Nakauchi, “Rapid categorization of face-like objects in a fast-periodic visual stimulation,” European Conference on Visual Perception 2018, Trieste, Italy, Aug. 2018.
  20. S. Nakuchi, T. Kondo, H. Higashi, M.M.J. Linhares, M.C.S. Nascimento, “Color statistics underlying preference judgement for art paintings,” The 18th Annual Meeting of the Vision Sciences, Florida, USA, May 2018.
  21. T. Kondo, N. Okada, K. Maruchi, Y. Misaki, H. Higashi, J. AR Monteiro, C. Montagner, J. MM Linhares, S. MC Nascimento, S. Nakauchi, “Chromatic composition and preferences of paintings — Comparative study for Japanese and Portuguese observers and paintings,” The 24th symposium of the International Colour Vision Society, Berlin, Germany, Aug. 2017.
  22. H. Tamura, H. Higashi, and S. Nakauchi, “Multiple cues for visual perception of mirror and glass materials,” The 17th Annual Meeting of the Vision Sciences, Florida, USA, May 2017.
  23. S. Nakauchi, K. Shiromi, H. Higashi, M. Shehata, and S. Shimojo, “Luminance-contrast reversal disambiguates illumination interpretation in #TheDress,” The 17th Annual Meeting of the Vision Sciences, Florida, USA, May 2017.
  24. H. Higashi, T. M. Rutkowski, T. Tanaka, and Y. Tanaka, “Smoothing of xDAWN spatial filters for robust extraction of event-related potentials,” in Proceedings of The 2016 Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC 2016), pp. 1–5, Jeju, Korea, Dec. 2016.
    DOI: 10.1109/APSIPA.2016.7820750
  25. T. Kondo, J. L. Nieves, E. M. Valero, H. Higashi, and S. Nakauchi, “Functional illumination supporting the visual detection of plaques,” in Proceedings of IS&T 24th Color Imaging Conference (CIC 24), pp. 219–224, San Diego, USA, Nov. 2016.
    DOI: 10.2352/ISSN.2169-2629.2017.32.219
  26. H. Tamura, H. Higashi, and S. Nakauchi, “Kinetic cue perceptual discrimination between mirror and glass,” European Conference on Visual Perception, Barcelona, Spain, Aug. 2016.
  27. K. Ito, H. Higashi, and S. Nakauchi, “A visualization method for hand cleanness using fluorescent spectrum,” in Proceedings of The 2016 International Conference on Advanced Informatics: Concepts, Theory and Applications, pp. 1–5, Penang, Malaysia, Aug. 2016.
    DOI: 10.1109/ICAICTA.2016.7803096
  28. T. Kondo, H. Higashi, and S. Nakauchi, “Optimization of illuminant spectrum for visual detection of foreign substances in jams,” in Proceedings of The 2016 International Conference on Advanced Informatics: Concepts, Theory and Applications, pp. 1–4, Penang, Malaysia, Aug. 2016.
    DOI: 10.1109/ICAICTA.2016.7803123
  29. S. Ryu, H. Higashi, T. Tanaka, S. Nakauchi, and T. Minami, “Spatial smoothing of canonical correlation analysis for steady state evoked potential based brain computer interfaces,” in Proceedings of 38th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC 2016), pp. 1516–1519, Florida, USA, Aug. 2016.
    DOI: 10.1109/EMBC.2016.7590998
  30. Y. Suzuki, T. Shinkai, H. Higashi, T. Minami and S. Nakauchi, “Mismatch between perception and neural response in glare illusion,” The 16th Annual Meeting of the Vision Sciences, Florida, USA, May, 2016.
  31. H. Tamura, M. Tsukuda, H. Higashi, and S. Nakauchi, “Perceptual segregation between mirror and glass material under natural and unnatural illumination,” The 16th Annual Meeting of the Vision Sciences, Florida, USA, May, 2016.
  32. H. Higashi,, T. M. Rutkowski, T. Tanaka, and Y. Tanaka, “Subspace-constrained multilinear discriminant analysis for ERP-based brain computer interface classification,” in Proceedings of The 2015 Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC 2015), pp. 934–940, Hong Kong, China, Dec. 2015.
    DOI: 10.1109/APSIPA.2015.7415409
  33. K. Ito, Yuki Ota, H. Higashi, and S. Nakauchi, “Spectral-difference enhancing illuminant for improving visual detection of blood vessels,” in Proceedings of The 2015 International Conference on Advanced Informatics: Concepts, Theory and Applications, Chonburi, Thailand, Aug. 2015.
    DOI: 10.1109/ICAICTA.2015.7335377
  34. Y. Ota, H. Higashi, and S. Nakauchi “Objective assessment and qualification of pearl quality by spectral-spatial features,” in Proceedings of The 2015 International Conference on Advanced Informatics: Concepts, Theory and Applications, Chonburi, Thailand, Aug. 2015.
    DOI: 10.1109/ICAICTA.2015.7335372
  35. H. Higashi, T. Minami, S. Nakauchi “Classification of electroencephalogram under different process of stimulus occurrences in an oddball paradigm,” in Proceedings of International Conference of Global Network for Innovative Technology 2014, Penang, Malaysia, Dec. 2014.
  36. H. Higashi, T. Tanaka, and Y. Tanaka “Smoothing of spatial filter by graph Fourier transform for EEG signals,” in Proceedings of The 2014 Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC 2014), pp. 1–8, Siem Reap, Cambodia, Dec. 2014.
    DOI: 10.1109/APSIPA.2014.7041710
  37. H. Higashi and T. Tanaka, “Band selection by distance of spatial patterns for brain machine interfacing,” in Proceedings of The 2014 International Conference on Advanced Informatics: Concepts, Theory and Applications, pp. 63–68, Bandung, Indonesia, Aug. 2014.
    DOI: ICAICTA.2014.7005916
  38. H. Higashi and T. Tanaka, “Band selection by criterion of common spatial patterns for motor imagery based brain machine interfaces,” in Proceedings of The 2013 Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC 2013), pp. 1–7, Kaohsiung, Taiwan, Oct. 2013.
    DOI: 10.1109/APSIPA.2013.6694273
  39. H. Higashi and T. Tanaka, “Regularization using similarities of signals observed in nearby sensors for feature extraction of brain signals,” in Proceedings of 35th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC 2013), pp. 7420–7423, Osaka, Japan, Jul. 2013.
    DOI: 10.1109/EMBC.2013.6611273
  40. N. Tomida, H. Higashi, T. Tanaka, “A joint tensor diagonalization approach to active data selection for EEG classification,” in Proceedings of 2013 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP 2013), pp. 983–987, Vancouver, Canada, May. 2013.
    DOI: 10.1109/ICASSP.2013.6637796
  41. S. Yoshimoto, Y. Washizawa, T. Tanaka, H. Higashi, J. Tamura, “Toward multi-command auditory brain computer interfacing using speech stimuli,” in Proceedings of APSIPA Annula Summit and Conference 2012 (APSIPA ASC 2012), pp. 1–4, Hollywood, USA, Dec. 2012.
  42. H. Higashi and T. Tanaka, “Time sparsification of EEG signals in motor-imagery based brain computer interfaces,” in Proceedings of 34th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC 2012), pp. 4271–4274, San Diego, USA, Aug. 2012.
    DOI: 10.1109/EMBC.2012.6346910
  43. C. Zhang, Y. Kimura, H. Higashi, and T. Tanaka, “A simple plat form of brain-contralled mobile robot and its implementation by SSVEP,” in Proceedings of 2012 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2012), pp. 1–7, Brisbane, Australia, Jun. 2012.
    DOI: 10.1109/IJCNN.2012.6252579
  44. H. Higashi, A. Cichocki, and T. Tanaka, “Regularization using geometric information between sensors capturing features from brain signals,” in Proceedings of 2012 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP 2012), pp. 721–724, Kyoto, Japan, Mar. 2012.
    DOI: 10.1109/ICASSP.2012.6287985
  45. L. Zhang, C. Zhang, H. Higashi, J. Cao, and T. Tanaka, “Common spatial pattern using multivariate EMD for EEG classification,” in Proceedings of The 2011 Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference (APSIPA ASC 2011), Wed-PM. SS4 (5 pages), Xi’an, China, Oct. 2011.
  46. H. Higashi and T. Tanaka, “Optimal design of a bank of spatio-temporal filters for EEG signal classification,” in Proceedings of 33rd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC 2011), pp. 6100–6103, Boston, USA, Sept. 2011.
    DOI: 10.1109/IEMBS.2011.6091507
  47. H. Higashi, T. M. Rutkowski, Y. Washizawa, A. Cichocki, and T. Tanaka, “EEG auditory steady state responses classification for the novel BCI,” in Proceedings of 33rd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC 2011), pp. 4576–4579, Boston, USA, Sept. 2011.
    DOI: 10.1109/IEMBS.2011.6091133
  48. H. Higashi and T. Tanaka, “Classification by weighting for spatio-frequency components of EEG signal during motor imagery,” in Proceedings of 2011 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP 2011), pp. 585–588, Prague, Czech Republic, May 2011.
    DOI: 10.1109/ICASSP.2011.5946471
  49. Y. Washizawa, H. Higashi, T. M. Rutkowski, T. Tanaka, and A. Cichocki, “Tensor based simultaneous feature extraction and sample weighting for EEG classification,” Lecture Notes in Computer Science, vol. 6444, pp. 26–33, 17th International Conference on Neural Information Processing (ICONIP 2010), Sydney, Australia, Nov. 2010.
    DOI: 10.1007/978-3-642-17534-3_4
  50. H. Higashi, T. Tanaka, and Y. Mitsukura, “Rhythmic component extraction considering phase alignment and the application to motor imagery-based brain computer interfacing,” in Proceedings of 2010 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2010), pp. 3508–3513, Barcelona, Spain, Jul. 2010.
    DOI: 10.1109/IJCNN.2010.5596476
  51. T. Tanaka, H. Higashi, and Y. Saito, “Rhythmic component extraction for EEG signals with reduced computational complexity,” in Proceedings of 2009 IEEE International Symposium on Biomedical Engineering (ISBME 2009), no. 1054, Bangkok, Thailand, Dec. 2009.
  52. H. Higashi, T. M .Rutkowski, Y. Washizawa, T. Tanaka, and A. Cichocki, “Imagery movement paradigm user adaption improvement with quasi-movement phenomenon,” Advances in Cognitive Neurodynamics (II), pp. 683–688, The 2nd International Conference on Cognitive Neurodynamics (ICCN 2009), Hangzshou, China, Nov. 2009.
  53. H. Higashi, T. Tanaka, and A. Funase, “Classification of single trial EEG during imagined hand movement by rhythmic component extraction,” in Proceedings of 31st Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC 2009), pp. 2482–2485, Minneapolis, USA, Sept. 2009.
    DOI: 10.1109/IEMBS.2009.5334806
  54. Y. Saito, T. Tanaka, and H. Higashi, “Adaptive rhythmic component extraction with regularization for EEG data analysis,” in Proceedings of 2009 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP 2009), pp. 353–356, 2009.
    DOI: 10.1109/ICASSP.2009.4959593

国内会議

  1. 原田晋平, 原惇也, 東広志, 田中雄一, “グラフ周波数特徴を用いたイベントカメラのノイズ除去,” 電子情報通信学会画像工学研究会, 信学技報, vol. 124, no. 176, IE2024-18, pp. 1-6, 広島, 2024年9月.
  2. 金子玲菜, 原惇也, 柳谷健太, 小島颯, 東広志, 田中雄一, “非局所的特徴を用いたマルチスケールグラフの構築,” 電子情報通信学会映像情報メディア学会年次大会, 札幌, 2024年8月.
  3. 熊谷塁, 小島颯, 東広志, 田中雄一, “GSP-Traffic Dataset：グラフ上データ解析のための交通流シミュレーションに基づくデータセット,” 電子情報通信学会信号処理研究会, 信学技報, vol. 124, no. 58, SIP2024-2, pp. 7-12, 新潟, 2024年6月.
  4. 室矢岳大, 東広志, 田中雄一, “印刷及びスキャンされたグレースケール画像からの深層学習を利用した埋め込み色情報復元,” 電子情報通信学会画像工学研究会, 信学技報, vol. 124, no. 60, IE2024-14, pp. 72-77, 新潟, 2024年6月.
  5. 高波圭吾, 小島颯, 原惇也, 東広志, 坂東幸浩, 高村誠之, 田中雄一, “深層展開を利用した多モーダルグラフ信号のグラフ学習を伴うノイズ除去,” 電子情報通信学会画像工学研究会, 信学技報, vol. 123, no. 432, IE2023-123, pp. 301-306, 沖縄, 2024年3月.
  6. 金子玲菜, 東広志, 田中雄一, “物理モデルに基づく水中画像生成,” 電子情報通信学会画像工学研究会, 信学技報, vol. 123, no. 432, IE2023-142, pp.396-401, 沖縄, 2024年3月.
  7. 福原伝博, 原惇也, 東広志, 田中雄一, “グラフ転移学習と最適輸送に基づく時変ネットワークのための非同期カルマンフィルタ,” 電子情報通信学会信号処理研究会, 信学技報, vol. 123, no. 402, SIP2023-125, pp. 103-108, 沖縄, 2024年2月.
  8. 野村紗希, 原惇也, 東広志, 田中雄一, “サンプリング定理とオンライン辞書学習に基づくグラフ上の動的なセンサ配置選択,” 電子情報通信学会信号処理研究会, 信学技報, vol. 123, no. 402, SIP2023-124, pp. 97-102, 沖縄, 2024年2月.
  9. 田丸明日香, 原惇也 (equal contribution), 東広志, 田中雄一, Antonio Ortega, “グラフ学習の観点を利用したk近傍グラフにおけるkの最適化,” 第38回信号処理シンポジウム, 京都, 2023年11月.
  10. 小島颯, 東広志, 田中雄一, “Graph-RED: Regularization by Denoising を用いたグラフ信号のノイズ除去,” 第38回信号処理シンポジウム, 京都, 2023年11月.
  11. 金子玲菜, 佐藤祐哉, 上田拓実, 東広志, 田中雄一, “マリンスノー除去のためのデータセット,” 第38回信号処理シンポジウム, 京都, 2023年11月.
  12. 柳谷健太, 原惇也, 東広志, 田中雄一, “グラフフィルタバンクを用いた隣接行列の非可逆圧縮,” 電子情報通信学会信号処理研究会, 信学技報, vol. 123, no. 152, SIP2023-57, pp. 49-54, 吹田, 2023年8月.
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  23. 近藤泰成, 東広志, Sergio M.C. Nascimento, 中内茂樹, “絵画の色彩選好におけるポルトガル人と日本人の類似性と相違点,” 第4回多元質感知領域班会議, 宮城, 2017年6月
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  25. 伊藤和哉, 東広志, 中内茂樹, “蛍光特性に基づく手の汚染分布可視化,” 日本色彩学会視覚情報基礎研究会第30回研究発表会, 千葉, 2017年2月.
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  27. 近藤泰成, J. L. Nieves, E. M. Valero, 東広志, 中内茂樹, “プラーク検出を補助する機能性光源,” 日本色彩学会視覚情報基礎研究会第29回研究発表会, pp. 21–24, 東京, 2016年12月.
  28. 田村秀樹, 東広志, 中内茂樹, “回転運動物体に対する鏡・ガラス材質の知覚,” 質感のつどい第2回公開フォーラム, 千葉, 2016年11月.
  29. 東広志, “チャンネル間の連結度を利用した脳波アーチファクト除去,” 電子情報通信学会第31回信号処理シンポジウム, pp. 103–104, 2016年11月.
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  50. 東広志, 田中聡久, “運動想像時脳波の空間-周波数成分の重み付けによる識別,” 電子情報通信学会第25回信号処理シンポジウム, pp. 121–126, 奈良, 2010年11月.
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Thesis