研究業績

Journal

1. H. Yokota*, K. Yamada*, Y. Tanaka, and A. Ortega, “Time-varying graph learning with constraints on graph temporal variation,” IEEE Trans. Signal Process., vol. 74, pp. 3017–3032, 2026. (* Equal contribution). [link]
2. K. Yanagiya, K. Yamada, Y. Katsuhara, T. Takatani, and Y. Tanaka, “Edge sampling of graphs: Graph signal processing approach with edge smoothness,” IEEE Trans. on Signal and Information Processing over Networks, vol. 11, pp. 1592–1604, 2025.　[link]
3. K. Yamada, N. Akaishi, K. Yatabe, and Y. Takayama, “Ptychographic phase retrieval via a deep-learning-assisted iterative algorithm,” Journal of Applied Crystallography, vol. 57, no. 5, pp. 1323–1335, Oct. 2024. (Top 10% of most-viewed papers) [link] [code]

International Conference

1. K. Fukatsu, K. Yamada, “Power system state estimation using parametric graph filter,” ISCIE International Symposium on Stochastic Systems Theory and Its Applications, Nov. 2025.
2. Y. Ito, K. Yamada, “Attention based graph signal denoising,” ISCIE International Symposium on Stochastic Systems Theory and Its Applications, Nov. 2025.

Invited Talk

1. 山田宏樹，“機械学習プロジェクトにおける実験管理,” 「計測・解析基盤」×「データ科学」第2回研究交流会，2026年1月.
2. 山田宏樹，“回折イメージングのための深層学習を援用した反復的位相回復,” 特定放射光施設シンポジウム，2025年9月.
3. 山田宏樹，“X線ナノイメージングにおける数理最適化と深層学習を融合したアプローチ,” 情報計測オンラインセミナー, 2024年12月.

Tutorial Papaer

1. 山田宏樹，“ナノイメージングにおける深層学習を援用した位相回復,” Medical Imaging Technology, vol. 43, no. 5, pp.141–147, 2025. [link]
2. 山田宏樹，田中雄一，“グラフ信号処理における数理モデリングと深層学習の融合技術,” 計測と制御，vol.62, no. 12, pp.751-756, 2023.　[link]

Domestic Conference

1. 山田宏樹，矢田部浩平，Nicki Holighaus, “再生核ヒルベルト空間におけるグラフォン信号のサンプリング定理,” 第39回信号処理シンポジウム, 2024年12月.
2. 山田宏樹，赤石夏輝，矢田部浩平，高山裕貴，“ナノイメージングのための深層学習を援用した反復的位相回復,” 第39回信号処理シンポジウム, 2024年12月.