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劣モジュラでない多値エネルギーを近似的に最小化するアルゴリズムを実現した。高階2値エネルギーを1階エネルギーに還元するアルゴリズムで、既存手法では変数を付加していたが、付加せずに還元することを可能にし、より少ないメモリでより高速な最適化を可能とした。これら高階エネルギー最小化法の応用として、肺の血管のCT画像を動脈と静脈に分けるセグメンテーションに高階エネルギーを使い、肺血管の形状をエネルギー中に表現することを可能にした。また、心臓の冠動脈中に生じるプラークと血管壁を区別したセグメンテーションを、血管内腔、プラーク、血管壁の3ラベルのラベル付け問題と考え高階エネルギーを使って高精度化した。
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