Navigasjon

  • Hopp til innhold
NTNU Hjemmeside NTNU Hjemmeside

ntnu.no

  • Studier
    • Studere på NTNU
    • Finn studieprogram
    • Søke opptak
    • Videreutdanning og deltid
    • Forkurs og oppfriskning
  • Studentliv
    • Student i Gjøvik
    • Student i Trondheim
    • Student i Ålesund
  • Forskning og innovasjon
    • Forskning
    • Innovasjon
    • Satsingsområder
    • Toppforskning
    • Ekspertlister
    • Ph.d.
  • Om NTNU
    • Fakulteter og institutter
    • Sentre
    • Bibliotek
    • Kart
    • Ledige stillinger
    • Arrangement
    • Nyheter
    • Kontakt oss
    • Om NTNU
  1. Ansatte

Språkvelger

English

Kana Banno

Last ned pressefoto
Last ned pressefoto
Foto:

Kana Banno

Doktorgradsstipendiat
Institutt for biologiske fag Ålesund
Fakultet for naturvitenskap

kana.banno@ntnu.no
Kompasset, 293, Ålesund
ResearchGate
Om Forskning Publikasjoner Undervisning Formidling

Om

Forsker på havbruk og fiskebiologi fag med spesiell fokus på forholdet mellom fiskeatferd og ulike miljøfaktorer i sjøen.

Hoved forskningsinteresse: fiskeatferd, fiskevelferd, bruk av teknologi (f.eks. Undervannskameraer, ROVs, ekkolodder, sonar) for overvåking av miljø rundt oppdrettsanlegg og fiskeatferd.

Jeg jobbet på et japansk landbasert RAS-selskap som produserer regnbueørret hvor jeg skaffet meg grundig kunnskap om hverdagsdrift av RAS-anlegg, samt sterke observasjonsevner som er nødvendige for sunn vekst av laksefisk. I 2025, fikk jeg en doktorgrad i biologi fra NTNU, med fokus på overvåking av fiskevelferd og akvakultur - miljø interaksjon. I 2019, fikk jeg en MSc i biologi med fokus på havbruk og genetikk, fra UiT Norges arktiske universitet.

Hovedveileder: Associate Prof. Lars Christian Gansel

Kompetanseord

  • Akvakultur
  • Fish behaviour
  • Fiskebiologi
  • Fiskevelferd
  • Giftige alger
  • Laksefisk
  • Lakselus
  • Landbasert oppdrett
  • Molkylærgenetikk

Forskning

  • InnoSEA - Innovations for Sustainable sEabased Aquaculture

Publikasjoner

  • Kronologisk
  • Etter kategori
  • Alle publikasjoner i Nasjonalt vitenarkiv (NVA)

2025

  • Banno, Kana; Gao, Sihan; Stolz, Christian; Tuene, Stig Atle; Aas, Grete Kristine Følsvik Hansen; Gansel, Lars Christian. (2025) Multi-beam sonars for monitoring the distribution and welfare of fish reared in sea cages - strengths and challenges. Aquaculture
    Vitenskapelig artikkel
  • Banno, Kana; Gansel, Lars Christian; Aas, Grete Kristine Følsvik; Torres, Richardo Da Silva. (2025) Monitoring of fish in sea-caged aquaculture: methodology and applications. Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet
    Doktorgradsavhandling

2024

  • Banno, Kana; Gonçalves, Filipe Marcel Fernandes; Sauphar, Clara Pauline; Anichini, Marianna; Hazelaar, Aline; Sperre, Linda Helen. (2024) Healthy and Loser Salmon Dataset.
    Annet
  • Banno, Kana; Gonçalves, Filipe Marcel Fernandes; Sauphar, Clara Pauline; Anichini, Marianna; Hazelaar, Aline; Sperre, Linda Helen. (2024) Identifying losers: Automatic identification of growth-stunted salmon in aquaculture using computer vision. Machine Learning with Applications (MLWA)
    Vitenskapelig artikkel
  • Banno, Kana; Gao, Sihan; Anichini, Marianna; Stolz, Christian; Tuene, Stig Atle; Gansel, Lars Christian. (2024) Expanded vision for the spatial distribution of Atlantic salmon in sea cages. Aquaculture
    Vitenskapelig artikkel

2023

  • Gao, Sihan; Banno, Kana; Hu, Zhicheng; Han, Peihua; Gansel, Lars Christian; Li, Guoyuan. (2023) Digital Prototyping of a Stocked Cage with Multi-Sensor Integration.
    Vitenskapelig Kapittel/Artikkel/Konferanseartikkel
  • Landeira, José M.; Fatira, Effrosyni; Banno, Kana; Tanaka, Yuji. (2023) Maternal influence on the larval morphometry of the brush-clawed shore crab Hemigrapsus takanoi (Decapoda: Brachyura). Scientia Marina
    Vitenskapelig artikkel

2022

  • Banno, Kana; Kaland, Håvard; Crescitelli, Alberto Maximiliano; Tuene, Stig Atle; Aas, Grete Hansen; Gansel, Lars Christian. (2022) A novel approach for wild fish monitoring at aquaculture sites: wild fish presence analysis using computer vision. Aquaculture Environment Interactions
    Vitenskapelig artikkel

2019

  • Banno, Kana; Præbel, Kim; Bhat, Shripathi; Dalmo, Roy. (2019) Investigating population genomic structure of salmon lice (Lepeophtheirus salmonis) in northern Norway. UiT Norges arktiske universitet UiT Norges arktiske universitet
    Mastergradsoppgave

2018

  • Banno, Kana; Oda, Tatsuya; Nagai, Kiyohito; Nagai, Satoshi; Tanaka, Yuji; Basti, Leila. (2018) Deleterious effects of harmful dinoflagellates and raphidophytes on egg viability and spermatozoa swimming velocity in the Japanese pearl oyster Pinctada fucata martensii. Journal of Shellfish Research
    Vitenskapelig artikkel

Tidsskriftspublikasjoner

  • Banno, Kana; Gao, Sihan; Stolz, Christian; Tuene, Stig Atle; Aas, Grete Kristine Følsvik Hansen; Gansel, Lars Christian. (2025) Multi-beam sonars for monitoring the distribution and welfare of fish reared in sea cages - strengths and challenges. Aquaculture
    Vitenskapelig artikkel
  • Banno, Kana; Gonçalves, Filipe Marcel Fernandes; Sauphar, Clara Pauline; Anichini, Marianna; Hazelaar, Aline; Sperre, Linda Helen. (2024) Identifying losers: Automatic identification of growth-stunted salmon in aquaculture using computer vision. Machine Learning with Applications (MLWA)
    Vitenskapelig artikkel
  • Banno, Kana; Gao, Sihan; Anichini, Marianna; Stolz, Christian; Tuene, Stig Atle; Gansel, Lars Christian. (2024) Expanded vision for the spatial distribution of Atlantic salmon in sea cages. Aquaculture
    Vitenskapelig artikkel
  • Landeira, José M.; Fatira, Effrosyni; Banno, Kana; Tanaka, Yuji. (2023) Maternal influence on the larval morphometry of the brush-clawed shore crab Hemigrapsus takanoi (Decapoda: Brachyura). Scientia Marina
    Vitenskapelig artikkel
  • Banno, Kana; Kaland, Håvard; Crescitelli, Alberto Maximiliano; Tuene, Stig Atle; Aas, Grete Hansen; Gansel, Lars Christian. (2022) A novel approach for wild fish monitoring at aquaculture sites: wild fish presence analysis using computer vision. Aquaculture Environment Interactions
    Vitenskapelig artikkel
  • Banno, Kana; Oda, Tatsuya; Nagai, Kiyohito; Nagai, Satoshi; Tanaka, Yuji; Basti, Leila. (2018) Deleterious effects of harmful dinoflagellates and raphidophytes on egg viability and spermatozoa swimming velocity in the Japanese pearl oyster Pinctada fucata martensii. Journal of Shellfish Research
    Vitenskapelig artikkel

Del av bok/rapport

  • Banno, Kana; Gonçalves, Filipe Marcel Fernandes; Sauphar, Clara Pauline; Anichini, Marianna; Hazelaar, Aline; Sperre, Linda Helen. (2024) Healthy and Loser Salmon Dataset.
    Annet
  • Gao, Sihan; Banno, Kana; Hu, Zhicheng; Han, Peihua; Gansel, Lars Christian; Li, Guoyuan. (2023) Digital Prototyping of a Stocked Cage with Multi-Sensor Integration.
    Vitenskapelig Kapittel/Artikkel/Konferanseartikkel

Rapport

  • Banno, Kana; Gansel, Lars Christian; Aas, Grete Kristine Følsvik; Torres, Richardo Da Silva. (2025) Monitoring of fish in sea-caged aquaculture: methodology and applications. Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet
    Doktorgradsavhandling
  • Banno, Kana; Præbel, Kim; Bhat, Shripathi; Dalmo, Roy. (2019) Investigating population genomic structure of salmon lice (Lepeophtheirus salmonis) in northern Norway. UiT Norges arktiske universitet UiT Norges arktiske universitet
    Mastergradsoppgave

Undervisning

BIA3003 Innføring i vitenskapelig metode (2024 Høst)

Formidling

2024

  • Vitenskapelig foredrag
    Kaland, Håvard Blindheim; Banno, Kana; Gansel, Lars Christian; Amundsen, Trond; Tuene, Stig Atle; Aas, Grete Kristine Følsvik Hansen. (2024) Does farmed Atlantic salmon get frightened of wild fish around sea cages?. AQUA 2024 , København 2024-08-26 - 2024-08-30

2022

  • Faglig foredrag
    Banno, Kana; Anichini, Marianna; Auning, Kurt E.; Haugen, Pål; Almaas, Kjell; Tuene, Stig Atle. (2022) Monitoring the spatial distribution of farmed fish in large commercial sea cages deploying a multi-beam sonar. Aquaculture Europe 2022 , Rimini 2022-09-27 - 2022-09-30
  • Faglig foredrag
    Gonçalves, Filipe M. F.; Banno, Kana; Anichini, Marianna; Gansel, Lars Christian; Torres, Ricardo. (2022) Automatic detection of growth-stunted phenotype in farmed Atlantic salmon: a new insight into quantify their distribution and behaviour based on a machine learning approach. Aquaculture Europe 2022 , Rimini 2022-09-27 - 2022-09-30

2021

  • Intervju
    Banno, Kana; Waycott, Bonnie. (2021) Women in aquaculture: Kana Banno. The Fish Site The Fish Site [Internet] 2021-01-06
  • Intervju
    Banno, Kana. (2021) Artificial intelligence makes it easier to study wild fish at salmon farm sites. Norwegian SciTech News Norwegian SciTech News [Internet] 2021-07-06
  • Vitenskapelig foredrag
    Banno, Kana; Kaland, Håvard; Crescitelli, Alberto Maximiliano; Tuene, Stig Atle; Aas, Grete Hansen; Gansel, Lars Christian. (2021) A novel system for wild fish monitoring at aquaculture sites - artificial intelligence in wild fish abundance analysis. Aquaculture Europe 2020 , Digital conference 2021-04-12 - 2021-04-15

2019

  • Faglig foredrag
    Præbel, Kim; Banno, Kana; Bhat, Shripathi; Llewellyn, Martin. (2019) Lakselusa er ikke bare lus status fra licemap. Aqua Nor 2019 2019-08-20 - 2019-08-23

NTNU – Norges teknisk-naturvitenskapelige universitet

  • For ansatte
  • |
  • For studenter
  • |
  • Innsida
  • |
  • Blackboard

Studere

  • Om studier
  • Studieprogram
  • Emner
  • Videreutdanning
  • Karriere

Aktuelt

  • Nyheter
  • Arrangement
  • Jobbe ved NTNU

Om NTNU

  • Om NTNU
  • Bibliotek
  • Strategi
  • Forskning
  • Satsingsområder
  • Innovasjon
  • Organisasjonskart
  • Utdanningskvalitet

Kontakt

  • Kontakt oss
  • Finn ansatte
  • Spør en ekspert
  • Pressekontakter
  • Kart

NTNU i tre byer

  • NTNU i Gjøvik
  • NTNU i Trondheim
  • NTNU i Ålesund

Om nettstedet

  • Bruk av informasjonskapsler
  • Tilgjengelighetserklæring
  • Personvern
  • Ansvarlig redaktør
Facebook Instagram Linkedin Snapchat Tiktok Youtube
Logg inn
NTNU logo