Seiichi Uchida 研究室
主宰者：Seiichi Uchida
九州大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、医用画像解析と機械学習を中核とした研究を展開しています。医療現場では、画像診断において医師の経験や判断に頼る部分が大きく、また病気の重症度を正確に評価することは治療方針の決定に不可欠です。研究室では、深層学習を用いて内視鏡画像やX線画像から疾患の重症度を自動判定するシステムの開発に取り組んでいます。特に、重症度のように段階的な序列関係を持つ分類タスクに焦点を当て、ノイズの混じったラベルへの対応や、複数のデータソース間での領域適応といった課題に向き合っています。
また、データが限定的な医療現場の実情に対応するため、半教師あり学習や自己教師あり学習といった少ないラベル情報で効果的に学習する手法を研究しています。さらに、拡散モデルなどの生成技術を活用した医用画像の生成や、データ不足を補うための合成データ拡張についても進めています。加えて、生物画像からの説明可能な深層学習を通じた生理現象の解釈や、ユーザーの標注負担を最小化するアクティブラーニング、テキストから画像を生成する技術など、人工知能の応用範囲は多岐にわたります。これらの研究を通じて、医療や生物学の実際の課題解決に貢献することを目指しています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果（59 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2021.108138
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2021.108008
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