Rizal Dwi Prayogo 研究室
主宰者：Rizal Dwi Prayogo
金沢大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Prayogo研究室は、医療画像解析と機械学習を活用した疾病診断システムの構築に取り組んでいます。特に脳腫瘍のMRI画像診断に関する研究が中心で、深層学習のニューラルネットワークを用いた自動分類技術を開発しています。限られた医療データセットでの過学習を防ぐため、転移学習とデータ水増し技術を組み合わせることで、診断精度の向上を実現しています。
一方、医療データの多くが正常と異常の例数に大きな偏りを持つという現実的課題に対しても、積極的に対応しています。新生児死亡率やアキュートコロナリー症候群などの予測タスクにおいて、不均衡なデータを適切に処理するための特徴選択法とサンプリング手法を提案しており、これらの方法は医学的に重要な特徴の抽出と予測精度の両立に貢献しています。
さらに研究室の活動範囲は医療分野に限定されません。セキュリティやフィッシング詐欺検出、金融アプリのユーザー分析、文字認識といった多様な実応用問題に対しても、勾配ブースティングや確率モデルなどの機械学習手法を適用しており、モデルの透明性と説明可能性を確保しながら、実社会での有用性を高める研究を進めています。
※ 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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関連研究室(8 件)
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研究成果（12 件）
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2026.133135
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2025.3584376
- DOI: https://doi.org/10.63254/acsse.v1i1.19
- DOI: https://doi.org/10.1109/icitri62858.2024.10698870
- DOI: https://doi.org/10.1109/icitisee63424.2024.10730719
- DOI: https://doi.org/10.1109/icasi60819.2024.10547863
- DOI: https://doi.org/10.1109/icaiic60209.2024.10463471
- DOI: https://doi.org/10.30630/joiv.7.3-2.1429
- DOI: https://doi.org/10.1109/icodse56892.2022.9971922
- DOI: https://doi.org/10.1109/icset57543.2022.10010922
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- DOI: https://doi.org/10.1109/ictiia54654.2022.9935849
- DOI: https://doi.org/10.1109/icaicta53211.2021.9640270
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