Akinobu Shimizu 研究室

主宰者：Akinobu Shimizu
東京農工大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

清水晃伸研究室は、医療画像解析における機械学習・深層学習の応用と、その実臨床への導入に伴う課題解決に取り組んでいます。具体的には、胸部CT画像の肺結節検出、骨シンチグラフィのホットスポット検出、脳腫瘍の分割、乳がんの分類など、複数の疾患領域における診断支援システムの開発を行っています。また新規承認制度に対応した医療AI機器の市販後再学習時に生じるパフォーマンス低下や、学習データの品質・アノテーション者の経験差といった実務的な課題についても系統的に検討しています。 これらの研究では、従来の機械学習に加えて、拡散モデルや対比学習、注意機構、分散並列計算といった最新の深層学習技術を導入し、画像の復元やセグメンテーション、分類精度の向上に活用しています。特に医療の現場では説明可能性が重要であるため、モデルの判断根拠を可視化する手法にも注力しています。さらに異なるモダリティ間で患者の画像情報をつなぎ合わせるなど、複数の画像データを統合的に活用する手法も開発しています。

※ 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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