Yen‐Wei Chen 研究室
主宰者:Yen‐Wei Chen
立命館大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
Yen-Wei Chen研究室は、医療画像解析と機械学習の融合を中心に、臨床応用を念頭に置いた研究を展開しています。主な研究対象は脳腫瘍やがん、肝臓病変、脳卒中合併症など、診断と治療計画に重要な医療画像の自動認識・分類・分割です。限定的なアノテーションデータという医療分野の課題に対して、弱教師あり学習や自己教師あり学習、転移学習といった効率的な学習手法を導入することで、医療専門家の負担軽減を目指しています。
手法的には、ビジョン・ランゲージモデルなどの基盤モデルを医療画像領域に適応させるアプローチが特徴です。テキスト情報(放射線科医の報告書など)と医療画像を組み合わせた多峰学習や、大規模モデルから軽量モデルへの知識蒸留により、解釈性と実用性を両立させています。さらに、生成モデルを用いた医療画像の合成・拡張により、訓練データの不足を補う工夫も行われています。
加えて、うつ病検出や植物細胞追跡など、医療画像以外の領域でも多峰データの効果的な処理や隠れたノイズ対策に取り組んでいます。これらの研究は、正確で透明性の高い自動診断システムの実現を通じて、臨床現場の実際的な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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- DOI: https://doi.org/10.3233/shti231102
- DOI: https://doi.org/10.3233/shti231095
- DOI: https://doi.org/10.1109/icce59016.2024.10444213
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- DOI: https://doi.org/10.1109/icce59016.2024.10444431
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.mri.2023.12.010
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.procs.2024.09.452
- DOI: https://doi.org/10.1109/embc40787.2023.10340355
- DOI: https://doi.org/10.18178/joig.11.4.321-329
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.xpro.2023.102756
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.envint.2023.108339
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2023.105748
- DOI: https://doi.org/10.1145/3581783.3611861
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