Rahul Kumar Jain 研究室
主宰者：Rahul Kumar Jain
立命館大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、医療画像解析と深層学習の融合を中心に研究を展開しています。特に、医療現場で用いられるCT、MRI、X線などの画像から、腫瘍や病変を自動的に検出・分割することを目指しており、肝臓がん、脳腫瘍、肺がんなど複数の疾患を対象としています。研究の主な課題は、医療画像データの取得が困難であり、充分な学習データを確保しにくい点にあります。
これに対応するため、複数のアプローチを採用しています。一つは、テキスト情報（放射線科医の記述報告書など）と画像データを組み合わせる多モーダル学習の手法であり、両者を統合することで診断精度を向上させています。もう一つは、大規模な自然画像で事前学習された基盤モデル（Segment Anything Modelなど）を医療画像領域に適応させる手法です。さらに、データが限られた状況下での学習を支援するため、自己教師あり学習や領域適応技術、画像合成による仮想データ生成なども活用しています。
これらの技術を統合することで、医療画像から疾患の有無を判定するだけでなく、予後予測や治療計画支援といった臨床的に有用な情報を抽出する仕組みの構築を目指しています。
※ 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（47 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neucom.2022.09.061
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4251635
- [2022] A deep neural network-based architecture for automated detection of COVID-19 from chest X-ray imagesDOI: https://doi.org/10.1504/ijmei.2022.10045268
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- DOI: https://doi.org/10.1109/embc48229.2022.9871539
- DOI: https://doi.org/10.1109/ocit53463.2021.00021
- DOI: https://doi.org/10.3390/app11209622
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jcct.2021.06.178
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2021.114883
- DOI: https://doi.org/10.37897/rjn.2021.1.14
- DOI: https://doi.org/10.32677/ijcr.2021.v07.i01.014
- DOI: https://doi.org/10.1109/icce50685.2021.9427658
- [2021] Author's ReplyDOI: https://doi.org/10.4103/2395-5414.314488
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