Amena Mahmoud 研究室
主宰者:Amena Mahmoud
上智大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
この研究室は、医療・農業・製造業など様々な分野における実際のデータを対象に、機械学習と深層学習の手法を応用して、診断精度の向上や予測精度の向上を目指している。具体的には、がん診断(乳がん、脳腫瘍、肝臓がん、大腸がん)や感染症検出(COVID-19、マラリア、肺疾患)といった医療応用、さらには心臓病リスク評価や神経外科患者の転帰予測など、多岐にわたる健康関連の課題に取り組んでいる。
手法としては、画像データ(胸部X線、超音波、脳MRI、顕微鏡画像)を分析する深層ニューラルネットワークや、電子カルテから抽出した多数の患者データを用いた統計モデル、さらには自然言語処理を組み合わせた解析を行っている。また、構造化データの抽出精度やモデルの信頼性・解釈可能性を重視し、単なる予測精度だけでなく、ハルシネーション(誤った情報生成)の制御やXAI(説明可能AI)を通じた医学的意思決定支援を実現しようとしている。
さらに、医療以外にも農業(作物病害検出・収量予測)、製造業(設備故障予測)、都市インフラ(交通管理、センサーネットワーク管理)といった領域でも同様のアプローチを展開し、実世界のデータセットを活用した実用的な予測モデルの構築に注力している。
※ 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(35 件)
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.aej.2025.04.008
- DOI: https://doi.org/10.1109/acit68900.2025.11510623
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- [2025] Exploring Diagnostic Innovations: Survey of Deep Learning Models for Lung Disease ClassificationDOI: https://doi.org/10.1109/ic2nc67409.2025.11376460
- DOI: https://doi.org/10.1109/ic3se62002.2024.10593396
- DOI: https://doi.org/10.1109/icetas62372.2024.11120241
- DOI: https://doi.org/10.1109/icetas62372.2024.11120204
- DOI: https://doi.org/10.1007/s40747-024-01406-2
- DOI: https://doi.org/10.1109/icetas62372.2024.11119847
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- DOI: https://doi.org/10.1155/2023/9418666
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3334641
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-41633-0
- [2023] Optimized<scp>LightGBM</scp>model for security and privacy issues in<scp>cyber‐physical</scp>systemsDOI: https://doi.org/10.1002/ett.4771
- DOI: https://doi.org/10.3390/sym15030571
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.eswa.2023.120477
- [2023] Henry gas solubility optimization double machine learning classifier for neurosurgical patientsDOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0285455
- DOI: https://doi.org/10.3390/su15021060
- [2023] EfficientNetB3-Adaptive Augmented Deep Learning (AADL) for Multi-Class Plant Disease ClassificationDOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3303131
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3240504
- DOI: https://doi.org/10.32604/csse.2023.038384
- DOI: https://doi.org/10.1155/2022/4334852
- DOI: https://doi.org/10.1155/2022/2645381
- [2022] Brain Tumor Segmentation Using Deep Capsule Network and Latent-Dynamic Conditional Random FieldsDOI: https://doi.org/10.3390/jimaging8070190
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- DOI: https://doi.org/10.32604/cmc.2022.019455
- DOI: https://doi.org/10.32604/cmc.2021.014426
- DOI: https://doi.org/10.21608/kjis.2021.41013.1008
- DOI: https://doi.org/10.54216/jisiot.050105
- DOI: https://doi.org/10.32604/cmc.2021.016974
- DOI: https://doi.org/10.32604/cmc.2021.015293
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