Md. Altaf‐Ul‐Amin 研究室
主宰者：Md. Altaf‐Ul‐Amin
奈良先端科学技術大学院大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、医学・生物学・化学の分野における複雑なデータを機械学習と深層学習を用いて解析することで、疾患の診断や物質の性質予測を行う研究を展開しています。具体的には、乳がんや膵臓がん、てんかんなどの疾患を対象に、医療画像やEEG信号、遺伝子発現データといった多様な生物医学データから有用なパターンを抽出し、診断精度の向上を目指しています。
手法としては、畳み込みニューラルネットワークやトランスフォーマーなどの最新の深層学習アーキテクチャを設計・応用しており、また教師なし学習によって新たな知見を発見することも重視しています。さらに、薬物の毒性予測や植物由来化合物の抗菌活性予測など、化学構造情報から物質の機能性を推定する計算化学的アプローチも組み合わせています。
これらの研究を通じて、多次元で高度に複雑なデータセットから臨床的に有用な特徴を抽出し、個別化医療や創薬支援など実践的な医療応用へ貢献することが目標とされています。同時に、得られたモデルやデータベースをオープンソース化して学術界全体の資産とする姿勢も特徴です。
※ 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（27 件）
- DOI: https://doi.org/10.1109/fmlds63805.2024.00088
- DOI: https://doi.org/10.2751/jcac.23.43
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000391
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce59613.2023.10315321
- DOI: https://doi.org/10.3389/fphys.2023.1156286
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2023.107543
- [2023] Materials Data-science Approach for Comprehensive Understanding of Organic Thin Film Solar CellsDOI: https://doi.org/10.2751/jcac.23.8
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ymeth.2023.04.001
- DOI: https://doi.org/10.1109/lifetech53646.2022.9754876
- DOI: https://doi.org/10.1109/lifetech53646.2022.9754753
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- DOI: https://doi.org/10.1109/bibm55620.2022.9994928
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ymeth.2022.11.003
- DOI: https://doi.org/10.1186/s13007-022-00951-6
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce56475.2022.10014057
- DOI: https://doi.org/10.1109/embc48229.2022.9870903
- DOI: https://doi.org/10.1002/minf.202100247
- DOI: https://doi.org/10.3390/life12010011
- DOI: https://doi.org/10.1109/bibm52615.2021.9669384
- DOI: https://doi.org/10.1109/bibm52615.2021.9669397
- DOI: https://doi.org/10.1109/bibm52615.2021.9669456
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0257645
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.softx.2021.100821
- DOI: https://doi.org/10.3390/life11080866
- DOI: https://doi.org/10.1109/icsct53883.2021.9642613
- DOI: https://doi.org/10.3389/fdgth.2021.643042
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12911-021-01529-3
- DOI: https://doi.org/10.1093/database/baab011
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