Md. Altaf-Ul-Amin 研究室（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）

この研究室は、生命現象や医療課題を解明・解決するため、機械学習・深層学習、ネットワーク解析、コンピュータビジョンを組み合わせた多層的なアプローチを採用しています。具体的には、脳波信号の解析による睡眠ステージの自動判定、眼の動きと顔の感情から注意散漫の状態を検出するシステム、姿勢認識による労働災害リスク予測など、生体信号と画像データを機械学習で処理する研究が進められています。天然物由来の医療応用も重要なテーマです。アーユルヴェーダ医学やユナニ医学などの伝統医学に用いられる薬用植物から、抗菌性や治療効果を持つ物質を機械学習により系統的に探索しています。また医学画像の生成や復元に関しても、拡散モデルなどの最新の生成AI技術を応用し、病理組織画像の合成や内視鏡画像の品質改善に取り組んでいます。さらに、分子構造をグラフとして表現し、ネットワーク解析と機械学習を統合することで、薬物の再利用候補や疾患関連遺伝子との関連性を発見する研究も行われています。これらの研究を通じ、伝統医学の科学的検証、疾患の診断・予防への貢献、医療データの効率的な処理・生成などが目指されています。

※ 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（17 件）

[2025] Detecting Attention and Two Different Mind Wandering States Using Blink Frequency and Emotion Analysis
DOI: https://doi.org/10.1587/transinf.2025ahp0006
[2025] Denoising diffusion probabilistic model for generating histopathology images
DOI: https://doi.org/10.1117/12.3070575
[2025] Implementation of a Conditional Latent Diffusion-Based Generative Model to Synthetically Create Unlabeled Histopathological Images
DOI: https://doi.org/10.3390/bioengineering12070764
[2025] Drug Repurposing for Non-Alcoholic Fatty Liver Disease by Analyzing Networks Among Drugs, Diseases, and Genes
DOI: https://doi.org/10.3390/metabo15040255
[2025] Investigating Potential Anti-Bacterial Natural Products Based on Ayurvedic Formulae Using Supervised Network Analysis and Machine Learning Approaches
DOI: https://doi.org/10.3390/ph18020192
[2025] Discovering natural products as potential inhibitors of SARS-CoV-2 spike proteins
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-83637-4
[2024] Identifying Potential Natural Antibiotics from Unani Formulas through Machine Learning Approaches
DOI: https://doi.org/10.3390/antibiotics13100971
[2024] No-Reference Blurred Image Detection from Colonoscopy Videos Using Walsh-Hadamard Transform and Kolmogorov Smirnov Test
DOI: https://doi.org/10.1109/ist63414.2024.10759253
[2023] Deep Learning Approach for Predicting the Therapeutic Usages of Unani Formulas towards Finding Essential Compounds
DOI: https://doi.org/10.3390/life13020439
[2023] Automated Sleep Staging via Parallel Frequency-Cut Attention
DOI: https://doi.org/10.1109/tnsre.2023.3243589

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[2023] Ergonomic Risk Prediction for Awkward Postures From 3D Keypoints Using Deep Learning
DOI: https://doi.org/10.1109/access.2023.3324659
[2023] Molecular Graph Indexes for Assessing Heterogeneity of Chemical Compounds
DOI: https://doi.org/10.2751/jcac.23.50
[2023] Classification of metabolites by metabolic pathways concerning terpenoids, phenylpropanoids, and polyketide compounds based on machine learning
DOI: https://doi.org/10.2751/jcac.23.25
[2022] Prediction of Potential Natural Antibiotics Plants Based on Jamu Formula Using Random Forest Classifier
DOI: https://doi.org/10.3390/antibiotics11091199
[2022] A Stochastic Coding Method of EEG Signals for Sleep Stage Classification
DOI: https://doi.org/10.1109/socc56010.2022.9908121
[2021] A system biology approach based on metabolic biomarkers and protein–protein interactions for identifying pathways underlying schizophrenia and bipolar disorder
DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-93653-3
[2021] The feasibility of predicting impending malignant ventricular arrhythmias by using nonlinear features of short heartbeat intervals
DOI: https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2021.106102

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