Liang Zhao 研究室
主宰者：Liang Zhao
京都大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、機械学習と数理最適化を組み合わせて、化学分子や医療画像などの複雑なデータから有用な情報を抽出・生成する研究を進めています。特に、分子設計の領域では、所望の物性を持つ化学化合物の構造を自動で推論するフレームワークを開発しており、線形計画法や混合整数計画法を用いて、予測モデルの計算過程を数学的に厳密に再現することで、理論的な正確性と実用性の両立を目指しています。この手法を薬物設計やポリマー設計などに応用し、複数の分子相互作用と環境因子の影響を考慮した推論も実現しています。
一方、医療診断の領域では、眼科疾患やうつ病などの早期診断を深層学習により支援する研究を展開しており、3次元光学画像データや生理学的バイオマーカーを活用しています。また、グラフニューラルネットワークの説明可能性を向上させるツールの開発も進めており、複雑なグラフ構造データに対する機械学習モデルの判断根拠を可視化することで、信頼性の高い予測システム構築に貢献しています。光通信やテキスト画像生成など、多様な応用領域にも機械学習を適用しており、データ駆動型アプローチで実社会の課題解決に取り組んでいます。
※ 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（41 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1117/12.3075685
- DOI: https://doi.org/10.1109/ijcnn64981.2025.11228942
- DOI: https://doi.org/10.1186/s13321-025-00966-w
- DOI: https://doi.org/10.1117/1.oe.64.3.038103
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- DOI: https://doi.org/10.1186/s12888-025-07196-2
- DOI: https://doi.org/10.1145/3789938.3789939
- DOI: https://doi.org/10.46586/tches.v2025.i2.420-459
- DOI: https://doi.org/10.1109/bibm62325.2024.10822617
- DOI: https://doi.org/10.1007/s13278-024-01286-x
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcbb.2024.3447780
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.3036904
- DOI: https://doi.org/10.1109/bcd61269.2024.10743092
- DOI: https://doi.org/10.3389/fdata.2024.1410424
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcbb.2024.3402675
- DOI: https://doi.org/10.1088/1402-4896/ad32ba
- DOI: https://doi.org/10.1145/3638985.3639011
- DOI: https://doi.org/10.1145/3638985.3639012
- DOI: https://doi.org/10.1109/tencon58879.2023.10322397
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- [2021] Molecular Design Based on Artificial Neural Networks, Integer Programming and Grid Neighbor SearchDOI: https://doi.org/10.1109/bibm52615.2021.9669710
- DOI: https://doi.org/10.1364/oe.438743
- DOI: https://doi.org/10.1109/tcbb.2021.3112598
- DOI: https://doi.org/10.1186/s13015-021-00197-2
- DOI: https://doi.org/10.1364/josaa.430879
- DOI: https://doi.org/10.3390/ijms22062847
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