Zheng Chen 研究室
主宰者：Zheng Chen
大阪大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Chen研究室は、医療・生物学的データの解析と疾病予測を中心に研究を展開しています。特に、複数の異なる種類の生物学的データ（遺伝子発現、タンパク質情報など）を統合して分析する手法に力を入れており、がん亜型の判別や患者の予後予測といった臨床応用を目指しています。これらの研究では、高次元で情報量が少ないデータの処理という課題に対し、深層学習やコントラスト学習といった機械学習手法を適用しており、データベース構築を通じた研究インフラの整備も進めています。
同時に、心電図や脳波、加速度センサーなどの生体信号から睡眠段階の自動判定や不整脈検出、血圧推定といった生理的パラメータの推定を行う研究も展開しています。これらの信号処理では、時系列データの特性を捉えるためTransformerなどの深層学習モデルやスペクトル解析を組み合わせた方法論を開発しています。
さらに研究室では、電子カルテデータを活用した抗菌薬耐性菌の検出推奨システムや機械学習を用いた医療画像解析の自動設計など、実臨床への応用を視野に入れた課題にも取り組んでいます。これらの多様なプロジェクトを通じて、医療領域における大規模で複雑なデータから臨床的に有用な知見を効率的に抽出する技術の開発を進めています。
※ 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（44 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2025.108616
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cej.2025.169533
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.seizure.2025.08.017
- [2025] Treatment of diabetic infection wounds using novel fluoroborane dipyrrole-coated transparent patchDOI: https://doi.org/10.1016/j.bioorg.2025.108678
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41597-025-05235-x
- DOI: https://doi.org/10.3760/cma.j.cn511374-20230513-00281
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.biortech.2024.130413
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.phymed.2024.155550
- DOI: https://doi.org/10.1109/tevc.2024.3352641
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- DOI: https://doi.org/10.1530/ec-23-0428
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnb.2024.3456797
- DOI: https://doi.org/10.1145/3637528.3671928
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.bbi.2024.06.011
- DOI: https://doi.org/10.1109/tnsre.2023.3243589
- DOI: https://doi.org/10.1109/bibm58861.2023.10385651
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.arthro.2023.10.028
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.seizure.2023.08.012
- [2023] Genome-wide identification and functional prediction of BYPASS1-related (BPS1) homologs in soybeanDOI: https://doi.org/10.1007/s11032-023-01403-2
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2023.107543
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ymeth.2023.04.001
- [2023] Stochastic weight averaging enhanced temporal convolution network for EEG-based emotion recognitionDOI: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2023.104661
- DOI: https://doi.org/10.3389/fphys.2023.1084837
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12917-022-03549-1
- DOI: https://doi.org/10.1109/socc56010.2022.9908121
- DOI: https://doi.org/10.1109/embc48229.2022.9870903
- DOI: https://doi.org/10.1109/bibm55620.2022.9994928
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.bioadv.2022.212728
- DOI: https://doi.org/10.1109/lifetech53646.2022.9754876
- DOI: https://doi.org/10.1109/lifetech53646.2022.9754845
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4072294
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2021.106102
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12955-021-01683-2
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00380-021-01772-8
- DOI: https://doi.org/10.1109/hpbdis53214.2021.9658439
- DOI: https://doi.org/10.1109/bibm52615.2021.9669456
- DOI: https://doi.org/10.1109/lifetech52111.2021.9391949
- DOI: https://doi.org/10.3390/life12010011
- DOI: https://doi.org/10.1109/bibm52615.2021.9669384
- DOI: https://doi.org/10.3389/frai.2021.749878
- DOI: https://doi.org/10.3389/fdgth.2021.643042
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