Yongsong Huang 研究室

主宰者：Yongsong Huang
東北大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Yongsong Huang研究室では、医療画像処理と画像品質向上を中心とした研究を推進しています。特に医療画像の自動解析に関して、異なる医療機関から得られた多様なデータセットを統一的に学習する手法や、放射線科医の報告文から得られる情報を活用して教師データが限定的な条件下での画像分割を実現する技術を開発しています。これらの研究は、臨床現場における実際のデータの不均一性という課題に対処し、実用的な医療AI応用を目指しています。 同時に、赤外線画像や陽電子放射断層撮影(PET)画像など、特殊な医療画像モダリティの品質向上に関する研究も展開しています。赤外線画像の解像度向上では、可視光画像の情報を活用しながらノイズの導入を抑制する手法や、高周波構造が乏しい熱画像特性に対応した深層学習モデルを提案しています。一方、PET画像ではノイズレベルの多様性に対応する汎化性能の向上や、プロンプト学習を用いた柔軟なノイズ除去法を開発しています。 これらの研究領域全体を通じて、実データの多様性や不完全性といった現実的な課題に対して、深層学習の柔軟な応用や領域一般化技術を組み合わせることで、より堅牢で臨床的に有用な画像解析システムの構築を目指しています。

※ 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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