Shingo Mabu 研究室

主宰者：Shingo Mabu
山口大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、深層学習を用いた画像認識と異常検知の手法開発に取り組んでいます。医療画像（胸部X線写真、CT画像、病理画像）や音声データ（呼吸音）の自動分析、さらには表情認識や衛星画像解析まで、様々な領域で機械学習モデルを応用しています。特に肺疾患や肝臓疾患の診断支援、肺結節の分割、呼吸音の分類など、臨床現場での実用化を視野に入れた研究が多くを占めています。 本研究室の大きな特徴は、ラベル付きデータの不足という医療分野の現実的な課題に対処する点です。部分的にしかアノテーションされていないデータを活用する学習方法、正常データのみから異常を検知する手法、擬似ラベル付けと半教師あり学習を組み合わせたアプローチなど、限られたデータで高精度な診断支援システムを構築する工夫が随所に見られます。また、機械学習モデルの解釈性を高める研究も進めており、医療現場での信頼性確保に向けた取り組みがなされています。 さらに、データ領域間の変換技術（ドメイン適応）や生成モデルを活用した画像補強、複数のニューラルネットワークを組み合わせた手法など、実装上の工夫も豊富です。こうした多角的なアプローチにより、データが限定される医療や防災などの重要な応用領域における人工知能の活用に貢献しています。

※ 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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