Hidenori Sakanashi 研究室
主宰者:Hidenori Sakanashi
産業技術総合研究所
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室は、医学画像や産業検査画像に対して深層学習(深いニューラルネットワーク)を適用し、疾患診断や異常検知の自動化を進めています。特に膀胱疾患や前立腺がん、乳房腫瘍、肺疾患など、医療現場で医師が内視鏡やMRI画像を読影する際の負担軽減を目指しており、複数の医療機器メーカーの装置に対応できるシステム構築にも取り組んでいます。
診断精度の向上に向けて、複数の認識タスク(例えば病変の輪郭抽出と良悪性判定)を相互に関連付けて学習させる手法や、専門医の知見を体系的に組み込む人間とAIの協働モデルなど、臨床現場の実際の診察プロセスに基づいたアプローチを開発しています。同時に患者由来の組織培養物の分類など、がん研究における腫瘍の多様性を理解するためのAI応用も進めています。
さらに医療分野だけでなく、建物の外壁にひび割れを検出するなど、産業検査領域への応用も行っており、画像解析を通じて複雑な現象を自動判別する技術の広範な活用を展開しています。
※ 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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関連研究室(8 件)
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研究成果(12 件)
- DOI: https://doi.org/10.1097/ju.0000000000003260.03
- DOI: https://doi.org/10.1016/s0302-2838(23)00639-5
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ajpath.2023.07.002
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.euros.2022.12.012
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0271106
- DOI: https://doi.org/10.1111/cas.15396
- DOI: https://doi.org/10.1097/ju.0000000000002574.02
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41379-022-01025-7
- DOI: https://doi.org/10.3390/uro2010004
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jpi.2022.100070
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- [2021] CRACK DETECTION FROM EXTERNAL WALLS OF NATURAL STONES USING DEEP CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKDOI: https://doi.org/10.3130/aijt.27.1086
- DOI: https://doi.org/10.1016/s0302-2838(21)01608-0
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