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バイオメディカルAI研究ユニット

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トピックス

2025.08.29

イベント

KAIST Day for Igniting MICCAI 2025

鈴木教授が、MICCAI2025キックオフイベントの「KAIST Day」に登壇します。 Read more...

2025.08.22

発表

7本の論文がRSNA 2025にアクセプトされました

Mustain Billahさん, Hanhong Heさん, Jifeng Zuさん, Fatma Beltaiefさん, Haitian Zhangさん (卒業生), Shogo Kodera (卒業生), Dichao Liu (研究員) による7本の論文が、11月30日-12月4日に米国シカゴで開催される、臨床系医用画像分野のトップカンファレンスである 111th Scientific Assembly and Annual Meeting of Radiological Society of North America (RSNA 2025) にアクセプトされました。
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2025.08.18

お知らせ

私どもの研究が みんなの科学ニュース で紹介されました

IEEE Accessに採択されたYuqiao Yangくんの論文内容について、本学研究ページの みんなの科学ニュース で紹介されました。

限られた画像から肝臓がんを見つけ出せ！ Read more...

2025.06.19

お知らせ

私どもの研究が [日刊] 研究最前線「知尋」に掲載されました

IEEE Accessに採択されたYuqiao Yangくんの論文について 電子新聞：[日刊] 研究最前線「知尋」に掲載されました。

少数データの学習でも正確な肝腫瘍抽出を学ぶ スモールデータAIを開発 Read more...

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ニュース

2025.09.04

お知らせ

海外訪問学生のご紹介です

鈴木研究室に中国の西南交通大学からファン リン (樊 琳) さんが来てくれました。
来年の8月末まで滞在し、研究を進めます。ようこそ！ Read more...

2025.08.29

イベント

KAIST Day for Igniting MICCAI 2025

鈴木教授が、MICCAI2025キックオフイベントの「KAIST Day」に登壇します。 Read more...

2025.08.26

発表

JAMIT 2025 研究発表のお知らせ

Chenggeer Liさん（卒業生)、Yafangzhou Xuさん（卒業生)、森川 典将さんによる3件の研究発表を、第44回日本医用画像工学会大会 (JAMIT 2025)で行います。 Read more...

2025.08.22

発表

7本の論文がRSNA 2025にアクセプトされました

Mustain Billahさん, Hanhong Heさん, Jifeng Zuさん, Fatma Beltaiefさん, Haitian Zhangさん (卒業生), Shogo Kodera (卒業生), Dichao Liu (研究員) による7本の論文が、11月30日-12月4日に米国シカゴで開催される、臨床系医用画像分野のトップカンファレンスである 111th Scientific Assembly and Annual Meeting of Radiological Society of North America (RSNA 2025) にアクセプトされました。
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メンバー

鈴木賢治教授が率いるバイオメディカルAI研究ユニットは、助教、特任教員、研究員、支援員、秘書、後期博士学生、修士学生、学部生で構成されています。

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研究

東京科学大学STARサーチ 鈴木賢治

研究歴：

1993年-
(株) 日立メディコ 技術研究所
1997年-
愛知県立大学 情報科学部
2001年-
シカゴ大学 放射線学科/大学院医用物理学研究科/がん研究センター
2014年-
イリノイ工科大学 医用画像研究所/電気電子工学研究科
2017年-
東京工業大学 科学技術創成研究院
2024年-
東京科学大学 総合研究院 バイオメディカルAI研究ユニット

主な研究実績：

1994年
画像を直接学習する最初期の深層学習モデルの開発と実用化
2004年
胸部X線画像で骨成分を軟組織から分離する機械学習の先駆的開発と実用化
2004年
医用画像から臓器領域を描出するセマンティックセグメンテーション技術の先駆的開発
2006年
最初期の“U-Net”モデルの開発
2009年
エンドツーエンド深層学習の先駆的開発と製品化
2010年
最初期の深層学習の特許取得とその特許技術に基づいた世界初のFDA（米国食品医薬品局）承認を得た深層学習製品の実用化に成功
2012年
深層学習に基づくCTの被ばく線量を大幅に削減する世界初の再構成技術の開発と実用化

研究領域：

臨床分野：

身体部位：

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動画

研究業績

鈴木教授は、25年以上もの間、医用画像やコンピュータ支援診断におけるディープラーニングの研究を行続けています。120本以上の査読付きジャーナルへの投稿を含む約390本の論文を発表しており、Google Scholarによれば、その引用回数は14,000回、h-indexは59、コンピュータ支援診断分野での高被引用度研究者の一人です。米国NIH R01や、日本ではJST、NEDOなどの大型プロジェクトのグラントの獲得に成功しています。

詳しくは、研究業績のページをご覧ください。

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メンバー募集

詳しくは、メンバー募集のページをご覧ください。

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