バイオメディカルAI研究ユニット
Ja
バイオメディカルAI研究ユニットでは、コンピュータ工学とバイオメディカル分野にまたがる研究を行っており、主に医用画像、コンピュータ支援診断・治療、知的医用画像処理・解析における機械学習とデータ学習に重点を置いています。長期目標は、医師が正しく診断する際の画像認識のスキルを、データや症例から学習する人工知能技術を開発することです。
コンピュータ支援診断の分野では、計算知能（AI）システムが医用画像の中にある病変を検出・診断することを学習し、医師の診断を支援します。画像解析分野では、熟練の医師が認識した臓器を計算知能（AI）システムが学習します。画像処理分野では、X線画像から骨成分と軟組織を分離する画像処理アルゴリズムをAIがモデル化し、学習します。そのためには、最先端AI技術の開発とその技術によるイノベーション、理論による裏付け、そして人間が行う意思決定プロセスや人間の視覚システムを理解することが不可欠であると、私たちは考えています。AI技術と生体医学を“編み込む”ことで、新たな融合分野を創成し、コンピュータサイエンス／工学とバイオメディカル分野の両方に貢献していく努力を重ねています。私たちの研究が、人間の視覚システムの理解に貢献し、そのシステムが医療と人々の健康を向上させ、私たちの生活や社会がより豊かになることを願っています。
2025.06.19
お知らせ
2025.06.18
プロジェクト
鈴木教授が、国立研究開発法人 科学技術振興機構 (JST) の経済安全保障重要技術育成プログラム (K Program) に採択され、研究費を獲得しました。
研究開発課題名：高機密・頑健性スモールデータ連合学習の確立と医療 AI での実証（仮称） Read more...
2025.06.18
お知らせ
IEEE Accessに採択されたYuqiao Yangくんの論文内容について EurekAlert! で紹介されました。
MHP-Net: A revolutionary AI model for accurate liver tumor segmentation for diagnosis and therapy Read more...
2025.06.17
報道
2025.06.19
お知らせ
鈴木教授が編集長を務めているジャーナル”AI”に、ClarivateのJournal Citation Reportsより、Impact Factor 5.0 (2024) が付与されました。
2024年6月に初めてのImpact Factor 3.1が付与されて以来、60％の成長率となりました。
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2025.06.19
お知らせ
2025.06.18
プロジェクト
鈴木教授が、国立研究開発法人 科学技術振興機構 (JST) の経済安全保障重要技術育成プログラム (K Program) に採択され、研究費を獲得しました。
研究開発課題名：高機密・頑健性スモールデータ連合学習の確立と医療 AI での実証（仮称） Read more...
2025.06.18
お知らせ
IEEE Accessに採択されたYuqiao Yangくんの論文内容について EurekAlert! で紹介されました。
MHP-Net: A revolutionary AI model for accurate liver tumor segmentation for diagnosis and therapy Read more...
研究歴：
主な研究実績：
研究領域：
臨床分野：
身体部位：
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。
