転職サイト大手のビズリーチによる鈴木教授のインタビュー記事が、日本経済新聞に掲載されました。

東京工業大学とビズリーチは、スタートアップ創出を目指した連携協定を結びました。
東工大の研究成果を活用した起業につながる経営人材を募集しています。 Read more...

鈴木教授のインタビュー記事『スモールデータAIで「希少がん」を診断　東工大教授が語る起業の壁』が、Forbes JAPANに掲載されました。
米国でスタートアップの起業に関わってきた鈴木教授が、日本で起業するに当たっての日米の違いや課題などを語っています。ぜひご一読ください。 Read more...

RSNAで発表した「Radiation dose reduction in chest CT at a micro-dose (mD) level by noise simulation and noise-specific anatomic neural network convolution (NNC) deep-learning (DL) with K-means clustering」の研究が、AuntMin Read more...

第38回日本医用画像工学会で鈴木教授が講演した「世間の流行に左右されない深層学習所感」が、m3.comの特集記事「画像診断支援AI、少ない症例の学習データでも高精度に病変検出」に掲載されました。 Read more...

RSNAで発表した研究が、AuntMinnie.comの特集記事「Deep learning may yield sharply lower dose from DBT」に掲載されました。 Read more...

SPIEで発表した研究が、AuntMinnie.comの特集記事「Deep learning may produce sharp reductions in DBT dose」に掲載されました。 Read more...

RSNAで発表した「Virtual High-Dose (VHD) Technology: Radiation Dose Reduction in Digital Breast Tomosynthesis (DBT) by Means of Supervised Deep-Learning Image Processing (DLIP)」の研究が、SBI News – The Member Newsletter of the Society of Breast Imagingの特集記事「Highlights from RSNA 2017: Physics and Techno Read more...

RSNAで発表した「Radiation Dose Reduction in Thin-Slice Chest CT at a Micro-Dose (mD) Level by Means of 3D Deep Neural Network Convolution (NNC)」の研究が、AuntMinnie.comの特集記事「Top 5 trends from RSNA 2017 in Chicago」に掲載されました。

RSNAで発表した「Virtual Dual-Energy (VDE) Imaging: Separation of Bones from Soft Tis Read more...

鈴木教授のコメントが、 Lancet Respiratory Medicine（インパクトファクター：30.700）の記事「Deep learning poised to revolutionise diagnostic imaging」に掲載されました。 Read more...

Article featuring Dr. Suzuki’s research on machine learning in medical images, “AI to Deliver Tailored Treatment: Digital Healthcare is Coming,” Knowledge & Science section in a newspaper, Joongang Sunday, in Koria. Read more...