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我々の研究がAuntMinnie.comで特集されました

更新日 :
2017.12.13
カテゴリー :
報道

我々の研究がAuntMinnie.comで特集されました

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 Tissue in Chest Radiographs (CXRs) by Means of Anatomy-Specific (AS) Orientation-Frequency-Specific (OFS) Deep Neural Network Convolution (NNC)」の研究が、AuntMinnie.comの特集記事「Virtual dual energy’ separates bone from soft tissue on chest x-rays」に掲載されました。

RSNAで発表した「Investigating the Depth of Convolutional Neural Networks (CNNs) in Computer-aided Detection and Classification of Focal Lesions: Lung Nodules in Thoracic CT and Colorectal Polyps in CT Colonography」の研究について、鈴木教授のコメントがAuntMinnie.comの特集記事「More may not always be better in deep learning」に掲載されました。

Kenji Suzuki Laboratory

Institute of Innovative Research (IIR)
Tokyo Institute of Technology

Biomedical AI Research Unit