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...

鈴木助教授は、今年初め、米国議会の議員から人工知能（AI）の専門家として招かれ、「AI法案」（AI Jobs Act of 2018）を議論する円卓会議に参加しました。鈴木博士は、ラジャ・クリシュナモルティ下院議員（イリノイ州8区）らと、AIがアメリカの労働力、企業、研究に与える影響や機会について議論しました。 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...

鈴木助教授が、米国国立衛生研究所（NIH）の科学的審査センター（Center for Scientific Review）の国立がん研究所特別重点パネル（National Cancer Institute Special Emphasis Panel）のメンバーとして招聘されました。鈴木助教授は、NIHに提出された助成金申請書を審査し、NIHの国家諮問委員会または理事会に申請書を勧告することで、国家レベルの生物医学研究に貢献することになります。

このメンバーは、質の良い研究、ジャーナルへの発表、その他の重要な科学的活動、業績、栄誉により、研究分野での優れた能力に基づいて選出 Read more...

9月10日に開催された第8回International Workshop on Machine Learning in Medical Imaging (MLMI)で、鈴木教授が座長を務めました。

鈴木教授らが中心となって設立したこのMLMIワークショップは、医用画像解析の権威ある学会MICCAIに併設されたシリーズで、2010年に中国・北京で第1回目が開催されました。機械学習は医用画像処理において重要な役割を果たすため、最も有望で急成長している分野です。第8回MLMIワークショップでは、質の高い研究発表と多くの聴衆を集め、成功裏に終了しました。なお、本ワークショップは、S Read more...

鈴木教授が、「深層学習を用いた超低線量CT像の高画質化によるCTの被曝低減」の研究で、科研費（研究活動スタート支援）を獲得しました。 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...

7月12日に行われた第2回WRHI講演会で、「Artificial Intelligence in Medical Imaging」と題して鈴木教授の行っている研究についての講演を行いました。 Read more...

5月8日付で鈴木先生は、東京工業大学 科学技術創成研究院に、特任教授として着任いたしました。 Read more...