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...

鈴木教授が、ジャーナルPattern Recognitionの特集号「Machine Learning in Medical Imaging」のゲストエディターを務めます。
このテーマは現在、パターン認識の分野で熱心に研究されており、鈴木教授の専門分野の一つでもあります。 Read more...

Dr. Suzuki has received The 2017 Albert Nelson Marquis Lifetime Achievement Award from Marquis Who’s Who.

This award was given to Dr. Suzuki for his life-time achievements in outstanding contributions with notable publications and his career longevity in the fields of computer engineering Read more...