第1回日本メディカルAI学会で鈴木教授が講演した「Deep-Learning-driven-AI in Medical Image Processing, Analysis and Diagnosis」の内容が、m3.comの特集記事「医療画像AI市場は5年で500%成長」に掲載されました。 Read more...

12月10日より、ジン先生が特任助教としてラボに加入しました。ようこそ！ 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...

鈴木教授が、「深層学習を用いた仮想高線量化技術による放射線画像検査の被曝最小化」の研究で、科研費（基盤研究(B)）を獲得しました。 Read more...

鈴木教授が、科学技術振興機構（JST）未来社会創造事業の研究費を獲得しました。鈴木教授は、「画像と記号を繋ぐ深層学習の開発と人との相互作用」の研究を行います。 Read more...

イリノイ工科大学で指導している10人の学生が、RSNAで研究発表を行いました。RSNAは、医学分野で最も規模の大きな臨床国際学会で、参加者は6万人を超え、一流の医者や研究者でさえも論文がアクセセプトされるのは非常に狭き門となっています。

博士課程の学生は、鈴木助教授が獲得した外部資金と電気情報工学科のTA/RAのサポートを受けて研究を行っています。修士学生は、鈴木助教授が担当するSpecial Problems in Electrical and Computer Engineering (ECE-597)コースの授業を受けています。

以下は、発表した研究論文 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...

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...