医療ビッグデータ研究センター
医療ビッグデータクラウド基盤構築とAI画像解析研究
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Fundus image classification and retinal disease localization with limited supervision
Meng特任研究員、佐藤センター長らによる、眼底写真による眼疾患分類の研究に関する発表がACPR 2019の口頭発表に採択されました。
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Combining Noise-to-Image and Image-to-Image GANs: Brain MR Image Augmentation for Tumor Detection
リサーチアシスタントの韓さんと九州大学内田研究室の早志助教らによる、脳MRI画像から悪性度の高い脳腫瘍である膠芽腫を判定する研究の成果がIEEE Accessに論文発表されました。
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Generative Adversarial Networks Showcase: Their Mechanisms and Radiological Applications
名古屋大学森研究室の小田助教による敵対的生成ネットワークを放射線画像の解析に利用した研究が、RSNA 2019に採択されました。日本医学放射線学会との共同研究です。
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Learning More with Less: Conditional PGGAN-based Data Augmentation for Brain Metastases Detection Using Highly-Rough Annotation on MR Images
リサーチアシスタントの韓さんとRCMBの村尾特任准教授、佐藤センター長らの脳MRI画像の学習データ拡張に関する論文がCIKM 2019に採択されました。
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MIRU 2019
第22回 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU2019) にAMED課題から2つの口頭発表が採択されました。リサーチアシスタントの韓さんはPGGANを用いた脳MRI学習データ拡張に関する研究を long oral で、九州大学内田研究室は内視鏡画像の時系列クラスタリングによるラベル付け簡略化に関する研究を short oral で、それぞれ発表しました。