清水昭伸研究室

パターン認識、機械学習、人工知能、
ビッグデータ解析などの最新の技術を用いた
医用画像解析の研究と，それらの成果を用いた診断支援システムの開発を行っています。

    Atsushi Saito, Masaki Tsujikawa, Tetsuya Takakuwa, Shigehito Yamada,
    Akinobu Shimizu

    Level set distribution model of nested structures using logarithmic transformation

    Medical Image Analysis, 56, 1-10, 2019
    10.1016/j.media.2019.05.003

    Shouhei Hanaoka, Akinobu Shimizu, Mitsutaka Nemoto, Yukihiro Nomura, Soichiro Miki, Takeharu Yoshikawa, Naoto Hayashi, Kuni Ohtomo, Yoshitaka Masutani

    Automatic detection of over 100 anatomical landmarks in medical CT images: A framework with independent detectors and combinatorial optimization

    Medical Image Analysis, 35, 192-214, 2016
    10.1016/j.media.2016.04.001

    Atsushi Saito,
    Shigeru Nawano and Akinobu Shimizu

    Joint optimization of segmentation and shape prior from level-set-based statistical shape model, and its application to the automated segmentation of abdominal organs

    Medical Image Analysis, 28, 46-65, 2016
    10.1016/j.media.2015.11.003

トピックス

最近の研究活動報告

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日付 October 19, 2026

10月19日
LIGM, Université Gustave Eiffel, Normandie Université, UNICAEN, ENSICAEN, CNRS, GREYC, Franceとの国際共同研究論文“Adaptive Multi-Factor Component Tree Loss Function for Topology-Preserving Medical Image Segmentation”がIEEE Accessに掲載されました．

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日付 October 1, 2026

10月1日
2026年10月1日、MICCAI 2026のワークショップにて、国際共同研究を行っているシドニー工科大学（University of Technology, Sydney）のChen氏がMedical World Modelで口頭発表を、博士後期課程2年の侯がPedAItricsでポスター発表を行いました。

Chen “Stochastic High-Frequency Modeling for Uncertainty-Aware Synthetic CT Generation in Radiotherapy”

侯 “Task-Aware Modality Contribution Fusion Framework for Pediatric Postoperative Gross Tumor Volume Segmentation”

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日付 September 4, 2026

9月4日
清水昭伸が 、第16回レギュラトリーサイエンス学会学術大会@一橋講堂において、「生成AIを用いたプログラム医療機器の最前線― 技術革新・リスク・規制 ―」と題した特別講演を行いました。 https://srsm.or.jp/apps/016/

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日付 July 5, 2026

7月5日
博士前期課程の佐々木(優)と久保が、JAMIT 2026 にてLecture発表を行いました。 また、博士前期課程の廣瀬、藤井、佐々木(悠)、林がJAMIT 2026 にてPoster発表を行いました。

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学生へのメッセージ

日々の研究の積み重ねが大きな成果を生みます． 弛まず，怠らず，真摯に研究に取り組むことで， 若い皆さんの能力は大きく伸びます． 研究室では自らの成長を通して研究の楽しさを体感してください． また，清水研では他大学との研究発表会や学会発表などにも 多数参加していますので，これらの機会を積極的に利用して下さい．

卒業研究配属や大学院入学の希望者へ

本研究室は，東京大学，東北大学，大阪大学，名古屋工業大学，大阪公立大学，愛媛大学，慶應義塾大学，順天堂大学，森ノ宮医療大学，ESIEE Paris- Université Gustave Eiffel（フランス），Université Caen Normandie（フランス），Université de Reims Champagne-Ardenne（フランス），複十字病院などの大学や病院，国立情報学研究所，国立医薬品食品衛生研究所，厚生労働省，経済産業省，CNRS（フランス）などの公的機関，日本メジフィジックス，日本イーライリリー，キヤノンなどの企業，日本医学放射線学会や日本皮膚科学会などの学会と連携を しながら研究を進めています．研究では，人工知能，画像工学，信号処理，プログラミング，線形代数，解析学，確率統計，などを利用します． 人工知能を用いた医用画像解析や学外の施設との医工連携に興味がある人は、是非，研究室見学に来てください．


※クラスコード．参加希望の方は，以下のフォームに回答をお願いします．(オンラインや別日での参加希望の方も以下のフォームに回答をお願いします．)
URL：https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLSfymszGwPw4zK3d4R9NgsX-Ody5nodYzuEWyz4RcMGEjaDEyg/viewform


◎2026年度オンサイト説明会
日時：

  • 10月 7日 （水）（13：00～14：00）
  • 10月14日 （水）（13：00～14：00）
  • 10月21日 （水）（13：00～14：00）
  • 10月28日 （水）（13：00～14：00）
場所：5号館3階301号室南


◎清水昭伸研究室紹介ページ2026
クラスコード：f5eexgbp


※オンサイト説明会は原則事前予約不要ですが，人数によっては制限をすることがあります．

このサイトについて

東京農工大学　清水昭伸研究室のホームページです．

住所

東京農工大学　清水（昭）研究室
〒184-0012
東京都小金井市中町
2-24-16
東京農工大学　小金井キャンパス
5号館3階301, 302