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 July 3, 2026

7月3日
修士課程のAndrewsが、CARS 2026 にて以下のLecture発表を行いました。 Visual Word and Clinical Finding-Aware Bayesian Network for Dermatologocal Image Classification

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日付 June 30, 2026

6月30日
Prof. Kevin Cleary（Professor of Radiology and of Pediatrics, School of Health Sciences, George Washington University(https://www.gwu.edu/)／Technical Director, Bioengineering Initiative, The Sheikh Zayed Center for Pediatric Surgical Innovation／Departments of Radiology and Surgery, Children’s National Medical Center(https://www.childrensnational.org/), Washington, DC）が、「RE-IMAGINING THE FUTURE OF SURGERY Result from the iSMIT」と題した講演を行いました。

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日付 June 16, 2026

6月16日
Mario A. Cypko氏（Head of Medical AI and Modelling Group, Hahn-Schickard(https://www.hahn-schickard.de/en)／Lecturer at University of Freiburg(https://uni-freiburg.de/en/) – Digital Health, Germany）が、GIR Seminarにおいて「Bridging Clinical Knowledge Modelling, Human-AI Collaboration, and Medical Image Analysis: Towards Model-Guided Medicine and Explainable Clinical AI」と題した講演を行いました。

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日付 June 13, 2026

6月13日
第125回日本皮膚科学会(https://jda125.jda-conv.jp/)にて清水昭伸が以下の教育講演を実施しました。 生成AI時代の皮膚疾患診断支援：画像と言語を統合するAIの仕組みと展望

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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://forms.gle/vadwWx2RzUjYN78N6


◎2025年度オンサイト説明会
日時：

  • 10月 8日 （水）（13：00～14：00）
  • 10月15日 （水）（13：00～14：00）
  • 10月16日 （木）（13：00～14：00）
  • 10月29日 （水）（13：00～14：00）
  • 11月12日 （水）（14：00～15：00）
場所：5号館3階301号室南


◎清水昭伸研究室紹介ページ2025
クラスコード：q3tqvne


※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