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 June 12, 2021

6月12日​

・清水（昭）が第120回日本皮膚科学会総会において「深層学習を用いた皮膚疾患画像の分類」について講演を行いました．

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日付 April 1, 2021

4月​

・大阪市立大学医学部，日本メジフィジックスとの共同研究を継続します．

・大阪大学医学部，日本イーライリリーとの共同研究を開始します．

・東京医科歯科大学医学部との共同研究を開始します．

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日付 March 26, 2021

3月26日

清水（昭）が東京大学数理情報学談話会で「人体臓器の計算解剖モデル」について話題提供をしました．

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日付 March 15, 2021

3月15-17日

M1の春石，M2の河合，佐伯，星野，山家，および，斉藤助教が電子情報通信学会の医用画像研究会＠オンラインで発表をしました．​

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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

2019年度は，東京大学，京都大学，名古屋工業大学，大阪市立大学， 九州大学などの10を超える大学，理化学研究所など2つの公的機関， ESIEE Paris（フランス），Children’s National Health System（アメリカ） などの海外の大学や研究機関，日本メジフィジックスなど国内の複数の企業と連携を しながら研究を進めています． 研究では，プログラミング，線形代数，解析，確率統計，信号処理などを利用します． 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．