Research at a glance
限られたデータから、
生命と医療の画像を読み解く。
顕微鏡、病理、CT、光超音波などの画像と、遺伝子発現や臨床情報を結び付けます。ラベルや観測が不完全でも学べる方法を開発し、実際の医学・生命科学の課題に応用します。
Research themes
7つの研究テーマ
生体画像解析と、限られた情報から学ぶための方法を研究しています。
応用対象 / Applications
01 / SPATIAL TRANSCRIPTOMICS
空間トランスクリプトミクス
病理画像と空間遺伝子発現を結び、細胞型、発現量、遺伝子間の関係を推定する。
テーマを見る → 02 / CELL IMAGING細胞画像の認識と生成
細胞の検出・追跡・分裂解析から、顕微鏡画像生成まで。
テーマを見る → 03 / VASCULAR IMAGING血管とマルチモーダル医用画像
3D CTと光超音波の解析、血管構造の推定、臨床情報との統合。
テーマを見る → 04 / CLINICAL IMAGE ANALYSIS病理・内視鏡の臨床画像解析
組織の診断所見や内視鏡の重症度を画像から推定する。
テーマを見る →方法論 / Methods
05 / WEAK SUPERVISION
弱いラベル・少数ラベルから学ぶ
割合ラベル、部分ラベル、PU学習、MILを組み合わせる。
テーマを見る → 06 / ACTIVE ACQUISITION能動学習と情報取得
人とAIへのラベル依頼、画像対の比較、ドメイン適応用データの選択。
テーマを見る → 07 / ROBUST MEDICAL AI環境変化に強い医療AI
内視鏡・病理・細胞画像で、施設差や撮影条件の変化に対応する。
テーマを見る →各テーマの研究内容と関連論文をご覧いただけます。