専門分野
機械学習
画像認識処理
担当科目（学部）
データサイエンス基礎
プログラミング演習III
情報工学実験I
担当科目（大学院）
画像情報システム特論
最終学歴
名城大学大学院理工学研究科修士課程修了
研究課題
医用画像情報解析：病変の検出・分類、患者の疾患リスク・生存予測など
主な研究業績
Automated Description Generation of Cytologic Findings for Lung Cytological Images Using a Pretrained Vision Model and Dual Text Decoders: Preliminary Study, Cytopathology, 2025.
Prediction of Short-Term Mortality of Cardiac Care Unit Patients Using Image-Transformed ECG Waveforms, IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine, Vol.11, pp. 191-198, 2023.
Lung Cancer CT Image Generation from a Free-Form Sketch Using Style-Based Pix2pix for Data Augmentation, Scientific Reports, Vol.12,12867, 2022.
Weakly Supervised Learning forClassification of Lung Cytological Images Using Attention-Based Multiple Instance Learning, Scientific Reports, Vol.11, 20317,2021.
Bone suppression for chest X-ray image using a convolutional neural filter, Physical and Engineering Sciences in Medicine, Vol.43, pp.97–108,2020.
主な社会・学会活動
2024年 日本放射線技術学会次世代データサイエンス推進特別委員会委員長（現在に至る）
2023年 Radiological Physics and Technology, Associate Editor（現在に至る）
2023年 IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine, Associate Editor（現在に至る）
2021年 医用画像情報学会 常務理事, 雑誌編集委員長（現在に至る）
2020年 日本生体医工学会東海支部 幹事（現在に至る）
教育・研究に対する取り組み・抱負
■研究
インターネットが普及した現在、私たちの身の回りにはデータが溢れています。それらをAIなどの情報処理技術によって有効活用することで私達の生活はより豊かになっていきます。病院でも多くの患者情報が蓄積されており、それらの利活用が望まれています。そこで私の研究室では医用画像や医療情報をAIなどの情報処理技術を用いて解析することによって、適切な診断や治療を行える技術を開発することを目的としています。
■教育
高度な情報処理を行うためには、対象をよく知り、データの性質を見抜き、適切な処理を行うことが重要です。これまでに医療ビッグデータをAIで解析してきた知識を活かし、データの見方や解析方法に関するデータサイエンスの基礎や、実際のAI技術の実装方法などを教授したいと考えています。