2021年9月7日、本学大学院工学府の博士後期課程を今年3月に修了した植村知規さんが、在学時に指導教員の神谷亨教授(大学院工学研究院機械知能工学研究系)とともにハーバード大学との共同研究で取り組んだ深層学習モデルpix2survに関する成果が、The Imaging Wireに注目すべきニュースとして取り上げられました。The Imaging Wireは、医療画像処理業界の最新情報を取り上げ、放射線や画像処理関連の専門家に情報提供を行うnewsletterで、植村さんらの研究成果が当該研究分野においてとても365体育appなものであると示すものです。

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COVID-19患者の管理には、疾患の進行と死亡率を迅速で正確に評価する必要があります。植村さんらは、敵対生成ネットワークを用いて、間質性肺疾患患者の予後予測を行う新しい手法を提案し、実データによる有用性を示しました。

【関連する論文】

■Weakly unsupervised conditional generative adversarial network for image-based prognostic prediction for COVID-19 patients based on chest CT, Medical Image Analysis, Vol.73, October, 2021
DOI: 10.1016/j.media.2021.102159
植村さんが第1著者で発表したこの論文は、放射線医学、核医学、医用画像処理関連の126のジャーナル論文誌の中で第2位にランクされる有名な論文誌「Medical Image Analysis」に掲載されたものです。

■U-survival for prognostic prediction of disease progression and mortality of patients with COVID-19, Scientific Reports-Nature, Vol.11, No.1, April, 2021
DOI: 10.1038/s41598-021-88591-z
植村さんが第2著者で発表したこの論文は、画像ベースの生存予測モデル「U-survival」を開発し、客観的な予後予測が可能な新しいバイオマーカとしての手法を提案しました。

提案モデル:pix2surv