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重要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