基本情報

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朱　欣(シュ　キン)

ZHU XIN


職名

教授

研究分野・キーワード

人工知能、医療画像処理、医療信号処理
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出身学校 【 表示 ／ 非表示 】

  • 天津大学(Tianjin University)  精密機器および光電子工学学院  生体医工学科  2000年06月  卒業

  • 天津大学(Tianjin University)  社会科学および外国語学院  英語学科  2000年06月  卒業

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出身大学院 【 表示 ／ 非表示 】

  • 天津大学大学院  生体医工学  生体医工学  修士課程  2002年06月  修了

  • 会津大学  コンピュータ理工学研究科  コンピュータ理工学  博士課程  2006年09月  修了

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経歴(学内) 【 表示 ／ 非表示 】

  • 2024年09月
    　
    　
    東京医科歯科大学 M&Dデータ科学センター AI・ビッグデータ研究部門 AI技術開発分野 教授
  • 2024年10月
    -
    現在
    東京科学大学 教育研究組織 総合研究院 Ｍ＆Ｄデータ科学センター・AI・ビッグデータ研究部門 AI技術開発分野 教授
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経歴(学外) 【 表示 ／ 非表示 】

  • 2015年04月
    -
    2024年08月
    会津大学 システム情報学部門 上級准教授
  • 2024年09月
    -
    現在
    東京医科歯科大学 M&Dデータ科学センター 教授
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所属学協会 【 表示 ／ 非表示 】

  • IEEE

  • 日本不整脈心電学会

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研究分野 【 表示 ／ 非表示 】

  • 生命、健康、医療情報学

  • 生体材料学

  • 生体医工学

  • 生体医工学

  • 医用システム

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研究テーマ 【 表示 ／ 非表示 】

  • 嚥下障害診療における深層学習を用いた嚥下内視鏡検査AI診断補助システムの開発，2024年04月 - 2027年03月

  • 深層学習を用いた心不全に対する予後予測モデルの構築，2021年04月 - 2024年03月

  • 人工知能及び心臓シミュレーションを用いた心電図自動解析技術と臨床有用性の研究，2018年04月 - 2021年03月

  • 深層学習による大腸鋸歯状病変の自動検出解析装置の開発，2018年04月 - 2021年03月

  • 心房細動発生機序におけるTRPMファミリーの役割の多階層解析，2015年04月 - 2019年03月

  • OSAS検出のための呼吸推定に特化した心電図誘導法に関する研究，2015年04月 - 2018年03月

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競争的資金等の研究課題 【 表示 ／ 非表示 】

  • 嚥下障害診療における深層学習を用いた嚥下内視鏡検査AI診断補助システムの開発

    文部科学省/日本学術振興会

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論文・総説 【 表示 ／ 非表示 】

  1. Parallelization of Three Dimensional Cardiac Simulation on GPU 2024.09; ( DOI )

  2. Linked color imaging with artificial intelligence improves the detection of early gastric cancer. 2024.08; 1-9. ( PubMed, DOI )

  3. Bidirectional Copy-Paste Mamba for Enhanced Semi-Supervised Segmentation of Transvaginal Uterine Ultrasound Images. 2024.07; 14 (13): ( PubMed, DOI )

  4. Development of high-quality artificial intelligence for computer-aided diagnosis in determining subtypes of colorectal cancer. 2024.06; ( PubMed, DOI )

  5. Non-polypoid Colorectal Lesions Detection and False Positive Detection by Artificial Intelligence under Blue Laser Imaging and Linked Color Imaging. 2024; 8 (3): 212-220. ( PubMed, DOI )

  6. 中村啓二郎, 孫堯, 原英彦, 諸井雅男, 朱欣. 異なるベースラインインピーダンス下の低電力および長期バイポーラ高周波アブレーションの計算機シミュレーション【JST機械翻訳】||| 日本循環器学会学術集会(Web). 2024; 88th 104226. ( PubMed, DOI )

  7. Evaluation of lesion characteristics and baseline impedance on high-power short-duration radiofrequency catheter ablation using computer simulation. 2023.12; 38 (12): 1459-1467. ( PubMed, DOI )

  8. Computer-Aided Diagnosis of Early-Stage Colorectal Cancer Using Non-Magnified Endoscopic White Light Images. 2023.02; ( PubMed, DOI )

  9. A training pipeline of an arrhythmia classifier for atrial fibrillation detection using Photoplethysmography signal. 2023; 14 1084837. ( PubMed, DOI )

  10. Expert-level aspiration and penetration detection during flexible endoscopic evaluation of swallowing with artificial intelligence-assisted diagnosis. 2022.12; 12 (1): 21689. ( PubMed, DOI )

  11. Sleep Staging Framework with Physiologically Harmonized Sub-Networks. 2022.11; 209 18-28. ( PubMed, DOI )

  12. Estimation of Left Ventricular Ejection Fraction Using Cardiovascular Hemodynamic Parameters and Pulse Morphological Characteristics with Machine Learning Algorithms. 2022.09; 14 (19): ( PubMed, DOI )

  13. Computer-aided diagnosis of serrated colorectal lesions using non-magnified white-light endoscopic images. 2022.08; 37 (8): 1875-1884. ( PubMed, DOI )

  14. Spectral interference contrast based non-contact photoacoustic microscopy realized by SDOCT. 2022.06; 47 (11): 2895-2898. ( PubMed, DOI )

  15. Exploring and Identifying Prognostic Phenotypes of Patients with Heart Failure Guided by Explainable Machine Learning 2022.05; 12 (6): 776. ( PubMed, DOI )

  16. Automated retinal boundary segmentation of optical coherence tomography images using an improved Canny operator. 2022.01; 12 (1): 1412. ( PubMed, DOI )

  17. Automatic Measurement of Endometrial Thickness From Transvaginal Ultrasound Images. 2022; 10 853845. ( PubMed, DOI )

  18. Prediction of Endometrial Carcinoma Using the Combination of Electronic Health Records and an Ensemble Machine Learning Method. 2022; 9 851890. ( PubMed, DOI )

  19. An analysis about the function of a new artificial intelligence, CAD EYE with the lesion recognition and diagnosis for colorectal polyps in clinical practice. 2021.10; 36 (10): 2237-2245. ( PubMed, DOI )

  20. Deep Learning-Based Recurrence Prediction of Atrial Fibrillation After Catheter Ablation. 2021.10; 86 (2): 299-308. ( PubMed, DOI )

  21. Electrocardiogram Quality Assessment with a Generalized Deep Learning Model Assisted by Conditional Generative Adversarial Networks 2021.09; 11 (10): ( PubMed, DOI )

  22. Theoretical Investigation of the Mechanism by which A Gain-of-Function Mutation of the TRPM4 Channel Causes Conduction Block 2021.08; 22 (16): 8513. ( PubMed, DOI )

  23. Zhao Peipei, Yang Meng, Zhu Guoliang, Zhao Bo, Wang Hong, Liu Hairong, Wang Xinzhu, Qi Jun, Yin Xin, Yu Lumin, Meng Yiwei, Li Zhipu, Zhang Lixin, Xia Xuekui. モリセリンS～U　Chaetomium brasiliense SD-596から単離した抗MRSA活性を持つ3種類の新規デプシドン類(Mollicellins S-U, three new depsidones from Chaetomium brasiliense SD-596 with anti-MRSA activities) The Journal of Antibiotics. 2021.05; 74 (5): 317-323. ( 医中誌 )

  24. Femoral marrow MRI is a non-invasive, non-irradiated and useful tool for detecting bone marrow involvement in non-Hodgkin lymphoma. 2021.02; ( PubMed, DOI )

  25. Diagnostic performance of artificial intelligence to identify deeply invasive colorectal cancer on non-magnified plain endoscopic images 2020.10; 08 (10): E1341-E1348. ( PubMed, DOI )

  26. Polyp detection algorithm can detect small polyps: Ex vivo reading test compared with endoscopists. 2020.03; 33 (1): 162-169. ( PubMed, DOI )

  27. 自動体外式除細動器による除細動についてのコンピュータシミュレーションを用いた研究(Study on defibrillation of automatic external defibrillator using computer simulation) 2020.02; 40 (Suppl.2): S-54. ( 医中誌 )

  28. 非侵襲検査と基礎医学・工学との融合 敵対的生成ネットワークによる心電図雑音評価効果の改善 2020.02; 40 (Suppl.2): S-30. ( 医中誌 )

  29. 過剰なTRPM4チャネルの活性が伝導速度とAP形状に変化を及ぼす可能性の検討 コンピュータシミュレーション研究(Excessive TRPM4 channel activity may change conduction velocities and AP shapes: a computer simulation study) 2020.02; 40 (Suppl.2): S-52. ( 医中誌 )

  30. Single-channel ECG suitable for ECG-derived respiration 2019.08; 5 (5): 055002. ( DOI )

  31. 深層学習による心房細動の検出(Detect Atrial Fibrillation Using Deep Learning) 2019.03; 39 (Suppl.1): S-14. ( 医中誌 )

  32. Premature Ventricular Contraction Detection from Ambulatory ECG Using Recurrent Neural Networks. 2018.07; 2018 2551-2554. ( PubMed, DOI )

  33. Atrial Fibrillation Detection Using Convolutional Neural Networks 2018; 84-89. ( DOI )

  34. ECG Quality Assessment Using 1D-Convolutional Neural Network 2018; 2018-August 780-784. ( DOI )

  35. 中村 啓二郎, 朱 欣, 原 英彦, 葉山 裕真, 諸井 雅男, 廣井 透雄. 循環器診療におけるAIの役割 Real World Data分析におけるAIの役割 多施設心不全データベースから検討 日本心臓病学会学術集会抄録. 2023.09; 71回 S2-4. ( 医中誌 )

  36. 中村 啓二郎, 朱 欣, 原 英彦, 葉山 裕真, 諸井 雅男, 廣井 透雄. 循環器診療におけるAIの役割 Real World Data分析におけるAIの役割 多施設心不全データベースから検討 日本心臓病学会学術集会抄録. 2023.09; 71回 S2-4. ( 医中誌 )

  37. 中島 勇貴, 根本 大樹, 勝木 伸一, 林 芳和, 愛澤 正人, 歌野 健一, 竹澤 敬人, 相良 裕一, 朱 欣, 澁川 悟朗, 山本 博徳, 冨樫 一智. AIは何をみて大腸pT1bを診断しているか?　Class Activation Mappingからみた検討 Gastroenterological Endoscopy. 2021.06; 63 (6): 1232-1240. ( 医中誌 )

  38. 杉野 敏志, 吉田 直久, 朱 欣. AIを用いた次世代の内視鏡診療 人工知能によるBLIおよびLCIを用いた大腸観察によるポリープ検出能の向上 Gastroenterological Endoscopy. 2020.08; 62 (Suppl.1): 1125. ( 医中誌 )

  39. 吉田 直久, 朱 欣, 根本 大樹, 山本 博徳, 伊藤 義人. 【AIが切り拓く医療の未来】Artificial IntelligenceによるComputer-Aided Diagnosisを用いた大腸内視鏡診療への期待 京都府立医科大学雑誌. 2019.06; 128 (6): 421-429. ( 医中誌 )

  40. 吉田 直久, 朱 欣, 根本 大樹, 山本 博徳, 伊藤 義人. 【AIが切り拓く医療の未来】Artificial IntelligenceによるComputer-Aided Diagnosisを用いた大腸内視鏡診療への期待 京都府立医科大学雑誌. 2019.06; 128 (6): 421-429. ( 医中誌 )

  41. 朱 欣, 八木 透, 片山 統裕, 塩澤 成弘, 内山 孝憲. 巻頭言：特集号「LE2018シンポジウム特集号」について 計測自動制御学会論文集. 2019; 55 (9): 519. ( DOI )

  42. 朱 欣, 中村 啓二郎, 周 雪, 野呂 眞人. 診断から更なるリスク評価へ-心電情報の深化と統合- 深層学習による心電図の自動解析プログラムに関する研究 一次報告 心電図. 2018.03; 38 (Suppl.1): S-42. ( 医中誌 )

  43. 朱欣. AIによる形態解析 日本骨形態計測学会雑誌. 2024; 34 (1):

  44. 朱欣. AI医療:歴史,現在,これからの挑戦 福島医学雑誌(Web). 2024; 74 (1):

  45. Effectiveness of FEES with artificial intelligence-assisted computer-aided diagnosis 2023.11; ( DOI )

  46. Sex Difference in Atrial Fibrillation Recurrence After Catheter Ablation 2023.11; ( DOI )

  47. A Wearable Assistant Device for the Hearing Impaired to Recognize Emergency Vehicle Sirens with Edge Computing 2023.08; ( DOI )

  48. An Internet of Things-Based Home Telehealth System for Smart Healthcare by Monitoring Sleep and Water Usage: A Preliminary Study 2023.08; 12 (17): 3652. ( DOI )

  49. Signal Quality Analysis of Single-Arm Electrocardiography 2023.06; ( DOI )

  50. Automated Detection of Endometrial Polyps from Hysteroscopic Videos Using Deep Learning 2023.04; ( DOI )

  51. Attention Mechanism Trained with Small Datasets for Biomedical Image Segmentation 2023.01; ( DOI )

  52. Automatic Edge Detection in Echocardiographic Doppler Images Using an Improved Canny Algorithm. 2023; 210-215. ( DOI )

  53. 朱欣. センサーネットワークを用いた携帯型イベント心電計 会津大学シーズ集. 2023; 2023

  54. 中島勇貴, 根本大樹, 勝木伸一, 竹澤敬人, 林芳和, 郭哲, 張ルイヤオ, 趙又申, 朱欣, 冨樫一智. p-T1b大腸癌の内視鏡診断における関心領域:AIと内視鏡医の相違点に関する検討 Gastroenterological Endoscopy (Web). 2023; 65 (Supplement1):

  55. 中島勇貴, 中島勇貴, 根本大樹, 根本大樹, 勝木伸一, 竹澤敬人, 林芳和, 郭哲, 張ルイヤオ, 趙又申, 朱欣, 冨樫一智, 冨樫一智. p-T1b大腸癌の内視鏡診断におけるAIの特徴:IoUによる定量的検討 日本大腸肛門病学会雑誌(Web). 2023; 76 (9):

  56. 土肥統, 吉田直久, 朱欣. 人工知能によるLinked Color Imaging下での早期胃癌検出能の向上 Gastroenterological Endoscopy (Web). 2023; 65 (Supplement1):

  57. 朱欣. 深層学習を用いた大腸ポリープ検出・解析支援システム 会津大学シーズ集. 2023; 2023

  58. 朱欣. 植込み型除細動器除細動効果の推定システム 会津大学シーズ集. 2023; 2023

  59. 朱欣. 心電図を用いた呼吸検出方法 会津大学シーズ集. 2023; 2023

  60. 中村啓二郎, 朱欣, 榎本善成, 原英彦, 諸井雅男, 杉薫, 中村正人. 実診療データの解析に対して人工知能は完全に汎用的方法か 日本循環器学会学術集会(Web). 2023; 87th

  61. 中村啓二郎, 朱欣, 豊田康剛, 榎本善成, 原英彦, 諸井雅男, 野呂眞人, 杉薫, 中村正人. 深層学習を用いた心不全患者に対する時変共変量を伴う死亡率予測のリスク 日本循環器学会学術集会(Web). 2022.11; 12 (12): 2947. ( DOI )

  62. High-speed all-optic optical coherence tomography and photoacoustic microscopy dual-modal system for microcirculation evaluation 2022.07; 15 (4): ( DOI )

  63. Automatic segmentation of foveal avascular zone based on adaptive watershed algorithm in retinal optical coherence tomography angiography images 2022.01; 15 (1): ( DOI )

  64. Femoral segmentation of MRI images using PP-LiteSeg 2022; ( DOI )

  65. Prediction of Hospitalization Cost and Length of Stay for Patients with Heart Failure Using Deep Learning 2022; 158-161. ( DOI )

  66. Gender Difference in Prognosis of Patients with Heart Failure: A Propensity Score Matching Analysis 2022; ( DOI )

  67. A fused-image-based approach to detect obstructive sleep apnea using a single-lead ECG and a 2D convolutional neural network 2021.04; 16 (4 April): ( PubMed, DOI )

  68. An Arrhythmic Mutation E7K Facilitates TRPM4 Channel Activation via Enhanced PIP2 Interaction 2021.04; 10 (5): ( PubMed, DOI )

  69. Detection of Hysteroscopic Hysteromyoma in Real-Time Based on Deep Learning 2021.04; 1861 (1): ( DOI )

  70. Automatic combination strategy search in segmentation of Cardiac T1 mapping image 2021.03; 811-816. ( DOI )

  71. INet: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation 2021; 9 16591-16603. ( DOI )

  72. Which region does artificial intelligence look at to predict t1b colorectal cancer? analysis based on class activation mapping 2021; 63 (6): 1232-1240. ( DOI )

  73. Effects of myocardial fat's thickness and myocardial impedance on bipolar radiofrequency cathode ablation 2020.11; 2020-November 47-51. ( DOI )

  74. Semantic segmentation of femur bone from MRI images of patients with hematologic malignancies 2020.11; 2020-November 1090-1094. ( DOI )

  75. Determination of T Wave End by Multi-input Deep Learning Model 2020.10; 898-902. ( DOI )

  76. An Integrated Design of Multi-Channel ECG Sensor on Smart Garment 2020.09; 316-320. ( DOI )

  77. Sa2046 WHICH REGION DOES ARTIFICIAL INTELLIGENCE LOOK AT TO PREDICT T1B COLORECTAL CANCER?: ANALYSIS BASED ON CLASS ACTIVATION MAPPING. 2020.06; 91 (6): AB257-AB258. ( DOI )

  78. Reduce False-Positive Rate by Active Learning for Automatic Polyp Detection in Colonoscopy Videos 2020.04; 2020-April 1655-1658. ( DOI )

  79. Integrating intra-And intercellular simulation of a 2d hl-1 cardiac model based on embedded gpus 2019.10; 236-240. ( DOI )

  80. Sleep Stage Classification Based on EEG, EOG, and CNN-GRU Deep Learning Model 2019.10; ( DOI )

  81. Accelerate Mini-batch Machine Learning Training With Dynamic Batch Size Fitting 2019.07; 2019-July ( DOI )

  82. Automatic Sleep Stage Classification Based on Convolutional Neural Networks 2019.03; 275-276. ( DOI )

  83. Detect the Premature Ventricular Contraction Using Recurrent Neural Networks 2019.03; 53 e4-e5. ( DOI )

  84. Automatic polyp recognition from Colonoscopy images based on bag of visual words 2019; 16 (1): 69-81. ( DOI )

  85. Parallel acceleration on simulation of a 2D Takeuchi electrophysiology cardiac model using GPUs 2018.03; 2018-January 2665-2668. ( DOI )

  86. A study on the simulation of HL-1 unicellular model based on numerical methods 2018.02; 2018-January 1-5. ( DOI )

  87. Energy efficient simulation computing of electrocardiogram with TK1 Board 2018.02; 45 (1): 177-187.

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講演・口頭発表等 【 表示 ／ 非表示 】

  1. 中村 啓二郎, 孫 堯, 原 英彦, 諸井 雅男, 朱 欣. Computer Simulation of Low-Power and Long-Duration Bipolar Radiofrequency Ablation under Different Baseline Impedances(タイトル和訳中). 日本循環器学会学術集会抄録集 2024.03.01

  2. 中村 啓二郎, 朱 欣, 榎本 善成, 原 英彦, 諸井 雅男, 杉 薫, 中村 正人. AIが変える循環器領域　人工知能はリアルワールドデータ解析にとって完全なone-size-fits-allアプローチか(Is Artificial Intelligence Completely One-size-fits-all Approach for Analyzing Real World Data). 日本循環器学会学術集会抄録集 2023.03.01

  3. 中村 啓二郎, 朱 欣, 豊田 康剛, 榎本 善成, 原 英彦, 諸井 雅男, 野呂 眞人, 杉 薫, 中村 正人. ディープラーニングを用いた心不全患者の時変共変量を含む死亡リスク予測(Risk of Mortality Prediction Involving Timevarying Covariates for Patients with Heart Failure Using Deeplearning). 日本循環器学会学術集会抄録集 2023.03.01

  4. 中村 啓二郎, 朱 欣, 高木 高人, 浅見 雅子, 豊田 康豪, 榎本 善成, 飯島 雷輔, 原 英彦, 野呂 眞人, 諸井 雅男, 杉 薫, 中村 正人. 循環器領域における保険診療の課題と対策:技術評価の時代へ(健保対策委員会)　心不全の入院費用予測における深層学習の臨床的影響　DPC Database解析より(The Clinical Impact of Deep Learning in Predicting the Hospitalization Cost in Heart Failure: From DPC Database Analysis). 日本循環器学会学術集会抄録集 2021.03.01

  5. 朱 欣, 野呂 眞人, 飯塚 卓夫, 高橋 真生, 清水 一寛, 川添 理代, 中神 隆洋, 美甘 周史, 清川 甫, 佐藤 修司, 伊藤 拓朗, 杉崎 雄太, 戸谷 俊介, 橋本 晃, 高木 高人, 石井 梨奈, 浅見 雅子, 榎本 善成, 中村 啓二郎, 杉 薫. 自動体外式除細動器による除細動についてのコンピュータシミュレーションを用いた研究(Study on defibrillation of automatic external defibrillator using computer simulation). 心電図 2020.02.01

  6. 周 雪, 朱 欣, 中村 啓二郎, 野呂 眞人. 非侵襲検査と基礎医学・工学との融合　敵対的生成ネットワークによる心電図雑音評価効果の改善. 心電図 2020.02.01

  7. 李 欽, 朱 欣, 胡 耀鵬, 沈 文楓, 井上 隆司. 過剰なTRPM4チャネルの活性が伝導速度とAP形状に変化を及ぼす可能性の検討　コンピュータシミュレーション研究(Excessive TRPM4 channel activity may change conduction velocities and AP shapes: a computer simulation study). 心電図 2020.02.01

  8. 周 雪, 朱 欣, 中村 啓二郎, 野呂 眞人. 深層学習による心房細動の検出(Detect Atrial Fibrillation Using Deep Learning). 心電図 2019.03.01

  9. 朱 欣. 『AIと骨形態』AIによる形態解析. 日本骨形態計測学会雑誌 2024.05.01

  10. 中島 勇貴, 根本 大樹, 勝木 伸一, 竹澤 敬人, 林 芳和, 郭 哲, 張 ルイヤオ, 趙 又申, 朱 欣, 冨樫 一智. 大腸診療におけるAI活用の最前線　p-T1b大腸癌の内視鏡診断におけるAIの特徴　IoUによる定量的検討. 日本大腸肛門病学会雑誌 2023.09.01

  11. 中村 啓二郎, 朱 欣, 原 英彦, 葉山 裕真, 諸井 雅男, 廣井 透雄. 循環器診療におけるAIの役割　Real World Data分析におけるAIの役割　多施設心不全データベースから検討. 日本心臓病学会学術集会抄録 2023.09.01

  12. 中島 勇貴, 根本 大樹, 勝木 伸一, 竹澤 敬人, 林 芳和, 郭 哲, 張 ルイヤオ, 趙 又申, 朱 欣, 冨樫 一智. p-T1b大腸癌の内視鏡診断における関心領域　AIと内視鏡医の相違点に関する検討. Gastroenterological Endoscopy 2023.04.01

  13. 土肥 統, 吉田 直久, 朱 欣. 胃診療におけるadvanced diagnostic endoscopy　人工知能によるLinked Color Imaging下での早期胃癌検出能の向上. Gastroenterological Endoscopy 2023.04.01

  14. 根本 大樹, 中島 勇貴, 愛澤 正人, 歌野 健一, 郭 哲, 朱 欣, 冨樫 一智. 大腸腫瘍に対するcomputer-assisted diagnosisの現状と展望　コンピュータ自動診断による大腸ポリープの検出　full videoによる性能試験. 日本大腸検査学会雑誌 2022.04.01

  15. 吉田 直久, 杉野 敏志, 朱 欣. 学習内容別の視認性の低い大腸病変に対するAI併用Blue laser imagingおよびLinked Color Imaging下での検出能向上. Gastroenterological Endoscopy 2022.04.01

  16. 杉野 敏志, 吉田 直久, 朱 欣. Linked color imaging観察下での人工知能による大腸内視鏡検査におけるポリープ検出能の向上. Gastroenterological Endoscopy 2020.10.01

  17. 杉野 敏志, 吉田 直久, 朱 欣. AIを用いた次世代の内視鏡診療　人工知能によるBLIおよびLCIを用いた大腸観察によるポリープ検出能の向上. Gastroenterological Endoscopy 2020.08.01

  18. 朱 欣, 中村 啓二郎, 周 雪, 野呂 眞人. 診断から更なるリスク評価へ-心電情報の深化と統合-　深層学習による心電図の自動解析プログラムに関する研究　一次報告. 心電図 2018.03.01

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受賞学術賞 【 表示 ／ 非表示 】

  • "Popular vote" special prize，IEEE ISBI2024，2024年05月

  • 最優秀ポスター賞，桐蔭医用工学国際シンポジウム，2023年12月

  • IWCIA2023発表賞，2023 IEEE 13th International Workshop on Computational Intelligence and Applications，2023年11月

  • 最優秀論文賞，EUVIP 2023学会，2023年09月

  • 最優秀発表賞，2020 IEEE 5th International Conference on Signal and Image Processing，2020年10月

  • 優秀発表賞，心電図ワックショップ，2019年06月

  • 最優秀論文賞，IEEE International Conference on Awareness Science and Technology，2017年10月

  • 金賞，桐蔭生体医工学シンポジウム，2017年10月

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