鈴木 賢治

プロフィール
2001 シカゴ大学 カートロスマン放射線像研究所 研究員
2003 シカゴ大学 放射線医学科 研究講師
2004 シカゴ大学 放射線医学科 研究助教授
2006 シカゴ大学 放射線医学科 助教授、シカゴ大学大学院 医用物理学研究科 助教授 兼任
2014- イリノイ工科大学 電気・計算機工学研究科 准教授、同大 医用画像研究センター 准教授 兼任、同大 プリッツカー生物医工学研究所 准教授 兼任

専門分野
機械・深層学習 / コンピュータ支援診断 / 医用画像理解 / 人工知能

イリノイ工科大学（米国）

 http://www.ece.iit.edu/~ksuzuki/
ksuzuki@iit.edu

グループ名：情報・人工知能研究国際ハブグループ

研究ハイライト

  • 画像を直接学習する機械学習モデルを提案・開発・応用・実用化（1994）
  • 胸部Ｘ線像の骨成分と軟組織成分を機械学習により分離する手法を世界で初めて開発・実用化（2004）

ニュース

  • 2016年2月
    鈴木教授の意見・解説がMIT Technology Reviewの記事「IBM’s Automated Radiologist Can Read Images and Medical Records」で取り上げられました.
  • 2014年4月
    鈴木教授の研究がHealthImaging.comの記事「Adding Structure: How to Boost Reporting Efficiency」に掲載されました．
  • 2013年3月
    鈴木教授の意見・解説がRadiology Today, vol. 14, no. 3, p. 26, March 2013の記事「CT Colonography’s Slow Progress」で取り上げられました.
  • 2012年1月
    鈴木教授の研究がCommunications of the ACM, vol. 55, no.1, pp. 17-19, 2012のニュース記事「Better Medicine Through Machine Learning」に掲載されました．

主な受賞歴

  • 2003,2006,2009年
    Certificate of Merit Award, RSNA
  • 2010年
    IEEE Outstanding Member Award, IEEE Chicago Section
  • 2011年
    Kurt Rossmann Award for Excellence in Teaching, University of Chicago
  • 2014年
    電子情報通信学会論文賞
  • 2016年
    The Most Cited Paper Award, EANM and Springer-Nature

主な論文

  • Suzuki K, et al.: Massive training artificial neural network (MTANN) for reduction of false positives in computerized detection of lung nodules in low-dose CT. Medical Physics 30: 1602-1617, 2003.
  • Suzuki K, et al.: Neural edge enhancer for supervised edge enhancement from noisy images. IEEE Trans Pattern Analysis and Machine Intelligence 25: 1582-1596, 2003.
  • Suzuki K, et al.: Image-processing technique for suppressing ribs in chest radiographs by means of massive training artificial neural network (MTANN). IEEE Trans Medical Imaging 25: 406-416, 2006.
  • Suzuki K: Machine Learning in Computer-aided Diagnosis of the Thorax and Colon in CT: A Survey. IEICE Trans Information & Systems E96-D: 772-783, 2013 (IEICE Best Paper Award in 2014).