鈴木 賢治

情報・人工知能研究

Kenji Suzuki鈴木 賢治

特任教授(PI)

機械・深層学習人工知能医用画像理解コンピュータ支援診断

略歴

博士(工学)(名大).機械・深層学習,コンピュータ支援診断,医用画像処理・認識及び人工知能の研究に従事.研究成果を実用化(FDA承認・商品化)に成功し,それらは既に世界中の病院で使われている.近年話題の深層学習と同様の手法を20年前に発明・開発し,従来技術では成し得なかった医用画像処理や検出不能であった病巣の特定を可能にし,コンピュータ支援診断システムの性能を向上させた.110編の論文を国際論文誌に発表,11編の教科書の著書を執筆.13,000以上の論文被引用回数で,研究者のh-indexは46.30以上の特許を米国・日本で出願,その内13の特許は登録済み.その多くは米国の企業にライセンス供与された.26の研究費のPI(NIH,ACS,科研費,JSTなど,約3.5億円),13の研究費のCoPI(約48億円).欧米の主要な研究費の審査委員(米国NIH・NSF,欧州連合研究プログラム,英国NIH・NSF,オランダNSF,スイスNIH)を歴任.40の国際論文誌の編集長・編集委員,22の国際論文誌特集号の特別編集委員,85の国際論文誌の査読委員,40の国際会議の大会長,170の国際会議のプログラム委員を歴任.120の国際会議での基調・招待講演.45の国際的メディア(新聞・雑誌)への掲載.IEEE(Senior Member),信学会,情報処理学会等各会員.

研究プロジェクト

  • 画像を直接学習する深層学習モデルを提案・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)

トピックス

  • 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.

  • 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.

  • 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.

  • 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.

  • 鈴木教授の深層学習研究の先駆者としての意見が一流の国際論文誌「Lancet Respiratory Medicine (Impact factor: 19.287)」の記事「Deep learning poised to revolutionise diagnostic imaging」に取り上げられました.

  • 鈴木教授がその医用画像工学分野の長年の顕著な功績に対して権威ある国際賞「Albert Nelson Marquis Lifetime Achievement Award」を受賞しました.

1991

名城大理工電気電子卒

1993

同大大学院修士課程了.同年(株)日立メディコ技術研究所入社.

1997

愛知県立大情報科学部助手.

2001-2002

米国・シカゴ大放射線医科学科カートロスマン放射線像研究所客員研究員.

2002

同研究員.

2003

同研究講師

2004

同研究助教授.

2006

同大放射線医科学科助教授.

2007

同大医用物理学研究科及びがん研究センター助教授兼任.

2014

イリノイ工科大電気・計算機工学研究科及び医用画像研究所准教授.

2017

東京工業大学科学技術創成研究World Research Hub Initiative特任教授.未来産業技術研究所及び工学院情報通信系特任教授兼任.現在に至る.

2002

Paul C. Hodges賞.

2003

RSNA Certificate of Merit賞.

2004

RSNA Research Trainee賞.

2005

CRF Young Investigator賞

2006

SPIE Honorable Mention Poster賞.RSNA Certificate of Merit賞.

2009

RSNA Certificate of Merit賞.

2010

IEEE Outstanding Member賞.

2011

Kurt Rossmann Award for Excellence in Teaching賞

2014

電子情報通信学会論文賞

2016

Springer-Nature EANM Most Cited Journal Paper賞.

2017

Albert Nelson Marquis Lifetime Achievement賞等受賞.

2003

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.

2006

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.

2013

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).

2017

Nima Tajbakhsh and Suzuki K.: Comparing Two Classes of End-to-End Learning Machines for Lung Nodule Detection and Classification: MTANNs vs. CNNs. Pattern Recognition 63: 476–486, 2017.