学部・研究科案内

データサイエンス研究グループ

専攻 電子情報工学専攻
参加者 氏名 職名 専門分野
上浦 尚武 教授 医療情報処理、フォールトトレランス
小橋 昌司 准教授 知的医用画像認識
新居 学 助教 計算知能工学、知識発見
湯本 高行 助教 情報検索、データ工学
     
教育・研究の概要

 医療データ、センサデータ、テキストデータなど多種多様なデータの分析・利活用に関する教育・研究を行っています。特に、超音波による医療情報処理、多量多属性の情報を有効活用するための知識獲得・意志決定、情報検索やWebマイニングについて研究を行っています。

主な研究テーマ(1) タイトル

データ解析による医療支援システムの開発

説明

 ソフトコンピューティングとは、人間の感性や感覚に基づく脳内処理を計算機上で実現したものであり、これを応用すれば、従来の一般的計算法では時間がかかり過ぎていた様々な問題を容易に解決できると期待されています。具体的には、ソフトコンピューティングに基づく眼科および生活習慣病治療支援システムを開発しています。また、これらの開発に必要であるため、ビッグデータ解析にも力を注いでいます。

主な研究テーマ(2) タイトル

医師の知識をファジィ理論でモデル化した医用画像診断支援システムの開発

説明

 医学部,病院,医療メーカなどとの共同研究で,医療施設で撮影されるMR,CT,X線画像などをコンピュータで自動解析することで,診断に用いられる検査データの自動計算,コンピュータナビゲーション手術システムなどを研究開発します.とくに,その基盤となる画像解析は,医師の知識や経験を,コンピュータに教え込むために,ファジィ理論で数式モデル化することで実現しています.

主な研究テーマ(3) タイトル

ヘルスケアのためのコンピュータ支援システム

説明

 少子高齢化社会においてQuality of life(QOL、生活の質)を保つためには、日頃からの健康維持が必要です。このためには健康診断などの内容を理解することが大切です。また、看護や介護のサービスの質も重要です。本研究では、私たちのQOLを高め、維持するためのコンピュータ支援システムの構築を目標に、ファジィやニューラルネットといったソフトコンピューティング手法を用いて研究を行っています。

主な研究テーマ(4) タイトル

ソーシャルメディア分析・知識サーチ

説明

 通販サイトに投稿される商品レビューやTwitterなどのソーシャルメディアを分析し、さまざまな情報を抽出する研究を行っています。たとえば、商品レビューから多くの人が注目している商品の特徴を発見したり、レビューの内容が有用であるかを予測したりする手法を開発しています。また、新たな検索手法として、情報の典型性に基づく検索手法やハウツー情報に特化した検索エンジンの開発を行っています。

応用分野

・超音波による非侵襲データ解析
・MRI装置を用いた脳アルツハイマー病診断支援システム,人工関節(インプラント)の術後評価システム,発達障害ハイリスク児の超早期発症予測システム
・ソフトコンピューティングによる各種データ分析
・小型センサを用いた状態識別システム
・Web上の情報の分析、Webからの情報抽出

技術相談、共同研究等の可能な分野

[上浦]
超音波測定装置の応用、医療データ処理・解析
[小橋]
画像認識,システム開発,エキスパートシステム
[新居]
データマイニング、ファジィ・ニューロ・GA 応用
[湯本]
情報検索、Webマイニング