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J-GLOBAL ID：200901029491648216   Update date: Oct. 02, 2022

Shimizu Akinobu

Shimizu Akinobu
Affiliation and department：
Tokyo University of Agriculture and Technology Institute of Engineering, Division of Advanced Electrical and Electronics Engineering

About Tokyo University of Agriculture and Technology Institute of Engineering, Division of Advanced Electrical and Electronics Engineering


Job title： Professor
Other affiliations (3)：
Homepage URL  (1)： http://www.tuat.ac.jp/~simizlab/index.html
Research field  (3)： Measurement engineering ,  Medical systems ,  Intelligent informatics
Research keywords  (1)： The goals are the research, development and validation of image processing algorithms and computer-aided diagnosis systems that enable the objective and reproducible evaluation of anatomical and pathological structures in medical images. Medical image
Research theme for competitive and other funds  (22)：
  • 2018 - 2020 臨床的多様性に対応可能な臓器の統計モデルと認識アルゴリズムの開発
  • 2014 - 2018 多元計算解剖学における形態情報統合の基盤技術
  • 2017 - 2017 医用画像に基づく計算解剖学の多元化と高度知能化診断・治療への展開
  • 2017 - 2017 多元計算解剖モデルを核とした国際共同研究基盤の創成
  • 2016 - 2016 医用画像に基づく計算解剖学の多元化と高度知能化診断・治療への展開
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Papers (65)：
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MISC (54)：
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Books (7)：
  • Chapter 2 Fundamental Theories and Techniques, Chapter 3 Understanding Medical Images Based on Computational Anatomy Models, Chapter 4 Applied Technologies and Systems, In : Computational Anatomy Based on Whole Body Imaging
    Springer-Verlag 2017
  • Condition Relaxation in Conditional Statistical Shape Models, In : Subspace Methods for Pattern Recognition in Intelligent Environment Eds. Yen-Wie Chen, Lakhmi Jain
    Springer-Verlag 2014
  • 医用画像工学ハンドブック
    日本医用画像工学会 2012
  • 医用画像ハンドブック
    オーム社 2010
  • 人体内部の可視化と診断 -"見る"と"診る"-:生物に学び新しいシステムを創る
    博友社 2006
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Lectures and oral presentations  (185)：
  • Statistical Shape Model of Nested Structures Based on the Level Set
    (Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention 2017)
  • Multi-modality statistical model between a thoracic CT volume and photographs of lung cryosections of a cadaver
    (Computer Assisted Radiology and Surgery 2017)
  • Fully automatic definition and detector learning of anatomical landmarks in medical images
    (Computer Assisted Radiology and Surgery 2017)
  • Machine learning with 3D spatio-temporal SSM for Alzheimer’s disease patient classification
    (Computer Assisted Radiology and Surgery 2017)
  • A Spatiotemporal Statistical Shape Model of Brain Surface During Human Embryonic Development
    (International Forum on Medical Imaging in Asia 2017)
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Works (1)：
  • 乳房のコンピュータ診断支援画像処理の研究(富士写真フィルム)
Education (3)：
  • - 1994 Nagoya University Graduate School, Division of Engineering
  • - 1991 Nagoya University Graduate School, Division of Engineering
  • - 1989 Nagoya University Faculty of Engineering 電気学科
Professional career (3)：
  • Doctor of Engineering (Nagoya University)
  • Master of Engineering (Nagoya University)
  • 工学修士 (名古屋大学)
Work history (8)：
  • 2014/05/01 - 東京農工大学大学院工学研究院 教授
  • 2005/10 - - 東京農工大学大学院共生科学技術研究院 システム情報科学部門
  • 1998/10 - 1999/03 - 名古屋大学 助教授 大学院 工学研究科(画像工学)(併任)
  • 1998/10 - - 東京農工大学大学院生物システム応用科学研究科生物システム応用科学専攻博士後期課程D合 助教授 神経機能情報ネットワーク特論I、生体システム特論を担当
  • 1998/10 - - 東京農工大学 助教授 大学院生物システム応用科学研究科
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Committee career (15)：
  • 2017 - 2018 国立医薬品食品衛生研究所 人工知能分野審査WG委員
  • 2017 - 2018 産業総合研究所 人工知能分野開発WG委員
  • 2018 - 医薬品医療機器総合機構 専門委員
  • 2017 - 2017 医薬品医療機器総合機構 科学委員会AI専門部会
  • 2017 - 2017 計算機支援放射線医学と手術の国際ジャーナル International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery, JAMIT Special Issue, Guest editor
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Awards (26)：
  • 2017/03/24 - 電子情報通信学会 フェロー
  • 2017/03/24 - 電子情報通信学会フェロー
  • 2017/01/20 - International Forum on Medical Imaging in Asia, Best oral presentation award
  • 2016 - 日本医用画像工学会 論文賞
  • 2015/01/13 - International Forum on Medical Imaging in Asia, Best paper award
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Association Membership(s) (6)：
The Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention Society ,  IEEE ,  情報処理学会 ,  日本生体医工学会 ,  Japanese Society of Medical Imaging Technology ,  The Institute of Electronics, information and Communication Engineers
※ Researcher’s information displayed in J-GLOBAL is based on the information registered in researchmap. For details, see here.

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