Sumiko Anno

アンノウスミコ | Sumiko Anno

Affiliation and department：
Job title： Professor
Other affiliations (1)：

Sophia University(Concurrent positions) Applied Data Science Degree Program Professor

Research field (2)： Hygiene and public health (non-laboratory) , Hygiene and public health (laboratory)

Research keywords (1)： Machine Learning, Deep Learning, Spatial Information Science, Remote Sensing

Research theme for competitive and other funds (9)：

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Papers (31)：

Sumiko Anno, Hirakawa Tsubasa, Satoru Sugita, Shinya Yasumoto, Ming-An Lee, Yoshinobu Sasaki, Kei Oyoshi. Challenges and implications of predicting the spatiotemporal distribution of dengue fever outbreak in Chinese Taiwan using remote sensing data and deep learning. Geo-spatial Information Science. 2023. DOI: 10.1080/10095020.2022.2144770
Awah Rita Engwari, Sumiko Anno, Ako Andrew. Assessing access to water, sanitation, and hygiene services associated with infectious diseases in the Douala 4th district in Cameroon. The 37th Congress of Japan Association for International Health. 2022. 92
Sumiko Anno, Tsubasa Hirakawa, Satoru Sugita, Shinya Yasumoto. A graph convolutional network for predicting COVID-19 dynamics in 190 regions/countries. Frontiers in Public Health. 2022. 10:911336. doi: 10.3389/fpubh.2022
Sumiko Anno, Takeshi Hara, Hiroki Kai, Ming-An Lee, Yi Chang, Kei Oyoshi, Yousei Mizukami, Takeo Tadono. Spatiotemporal dengue fever hotspots associated with climatic factors in Taiwan including outbreak predictions based on machine-learning. Geospatial Health. 2019. 14. 2. 183-194
Sumiko Anno, Kazuhiro Yamasaki, Ming-An Lee, Yi Chang, Hiroki Kai, Kei Oyoshi, Yosei Mizukami, Takeo Tadono. Predicting Spatiotemporal Distribution of Dengue Fever in Taiwan Using Deep Learning. The 32nd International Symposium on Space Technology and Science (ISTS) & the 9th Nano-Satellite Symposium (NSAT). 2019. 1-3

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MISC (4)：

公衆衛生分野におけるオープンソース・インテリジェンスの有効性の検証. 問題複合体を対象とするデジタルアース共同利用・共同研究拠点成果報告会. 2024. 57-60
安納住子,平川翼,安本晋也,杉田暁. AST-GCNモデル・ビッグデータを用いた新型コロナウィルス感染症流行予測. 問題複合体を対象とするデジタルアース共同利用・共同研究拠点成果報告会. 2023. 71-74
安納住子, 平川翼, 安本晋也, 杉田暁, 李明安, 佐々木善信, 大吉慶. 深層学習・ビッグデータを用いた人獣共通感染症パンデミックの要因解明および時空間分布予測. 問題複合体を対象とするデジタルアース共同利用・共同研究拠点成果報告会. 2022. 57-60
安納住子, 山崎和博, 改井洋樹, 張懿, 李明安, 大吉慶, 水上陽誠, 田殿武雄. 人工衛星データ×人工知能を応用したデング熱発生予測について. 第30回日本医学会総会 2019 中部学術講演要旨. 2019. 129-129

Books (8)：

Gene-environment interaction analysis : methods in bioinformatics and computational biology
Jenny Stanford Publishing (Pan Stanford Publishing) 2016 ISBN:9789814669634
生理人類士入門
(株)国際文献印刷社 2012
カラダの百科事典
丸善株式会社 2009
Computational Biology: New Research
Nova Science Publishers, Inc. 2009
人間を科学する事典
東京堂出版 2005

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Lectures and oral presentations (16)：

公衆衛生分野におけるオープンソース・インテリジェンスの有効性の検証
(問題複合体を対象とするデジタルアース共同利用・共同研究拠点 2023年度成果報告会 2024)
Challenges of predicting the spatiotemporal distribution of dengue fever outbreak using remote sensing data and deep learning
(The International Conference on Geospatial Information Science - Education, Innovation and Applications 2023 2023)
公衆衛生分野におけるオープンソース・インテリジェンスの有効性の検証
(問題複合体を対象とするデジタルアース共同利用・共同研究拠点 2022年度成果報告会 2023)
Assessing access to water, sanitation, and hygiene services associated with infectious diseases in the Douala 4th district in Cameroon
(The 37th Congress of Japan Association for International Health 2022)
AST-GCNモデル・ビッグデータを用いた新型コロナウィルス感染症流行予測
(問題複合体を対象とするデジタルアース共同利用・共同研究拠点 2021年度成果報告会 2022)

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Professional career (2)：

Awards (3)：

※ Researcher’s information displayed in J-GLOBAL is based on the information registered in researchmap. For details, see here.

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