下村真生さん
先端数理科学研究科現象数理学専攻博士前期課程1年の下村真生さん(中村和幸研究室）が数学・数理科学専攻若手研究者のための異分野・異業種研究交流会2019においてベストポスター発表を受賞しました。
これは、諸科学・産業への応用可能性が高くもしくは今後高くなることが期待される研究内容をわかりやすく発表した者を選考し「ベストポスター発表」として表彰を行っているものです。
発表題目：深層学習を用いた医療画像診断における可視化手法の選択
発表内容：深層学習による画像識別（いわゆる「AI画像診断」）を、実際の医療現場における診断支援ツールとして活用するための判断根拠を示す必要があり、可視化手法がその有力なものとなり得る一方で、複数の可視化手法がありその間の比較に課題があります。本発表では、可視化手法間の比較手法としてこれまでに受賞者が提案した Black Average Drop について、その定式化や数理的な側面と特徴、さらに得られた結果について発表しました。
