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大学院医療工学専攻の山中大夢さんが国際会議CARS2020で研究成果を発表

2020年7月13日再掲載

2020年6月25日にWeb会議アプリ「Zoom」を使って開催された「CARS2020(国際コンピュータ支援放射線医学・外科学会議)」で、山中大夢さん(大学院医療工学専攻博士前期課程2年)が発表者に選出されました。自身初となる国際会議で「深層学習を用いたDSA 像のモーションアーチファクト削減の効果」に関する研究テーマで英語による発表を行いました。

ディジタルサブトラクションアンギオグラフィ:Digital Subtraction Angiography(DSA)と呼ばれる医用画像の処理を行う技術について研究をしている山中さん。国内外を含め今回の国際会議が初めての口頭による研究成果発表となりました。

同会議は、ドイツ・ミュンヘンで開催が予定されていましたが、新型コロナウイルス感染症拡大の影響により、ミュンヘン会場とドイツ国外の発表者・参加者をつなぐオンライン開催に変更。約600件の応募の中から学会発表ができるのは約100件で、呼吸による体動など、検査中の動きが原因で出現するモーションアーチファクトを削減する新しいDSAの開発に取り組んだ研究成果が評価されました。

事前に提出した発表資料は、約1日でプレゼン資料の作成と英語の音声吹き込みを行いました。さらに発表1週間前には、当日の発表後に英語での質疑応答が行われる旨、通知があり、専門的な英語を覚えるだけでなく、洋画の英語字幕を観て会話を勉強するなど工夫し、準備を行いました。
参加したセッションは、ドイツやイタリア等の国から7人が参加しました。各発表者が事前に作成した動画が約10分程度流れ、その後、リアルタイムで質疑応答が行われました。 

 

Zoomで質疑応答に対応する山中さん(画面は中段左端)

 

初の国際会議での発表を終え、「専門的な内容の質問を英語で受け、その回答を瞬時に英語で返答することが非常に難しかった」と悔しそうな表情でした。指導教員の大倉保彦教授からもフィードバックを受け、この経験を糧に「実際の臨床現場では、すぐに医師などが画像を確認できるリアルタイム性が必要になるため、データ入力・画像作成を行うPC内でのデータ処理の“速さ”について研究を継続しながら、AI技術の根本をなすプログラミング知識についても深めていきたい。」と意気込んでいました。

 


学会発表に向けて準備した英語ノート

 

広報室

 

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