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研究を掘り下げ、切り拓いた未来

保健学部診療放射線技術学科4年
高橋 慶さん
(2023年10月取材)

4年間の集大成・卒業研究の成果

 保健学部では4年次にテーマを決めて卒業研究に取り組みます。髙橋さんは、放射線治療に関する人工知能(AI )の応用研究を行い、さらに、その成果を日本医学物理学会学術大会で発表し、優秀学生発表賞を受賞しました。学会での受賞は快挙です。達成できた背景には、諦めずに研究に取り組む粘り強さとそれを支えた教員、そして丁寧に指導を行う教育環境がありました。

AIによる診断・治療を改善する提案

 CTやMRIなどの検査装置の技術は、AIが登場したことにより日進月歩の発展を遂げています。撮影画像の精度を高めるために、ディープラーニング(深層学習)と呼ばれる技術が用いられていますが、放射線治療の治療計画用のCTで深層学習を行う場合、現在一般的に使用されているソフトでは、メモリを大量に使用するため、撮影した何枚ものCT画像を縮小して取り込む必要があります。髙橋さんは、「画像を縮小すると解像度が下がり、臓器などが鮮明に見えなくなるという懸念点を解消する策を見つけたい」との思いで、研究テーマを決めました。

挑戦 ~支えてくれたのは先生と同級生~

 まず、未経験のAI分野への理解を深めるため、独学で日本ディープラーニング協会の「G検定(ジェネラリスト検定)」に合格し、プログラミングについても勉強しました。そして、医用画像情報研究を専門とする三木健太朗准教授に指導を受けながら研究に取り組みました。「思うように研究が進まず、9月の学会で成果を発表できるのか焦りを感じながら行っていた」と話しますが、無事、省メモリ化によってCT画像を高解像度の状態で、解析を行えるソフトを見つけ、その精度を実証することができました。「質問したい時に気軽に研究室を訪問できる環境と、長時間でも丁寧に対応してくれた三木先生のおかげです。さらに、研究に励む他の同級生達の姿も励みになった」と話します。

技士と研究の両立を目指して

 国立がん研究センター東病院への就職が決まっている髙橋さんは、本学の大学院保健学研究科で橋本雄幸教授の指導の下、深層学習の研究も深めていきます。「初めての仕事と大学院をなんとか両立させ、技師として専門性を高めながら、医療界へも貢献できるよう頑張ります」と力強く抱負を語っています。

※記事および各人の所属等は取材当時のものです

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