近藤 正

Tadashi Kondo

経歴

  • 徳島大学工学士，大阪大学大学院工学研究科前期課程修了， 同大学院工学研究科後期課程修了，工学博士
  • 元株式会社東芝　重電技術研究所　制御研究担当研究主務， 元徳島大学医学部教授，元同大学大学院保健科学教育部教授，元同大学大学院医歯薬学研究部教授
  • 徳島大学名誉教授
 

メッセージ

私の専門分野は，医療情報学という分野です。最近，人工知能（AI）やデータサイエンスが世界的なブームになり，テレビや新聞などでAIやデータサイエンスという言葉をよく見かけます。医療の分野にもAIやデータサイエンスという技術が応用され，病気の診断や画像診断などへの実用化が始まっています。

講義ではAIを使った画像診断について勉強します。人工知能は過去に2回世界的なブームになりました。1回目は1960年代ですが，この時は，コンピュータの性能がまだ十分でなく，また数学的な人工知能理論の問題点も指摘されて，急速にブームが去っていきました。2回目のブームは1980年代で，エキスパートシステムや誤差逆伝播法（BP法）を用いたニューラルネットワーク（神経回路網モデル）が注目を集めましたが，これらの人工知能技術も実用化に対して問題点が明らかになりブームが去っていきました。

今回は3回目のAIブームですが，今回はディープラーニングという人工知能技術が注目されて実際問題へ応用されて目覚ましい成果を挙げています。世界的には，米国と中国が，AIの技術開発と実システムへの応用が進んでいて，世界をリードしています。残念ながら日本はAIの研究や技術開発では，かなり遅れています。この遅れを挽回するには，今，大学や大学院などで学んでいる若い学生が，AIやデータサイエンスの基盤となる技術を十分に修得して，それを実システムへ応用する技術を身につけることだと思います。

京都情報大学院大学は，AIやデータサイエンス，ITなどの，大学院レベルの高度な先端技術を修得する場所としては最も適した教育機関です。みなさん，AIやデータサイエンス，ITなどの先端技術を本学で勉強してマスターし，社会に出て大いに活躍してください。

担当科目

  • 先端医療情報学
  • 人工知能ソフトウェア活用Ⅰ/Ⅱ

専門分野

  • 医療情報学
  • 人工知能工学
  • データサイエンス
  • 医用画像処理

業績

学術論文・国際会議発表論文など

  • Shoichiro Takao, Sayaka Kondo, Junji Ueno and Tadashi Kondo : Medical image analysis of abdominal X-ray CT images by deep multi-layered GMDH-type neural network, Artificial Life and Robotics, Vol.23, No.2, 271-278, 2018.
  • Shoichiro Takao, Sayaka Kondo, Junji Ueno and Tadashi Kondo : Deep feedback GMDH-type neural network and its application to medical image analysis of MRI brain images, Artificial Life and Robotics, Vol.23, No.2, 161-172, 2018
  • Shoichiro Takao, Sayaka Kondo, Junji Ueno and Tadashi Kondo : Deep multi-layered GMDH-type neural network using revised heuristic self-organization and its application to medical image diagnosis of liver cancer, Artificial Life and Robotics, Vol.23, No.1, 48-59, 2018.
  • Tadashi Kondo, Sayaka Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Medical image diagnosis of kidney regions by deep feedback GMDH-type neural network using principal component-regression analysis, Artificial Life and Robotics, Vol.22, No.1, 1-9, 2017.
  • Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Medical image diagnosis of lung cancer by deep feedback GMDH-type neural network, Journal of Robotics Networking and Artificial Life, Vol.2, No.4, 252-257, 2016.
  • Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Medical image diagnosis of liver cancer by hybrid feedback GMDH-type neural network using principal component-regression analysis, Artificial Life and Robotics, Vol.20, No.2, 145-151, 2015.
  • Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Logistic GMDH-type neural network using principal component-regression analysis and its application to medical image diagnosis of lung cancer, Artificial Life and Robotics, Vol.20, No.2, 137-144, 2015.
  • Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Hybrid feedback GMDH-type neural network using principal component-regression analysis and its application to medical image diagnosis of lung cancer, ICIC Express Letters, Vol.8, No.4, 1053-1060, 2014.
  • Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Medical image diagnosis of liver cancer by RBF GMDH-type neural network using principal component-regression analysis, ICIC Express Letters, Vol.8, No.3, 1-8, 2014.
  • Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Medical image diagnosis of lung cancer by multi-layered GMDH-type neural network self-selecting functions, Artificial Life and Robotics, Vol.18, No.1-2, 20-26, 2013.

ほか，約200編