大会事務局
名古屋大学大学院情報学研究科知能システム学専攻
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プログラムProgram

特別講演①

10月29日(日) 10:40~11:40 「ディジタル信号処理による人間行動理解」 武田一哉(名古屋大学未来社会創造機構 教授)
概要:いわゆるAIの手法として注目が集まる機械学習技術を用いて,人間の行動を解析する行動信号処理の研究について紹介する.講演では,人間の「行動」が,外界の環境と,環境に対応する動作との因果関係であると考え,データ科学的アプローチで因果関係を取り持つシステムを同定することができることを示す.このアプローチには,心理学における行動主義に,情報理論的学習を活用して新たに光を当てる側面もある.また,人間の運転行動のように,物体の回避(物理)だけでなく,社会的ルール(文化),個人的好み(経験)といった異なる知識表現を統合的に操作する方法論にもヒントを与える.本講演では,講演者のグループで行われている関連研究を紹介し,新しい人間行動のモデル化・理解に関するアプローチを紹介する.

特別講演②

10月30日(月) 10:40~11:40 「人工知能と医療応用」 武田浩一(名古屋大学大学院情報学研究科附属価値創造研究センター センター長 / 教授)
概要:医療分野においてテキストや画像などのいわゆる非構造情報は,検査データを含む構造化情報を補完して主に医療従事者により患者の診断などに活用されてきたが,コンピュータによる深い分析は実用化できていなかった.2011 年にIBM 社がTV クイズ番組に挑戦する質問応答システムWatson を開発して以来,医学文献抄録(MEDLINE)やNCCN ガイドラインなどのテキスト情報を根拠として意思決定支援に利用される事例が増えており,同時に急速に発展した深層学習による医療画像の分析が進み,皮膚がんなどの早期発見が高い精度で実現できるようになった.本講演では,このような人工知能分野における大量の非構造情報の分析技術の発展について紹介し,特にテキスト情報を活用した今後の医療応用について展望する.

国際特別講演

10月28日(土) 13:20~15:20 人工知能が切り拓く新しいコンピュータ外科
共催:文部科学省科学研究費助成事業 新学術領域研究「医用画像に基づく計算解剖学の多元化と高度知能化診断・治療への展開」


「Learning Clinically Useful Information from Medical Images」 Daniel Rueckert (Professor, Department of Computing, Imperial College London)

Abstract: This talk will focus on the use of deep learning techniques for the discovery and quantification of clinically useful information from medical images. The talk will describe how deep learning can be used for the reconstruction of medical images from undersampled data, image super-resolution, image segmentation and image classification. We will also show the clinical utility of applications of deep learning for the interpretation of medical images in applications such as brain tumor segmentation, cardiac image analysis and applications in abdominal imaging.


「The impact of deep learning on radiology and potential applications to surgery」 Ronald M. Summers (Senior Investigator, Radiology and Imaging Sciences, National Institutes of Health Clinical Center)

Abstract: Major advances in computer science are beginning to have an impact on radiology. The rapid achievements in performance for object detection in natural images have enabled these impacts. There has been an explosion of research interest and number of publications regarding the use of deep learning in radiology. In this presentation, I will show examples of how deep learning has led to major performance improvements in radiology image analysis, including image segmentation and computer aided diagnosis. These improvements have potential applications to surgery including image guided therapy and minimally invasive surgery.

※多元計算解剖学の計画班・公募班の方は国際特別講演を無料で聴講いただけます.希望者は計画班・公募班の番号と氏名を記入の上,大会長森までメールにてご連絡ください.

日本コンピュータ外科学会25周年特別企画

10月29日(日) 9:00~10:30 日本コンピュータ外科学会 次の25年

シンポジウム①

10月28日(土) 10:00~11:50 人工知能と仮想現実:AI,VR,AR,MRによるコンピュータ外科連携

シンポジウム②

10月29日(日) 14:40~16:10 AI surgery実現のための外科情報学

シンポジウム③

10月30日(月) 9:00~10:30 多元計算解剖モデルによる知能化手術に向けて:気鋭の研究者がコンピュータ外科のムーンショットを語る

ミニシンポジウム①

10月28日(土) 15:30~16:30 革新的な医療機器開発を目指した学会と国の新しい連携のあり方について

ミニシンポジウム②

10月29日(日) 16:20~17:20 「手技の定量化を目指して」~医工連携の道程~

ものづくりコモンズ主催特別シンポジウム

10月28日(土) 15:30~17:50 医工連携の実践

一般演題

VR・トレーニング・シミュレーション / ナビゲーション / 画像 / ロボット・マニピュレータ / 手術機器・デバイス / 手術場・環境システム・安全・評価 / 内視鏡 / セグメンテーション

学術成果展示