Approachアプローチ
Physics-aware intelligence物理を踏まえた知能化
Learning systems that respect anatomy, geometry, and acquisition constraints.解剖、幾何、撮像条件を尊重する学習システム。
NAIST / Biomedical Imaging Intelligence Laboratory NAIST / 生体画像知能研究室
We design intelligent systems for segmentation, reconstruction, registration, and clinically grounded image understanding across radiology and intervention.
セグメンテーション、再構成、位置合わせ、そして臨床現場に根ざした画像理解まで、放射線画像と治療支援のための知能システムを設計します。
Latest Research最新研究
The homepage highlights individual research efforts pulled from the CMS, while categories remain available as filters on the research page.
ホームページではCMSで管理される個別研究を表示し、カテゴリは研究ページでのフィルターとして機能します。
Lab Vision研究室のビジョン
Established on May 1, 2024, Bii Lab advances foundational AI techniques motivated by real clinical workflows. The objective is not generic image AI. It is high-value biomedical imaging intelligence that can support diagnosis, treatment, and planning.
Bii Lab は2024年5月1日に発足し、実際の臨床ワークフローに根差した基盤AI技術を推進しています。汎用的な画像AIではなく、診断・治療・計画を支える高価値な医用画像知能を目指します。
We work across image big data, model-based analysis, and decision-support systems to translate biomedical imaging into actionable tools for future healthcare.
画像ビッグデータ、モデルベース解析、意思決定支援システムを横断し、医用画像を未来の医療で使える実践的なツールへと変えていきます。
Approachアプローチ
Learning systems that respect anatomy, geometry, and acquisition constraints.解剖、幾何、撮像条件を尊重する学習システム。
Cultureカルチャー
Students, clinicians, and collaborators work across boundaries instead of inside silos.学生、臨床家、共同研究者が分野の壁を越えて協働します。
Outcome成果
Research is framed around usefulness in diagnosis, planning, and intervention support.研究は診断、計画、治療支援での有用性を軸に設計されます。
Inside The Lab研究室の内側
Student Perspective学生の視点
The lab gives students room to work across image processing, machine learning, and medical collaboration while building practical research skills quickly.
画像処理、機械学習、医療連携を横断しながら、実践的な研究力を素早く身につけられる環境です。
Opportunities募集情報
Students from different backgrounds are welcome. The field is inherently interdisciplinary, and the lab encourages new entrants into biomedical imaging intelligence.
専門分野を問わず歓迎します。医用画像知能は本質的に学際的な領域であり、新しい背景を持つ学生の参加を強く歓迎しています。
Peopleメンバー
大竹 義人
教職員
谷 懿
教職員
Mazen Soufi
教職員