（韓 昌熙 Changhee Han, Ph.D.） →http://changheehan.strikingly.com
INTRO
人工知能で、みんな健康かつ笑顔で暮らせる社会を実現する
AIには、人々の「したい」という願望を、「した」という行為に変えられる力があります。
「AIは人間を滅ぼすのでは？」
いいえ、石器時代が石の不足で終わったわけではないように、そもそも人類はテクノロジィによって知を外在化し、己の人間性や文化を更新してきているのです。AIはさらに現実世界のあらゆる枠や法則といった「殻を破る」ことで、僕ら一人ひとりの思い描く未来を創造します。
「AIは医師を代替するのでは？」
いいえ、あくまで普遍的解釈がなく観察者間変動の激しい医療における「信頼できる自動セカンドオピニオン」として誤診を減らすのです。AIは医師とともに健康を守り人命を救うことで、全人類にとって明るい社会を実現します。
実際にAI、特に最先端のディープラーニングは高いポテンシャルを有し、専門医と同等かそれ以上の診断精度も出しつつある昨今です。
たとえば、
・専門医よりも正確な、糖尿病による目の病気の識別 (Google, Dec ‘16)
・専門医と同レベルの、目視での皮膚がんの識別 (Stanford University, Feb ‘17)
・専門医と同レベルの、CT画像を用いた余命の予測 (The University of Adelaide, May ‘17)
・専門医よりも正確な、乳がんのリンパ節転移の識別 (Radboud University Nijmegen, Dec ‘17)
・1,345チーム参加コンペティションによる、頭蓋内出血の検出 (RSNA & Kaggle, Nov ‘19)
など、大量の医用画像を用いる（主にn > 100,000）、印象的な研究成果が発表されています。
しかし、こうした研究成果は限定的で、臨床応用はなかなか進まずにいるのが現状です。
というのも、メディカルイメージングには、
・医用画像・病気・臨床的意義や解釈など、医療の専門知識が必要
・病理画像取得・許可が必要なため、データ数は限定的（主に患者数 < 30）
・一部の病気の画像だけが多く、腫瘍は健康部位より相当少ない（主に体積 < 2%）偏ったデータ
・医用画像は、主に白黒で低コントラスト
・測定装置・測定方法・個人・重症度によるばらつき
といった壁があり、データセット依存・タスク依存になりがちだからです。
これらを打開し、AIをより多くの病気や環境に対応させ、メディカルイメージングの裾野を広げるには、これまでの知を集積する一般化が必要となります。
そこで、僕はディープラーニングを武器として、
・どんな病気にも対応できる万能型画像診断
・合成医用画像を用いたデータ拡大による診断精度向上
・複数データセットを活用した診断精度向上
などを目指しています。
この分野のサーベイおよび僕の研究内容を紹介した記事を書きました。
『MRI/CTを読影したAIが人命を救う!? ?医療×AI = Medical Imaging?』
- 2020.08 情報処理誌に研究会推薦博士論文速報として『Pathology-Aware Generative Adversarial Networks for Medical Image Augmentation』を寄稿しました。
- 2020.08 映像情報Medical誌に『未来の医療を築く医療AIと診断支援技術「EIRL（エイル）」』を寄稿しました。
- 2020.08 画像の認識・理解シンポジウム（MIRU）で『Unsupervised Anomaly Detection Using GAN-Based Multiple Adjacent Brain MRI Slice Reconstruction』に関してインタラクティブ発表を行います。
- 2020.07 インナービジョン誌に『医用画像解析ソフトウエアの開発と臨床応用に向けて』を寄稿しました。
- 2020.06 Computer Assisted Radiology and Surgery (CARS) で『BERT-based few-shot learning for automatic anomaly classification from Japanese multi-institutional CT scan reports』に関してポスター発表を行いました。
- 2020.06 International Conference on Artificial Intelligence Applications and Innovations (AIAI) で『Bridging the Gap between AI and Healthcare Sides: Towards Developing Clinically Relevant AI-Powered Diagnosis Systems』に関して口頭発表を行いました。
- 2020.05 情報処理学会 コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）研究会で奨励賞を受賞しました。
- 2020.05 情報処理学会 コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）研究会で『Pathology-Aware Generative Adversarial Networks for Medical Image Augmentation』に関してD論セッションで口頭発表とポスター発表を行いました。
- 2020.04 エルピクセルに入社し、CEO室で働きます。
- 2020.04 東京大学から博士号（情報理工学）を取得しました。
- 2020.04 東京大学大学院リーディングプログラムGCLコースを修了しました。
- 2020.02 放射線治療人工知能研究会で『AIによる放射線画像解析の概要と課題・解決策から論文の通し方まで網羅！』に関して招待講演を行いました。
- 2020.02 SPIE Medical Imagingで『Cloud platform for deep learning-based CAD via collaboration between Japanese medical societies and institutes of informatics』に関して口頭発表を行いました。
- 2019.11 ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM, 採択率：約19%) で『Learning More with Less: Conditional PGGAN-based Data Augmentation for Brain Metastases Detection Using Highly-Rough Annotation on MR Images』に関して口頭発表を行いました。
- 2019.10 IEEE社のジャーナル『IEEE Access (impact factor: 4.098)』に『Combining Noise-to-Image and Image-to-Image GANs: Brain MR Image Augmentation for Tumor Detection』を掲載しました。
- 2019.09 世界最大手学術出版社のSpringer社の『Neural Approaches to Dynamics of Signal Exchanges』という書籍の一部として、『Infinite Brain MR Images: PGGAN-based Data Augmentation for Tumor Detection』に関してブックチャプター出版を行いました。
- 2019.09 世界最大手学術出版社のSpringer社の『Neural Approaches to Dynamics of Signal Exchanges』という書籍の一部として、『CNN-based Prostate Zonal Segmentation on T2-weighted MR Images: A Cross-dataset Study』に関してブックチャプター出版を行いました。
- 2019.09 International Conference on 3D Vision (3DV) でStudent Travel Grantを受賞しました。
- 2019.09 International Conference on 3D Vision (3DV) で『Synthesizing Diverse Lung Nodules Wherever Massively: 3D Multi-Conditional GAN-based CT Image Augmentation for Object Detection』に関してスポットライト発表とポスター発表を行いました。
- 2019.09 Computational Intelligence methods for Bioinformatics and Biostatistics (CIBB)で『GAN-based Multiple Adjacent Brain MRI Slice Reconstruction for Unsupervised Alzheimer's Disease Diagnosis』に関して口頭発表を行いました。
- 2019.09 University of Cambridge（ケンブリッジ大学）でのVisiting Student (Supervisor: Prof. Evis Sala) を終えました。
- 2019.08 University of Cambridge（ケンブリッジ大学）のVisiting Student (Supervisor: Prof. Evis Sala) になりました。
- 2019.08 AI研究をしている全東大生たちが対象の、University of Tokyo AI Solutions Global Competition 2019で優勝し、総額60万円以上の航空券代・宿泊費を含む、SU Global Summit 2020への参加権利を獲得しました。
- 2019.07 画像の認識・理解シンポジウム（MIRU）で学生奨励賞を受賞しました。
- 2019.07 画像の認識・理解シンポジウム（MIRU）で『Learning More with Less: Conditional PGGAN-based MRI Augmentation with Highly-Rough Annotation for Brain Metastases Detection』に関してロングオーラル発表を行いました。
- 2019.07 Elsevier社のジャーナル『Neurocomputing (impact factor: 4.072)』に『USE-Net: incorporating Squeeze-and-Excitation blocks into U-Net for prostate zonal segmentation of multi-institutional MRI datasets』を掲載しました。
- 2019.06 日本医用画像工学会の学会誌「MEDICAL IMAGING TECHNOLOGY』第37巻第3号の『医用画像処理におけるGenerative Adversarial Networkの利用』招待特集記事として『Learning More with Less: GAN-based Medical Image Augmentation』を掲載しました。
- 2019.06 Information Processing in Medical Imaging (IPMI) に参加しました。
- 2019.05 1月の医用画像研究会での発表が、電子情報通信学会 医用画像研究会 MI研究奨励賞を受賞しました。
- 2019.05 9月に伊・Bergamoで開催されるComputational Intelligence methods for Bioinformatics and Biostatistics (CIBB) のSession: Machine Learning and Computational Intelligence in multi-omics and medical image analysisにおけるTrack Chairになりました。
- 2018.04 東京大学生命科学シンポジウム（BIO UT）で、『Learning More with Less: Conditional
PGGAN-based MRI Data Augmentation for Brain Tumor Detection』に関してポスター発表を行いました。
- 2019.03 GCL Workshop Cとして『Medical Imagingが切り開く医療の未来――臨床現場にフィットするAIを創るには？』を開催しました。
- 2019.03 GCLシンポジウム 2019で、『私の未来の履歴書』に関してショットガン・プレゼンを行いました。
- 2019.02 AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI) に参加しました。
- 2019.01 医用画像研究会で、『Towards Annotating Less Medical Images: PGGAN-based MR Image Augmentation for Brain Tumor Detection』に関して口頭発表を行いました。
- 2018.12 GCL定例ポスターセッションで『Infinite Brain MR Images: Can GAN-based Data Augmentation Improve Tumor Detection?』に関してポスター発表を行いました。
- 2018.12 GCLミニプレゼンコンペで『医療 × AIで?命を救う』に関してピッチを行い、特別賞を受賞しました（賞金：10万円）。
- 2018.11 富士フィルム・Creative AI Center Brain(s)でのインターンを終えました。
- 2018.09 国立国際医療研究センター病院・放射線部の客員研究員になりました。
- 2018.09 富士フィルム・Creative AI Center Brain(s)のインターンになりました。
- 2018.08 画像の認識・理解シンポジウム（MIRU）で『CNN-based Prostate Zonal Segmentation on Magnetic Resonance Images』に関してポスター発表を行いました。
- 2018.08 画像の認識・理解シンポジウム（MIRU）で『Infinite Brain Tumor Images: Can GAN-based Data Augmentation Improve Tumor Detection on MR Images?』に関してポスター発表を行いました。
- 2018.08 国立情報学研究所・医療ビッグデータ研究センターのリサーチ・アシスタント（RA）になりました。
- 2018.08 Universita degli Studi di Milano-Bicocca（ミラノ・ビコッカ大学）でのVisiting Student (Supervisor: Prof. Giancarlo Mauri) を終えました。
- 2018.07 International Summer School on Deep Learning (DeepLearn) で『CNN-based Prostate Zonal Segmentation on MR Images: A Multi-centric Study』に関して口頭発表を行いました。
- 2018.07 International Summer School on Deep Learning (DeepLearn) で『RNN-based Unsupervised Anomaly Detection for Alzheimer's Disease Diagnosis Using Multiple MR Image Interpolation』に関して口頭発表を行いました。
- 2018.07 International Computer Vision Summer School (ICVSS)で『Infinite Brain MR Images: PGGAN-based Data Augmentation for Tumor Detection』に関してポスター発表を行いました。
- 2018.07 Universita degli Studi di Milano-Bicocca（ミラノ・ビコッカ大学）のVisiting Student (Supervisor: Prof. Giancarlo Mauri) になりました。
- 2018.06 The Italian Workshop on Neural Networks (WIRN)で『CNN-based Prostate Zonal Segmentation on T2-weighted MR Images: A Cross-dataset Study』に関して口頭発表を行いました。
- 2018.06 The Italian Workshop on Neural Networks (WIRN)で『Infinite Brain MR Images: PGGAN-based Data Augmentation for Tumor Detection』に関して口頭発表を行いました。
- 2018.06 東京大学生命科学シンポジウム（BIO UT）で『Infinite Brain MR Images: PGGAN-based
Data Augmentation for Tumor Detection』に関してポスター発表を行いました。
- 2018.05 情報処理学会 コンピュータビジョンとイメージメディア研究会（CVIM）で『MIRU2017若手プログラム報告：GANによる合成脳MR画像生成』に関して招待講演を行いました。
- 2018.04 IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI) で、『GAN-based Synthetic Brain MR Image Generation』に関してポスター発表を行いました。
- 2018.03 中山研究室でVisiting Researcherをしていた共同研究者のLeonardo Rundo氏がイタリアに帰りました。
- 2018.03 医用画像研究会で、『Prostate Zonal Segmentation Using Deep Learning』に関して口頭発表を行いました。
- 2018.03 GCLシンポジウムで、3件の自主企画のポスター発表を行いました。
- 2018.02 去年Visiting StudentをしていたUniversita degli Studi di Milano-Bicocca（ミラノ・ビコッカ大学）から、メディカルイメージングのスペシャリストで主な共同研究者であるLeonardo Rundo氏を招待し、中山研究室のVisiting Researcherとして受け入れました。
- 2018.02 SPIE Medical Imagingに参加しました。
- 2018.02 AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI) に参加しました。
- 2017.12 東京大学にて『Medical Imagingが切り開く医療の未来――医用画像ならではの挑戦、そして意義』という題名で講演会を開きました。
- 2017.12 GCL定例ポスターセッションで『GAN-based Synthetic MR Image Generation』に関してポスター発表を行いました。
- 2017.12 博士課程教育リーディングプログラム ソーシャルICTグローバル・クリエイティブリーダー育成プログラム（GCL）から自主企画（個人、上限30万円）の予算が採択されました。
- 2017.10 Universita degli Studi di Milano-Bicocca（ミラノ・ビコッカ大学）でのVisiting Student (Supervisor: Prof. Giancarlo Mauri) を終えました。
- 2017.10 SYSBIO.IT School on Computational Systems Biology and Bioinformaticsに参加しました。
- 2017.09 Universita degli Studi di Milano-Bicocca（ミラノ・ビコッカ大学）のVisiting Student (Supervisor: Prof. Giancarlo Mauri) になりました。
- 2017.09 Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI) に参加しました。
- 2017.08 画像の認識・理解シンポジウム（MIRU）で『GAN-based Synthetic Medical Image Generation』に関して口頭・ポスター発表を行い、最優秀研究計画賞を受賞しました（チームリーダー、予選：8チーム中1位、決勝：4チーム中1位）。
- 2017.08 画像の認識・理解シンポジウム（MIRU）で『CNN-based MRI Regression Using U-Net』に関してポスター発表を行いました。
- 2017.08 「人工知能と脳科学の対照と融合」若手サマースクールに参加しました。
- 2017.06 博士課程教育リーディングプログラム ソーシャルICTグローバル・クリエイティブリーダー育成プログラム（GCL）から自主企画（チームリーダー、上限150万円）の予算が採択されました。
- 2017.04 東京大学生命科学シンポジウム（BIO UT）で、『MRI Reconstruction through CNN-based Regression for Brain Disease Diagnosis』に関してポスター発表を行いました。
- 2017.04 博士課程教育リーディングプログラム ソーシャルICTグローバル・クリエイティブリーダー育成プログラム（GCL）の奨励金として20万円/月（選考により15・18・20万円/月の中から決まる）の受給を開始しました。
- 2017.04 東京大学大学院情報理工学系研究科 創造情報学専攻博士課程（中山研究室）に入学しました。
- 2017.03 世界最大手学術出版社のSpringer社の『Nature Inspired Computing and Optimization: Theory and Applications』という書籍の一部として、『Nature Inspired Computing and Optimization: Theory and Applications』に関してブックチャプター出版を行いました。
- 2017.03 東京大学大学院情報理工学系研究科 創造情報学専攻を修了しました。
- 2017.02 SPIE Medical Imagingに参加しました。
- 2016.12 Neural Information Processing Systems (NIPS) に参加しました。
- 2016.09 Technische Universitat Munchen（ミュンヘン工科大学）でのVisiting Student (Supervisor: Felix Achilles) を終えました。
- 2016.09 European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML-PKDD) に参加しました。
- 2016.08 Vision and Sports Summer School (VS3) で、『Tomographic Slice Reconstruction by U-Net』に関してポスター発表を行い、Best Poster Awardを受賞しました。
- 2016.08 Medical Imaging Summer School (MISS) で、『Tomographic Slice Reconstruction by Convolutional Neural Network』に関してポスター発表を行いました。
- 2016.07 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC) で、『Optimization of Artificial Operon Construction by Consultation Algorithms Utilizing LCS』に関して口頭発表を行いました。
- 2016.04 Technische Universitat Munchen（ミュンヘン工科大学）のVisiting Student (Supervisor: Felix Achilles) になりました。
- 2016.04 博士課程教育リーディングプログラム ソーシャルICTグローバル・クリエイティブリーダー育成プログラム（GCL）の2年次選抜に合格し（約60 名中20 名）、奨励金（12万円/月）の受給を開始しました。
- 2015.12 進化計算シンポジウムで、『機械学習による人工解糖系オペロン構築の最適化』のポスター発表を行いました。
- 2015.10 博士課程教育リーディングプログラム ソーシャルICTグローバル・クリエイティブリーダー育成プログラム（GCL）から自主企画（個人、上限30万円）の予算が採択されました。
- 2015.10 東京大学工学部電子情報工学科の授業である『プログラミング基礎演習』のTAとなりました。
- 2015.04 博士課程教育リーディングプログラム ソーシャルICTグローバル・クリエイティブリーダー育成プログラム（GCL）の1年次選抜に合格しました。
- 2015.04 東京大学大学院情報理工学系研究科 電子情報学専攻修士課程（伊庭研究室）に入学しました。
International PUBLICATIONS/PRESENTATIONS
- C. Han, L. Rundo, R. Araki, Y. Nagano, Y. Furukawa, G. Mauri, H. Nakayama, H. Hayashi, Combining Noise-to-Image and Image-to-Image GANs: Brain MR Image Augmentation for Tumor Detection, IEEE Access (impact factor: 4.098), October 2019.
- C. Han*, L. Rundo*, Y. Nagano, J. Zhang, R. Hataya, C. Militello, A. Tangherloni, M. S. Nobile, C. Ferretti, D. Besozzi, M. C. Gilardi, S. Vitabile, G. Mauri, H. Nakayama, P. Cazzaniga, USE-Net: incorporating Squeeze-and-Excitation blocks into U-Net for prostate zonal segmentation of multi-institutional MRI datasets, Neurocomputing (impact factor: 4.072), July 2019.
* denotes Co-first Authors
- C. Han, L. Rundo, R. Araki, Y. Furukawa, G. Mauri, H. Nakayama, H. Hayashi, Infinite Brain MR Images: PGGAN-based Data Augmentation for Tumor Detection, In A. Esposito, M. Faundez-Zanuy, F. C. Morabito, E. Pasero (eds.) Neural Approaches to Dynamics of Signal Exchanges, Springer, September 2019.
- L. Rundo, C. Han, J. Zhang, R. Hataya, Y. Nagano, C. Militello, C. Ferretti, M.S. Nobile, A. Tangherloni, M.C. Gilardi, S. Vitabile, H. Nakayama, G. Mauri, CNN-based Prostate Zonal Segmentation on T2-weighted MR Images: A Cross-dataset Study, In A. Esposito, M. Faundez-Zanuy, F. C. Morabito, E. Pasero (eds.) Neural Approaches to Dynamics of Signal Exchanges, Springer, September 2019.
- C. Han, K. Tsuge, H. Iba, Application of Learning Classifier Systems to Gene Expression Analysis in Synthetic Biology, In S. Patnaik, X. Yang, and K. Nakamatsu (eds.) Nature Inspired Computing and Optimization: Theory and Applications, Springer, March 2017.
- C. Han, L. Rundo, K. Murao, T. Nemoto, H. Nakayama, Bridging the Gap between AI and Healthcare Sides: Towards Developing Clinically Relevant AI-Powered Diagnosis Systems, In International Conference on Artificial Intelligence Applications and Innovations (AIAI), Halkidiki, Greece, June 2020.
- K. Murao, Y. Ninomiya, C. Han, K. Aida, S. Satoh, Cloud platform for deep learning-based CAD via collaboration between Japanese medical societies and institutes of informatics, In SPIE Medical Imaging, Houston, The United States, February 2020.
- C. Han, K. Murao, T. Noguchi, Y. Kawata, F. Uchiyama, L. Rundo, H. Nakayama, S. Satoh, Learning More with Less: Conditional PGGAN-based Data Augmentation for Brain Metastases Detection Using Highly-Rough Annotation on MR Images, In ACM International Conference on Information and Knowledge Management (CIKM, acceptance rate: ~19%), Beijing, China, November 2019.
- C. Han, L. Rundo, K. Murao, Z. A. Milacski, K. Umemoto, H. Nakayama, S. Satoh, GAN-based Multiple Adjacent Brain MRI Slice Reconstruction for Unsupervised Alzheimer's Disease Diagnosis, In Computational Intelligence methods for Bioinformatics and Biostatistics (CIBB), Bergamo, Italy, September 2019.
- C. Han, K. Tsuge, H. Iba, Optimization of Artificial Operon Construction by Consultation Algorithms Utilizing LCS, In IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), Vancouver, Canada, July 2016.
- R. Kuwabara, C. Han, K. Murao, S. Satoh, BERT-based few-shot learning for automatic anomaly classification from Japanese multi-institutional CT scan reports, In Computer Assisted Radiology and Surgery (CARS), Munich, Germany, June 2020.
- C. Han, Y. Kitamura, A. Kudo, A. Ichinose, L. Rundo, Y. Furukawa, K. Umemoto, H. Nakayama, Y. Li, Synthesizing Diverse Lung Nodules Wherever Massively: 3D Multi-Conditional GAN-based CT Image Augmentation for Object Detection, In International Conference on 3D Vision (3DV), Quebec City, Canada, September 2019.
- C. Han, H. Hayashi, L. Rundo, R. Araki, Y. Furukawa, W. Shimoda, S. Muramatsu, G. Mauri, H. Nakayama, GAN-based Synthetic Brain MR Image Generation, In IEEE International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), Washington, D.C., The United States, April 2018.
ArXiv Preprints (Submitted to Journals/Conferences)
口頭発表（Without peer-review）
- C. Han, F. Gesser, Z.A. Milacski, L. Rundo, H. Nakayama, RNN-based Unsupervised Anomaly Detection for Alzheimer's Disease Diagnosis Using Multiple MR Image Interpolation, In International Summer School on Deep Learning (DeepLearn), Genoa, Italy, July 2018.
- L. Rundo, C. Han, J. Zhang, R. Hataya, Y. Nagano, C. Militello, C. Ferretti, M.S. Nobile, A. Tangherloni, M.C. Gilardi, S. Vitabile, H. Nakayama, G. Mauri, CNN-based Prostate Zonal Segmentation on MR Images: A Multi-centric Study, In International Summer School on Deep Learning (DeepLearn), Genoa, Italy, July 2018.
- C. Han, L. Rundo, R. Araki, Y. Furukawa, G. Mauri, H. Nakayama, H. Hayashi, Infinite Brain MR Images: PGGAN-based Data Augmentation for Tumor Detection, In The Italian Workshop on Neural Networks (WIRN), Vietri sul Mare, Italy, June 2018.
- L. Rundo, C. Han, J. Zhang, R. Hataya, Y. Nagano, C. Militello, C. Ferretti, M.S. Nobile, A. Tangherloni, M.C. Gilardi, S. Vitabile, H. Nakayama, G. Mauri, CNN-based Prostate Zonal Segmentation on T2-weighted MR Images: A Cross-dataset Study, In The Italian Workshop on Neural Networks (WIRN), Vietri sul Mare, Italy, June 2018.
ポスター発表（Without peer-review）
- C. Han, H. Hayashi, L. Rundo, R. Araki, Y. Nagano, Y. Furukawa, G. Mauri, H. Nakayama, Infinite Brain MR Images: PGGAN-based Data Augmentation for Tumor Detection, In International Computer Vision Summer School (ICVSS), Sicily, Italy, July 2018.
- C. Han, F. Gesser, Z.A. Milacski, Tomographic Slice Reconstruction by U-Net, In Vision and Sports Summer School (VS3), Prague, Czech Republic, August 2016.
- C. Han, F. Navarro, F. Achiles, Tomographic Slice Reconstruction by Convolutional Neural Network, In Medical Imaging Summer School (MISS), Sicily, Italy, August 2016.
- Reviewer, Lecture Notes in Bioinformatics (LNBI)
- Reviewer, Fire Technology
- Reviewer, IEEE Access
- Reviewer, INFORMS Journal on Computing
- Track Chair, Session: Machine Learning and Computational Intelligence in multi-omics and medical image analysis, Computational Intelligence methods for Bioinformatics and Biostatistics (CIBB), Bergamo, Italy, September 2019.
Domestic PUBLICATIONS/PRESENTATIONS
- C. Han, H. Nakayama, Pathology-Aware Generative Adversarial Networks for Medical Image Augmentation, 情報処理学会 コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）研究会, 2020年 5月（D論セッション）. 奨励賞
- C. Han, K. Murao, T. Noguchi, Y. Kawata, F. Uchiyama, L. Rundo, H. Nakayama, S. Satoh, Learning More with Less: Conditional PGGAN-based MRI Augmentation with Highly-Rough Annotation for Brain Metastases Detection, 画像の認識・理解シンポジウム (MIRU), 2019年 7月. ロングオーラル発表選定/学生奨励賞
口頭発表（Without peer-review）
- C. Han, H. Hayashi, L. Rundo, R. Araki, Y. Nagano, Y. Furukawa, G. Mauri, H. Nakayama, Towards Annotating Less Medical Images: PGGAN-based MR Image Augmentation for Brain Tumor Detection, 医用画像研究会, 2019年 1月（ショートペーパー）. MI研究奨励賞
- C. Han, J. Zhang, R. Hataya, Y. Nagano, H. Nakayama, L. Rundo, Prostate Zonal Segmentation Using Deep Learning, 医用画像研究会, 2018年 3月（ショートペーパー）.
- C. Han, R. Araki, W. Shimoda, S. Muramatsu, H. Hayashi, GAN-based Synthetic Medical Image Generation, 画像の認識・理解シンポジウム（MIRU）若手プログラム, 2017年 8月（ポスター発表含む）.
ポスター発表（Without peer-review）
- C. Han, K. Murao, Y. Shimahara, H. Nakayama, S. Satoh, Unsupervised Anomaly Detection Using GAN-Based Multiple Adjacent Brain MRI Slice Reconstruction, 画像の認識・理解シンポジウム（MIRU）, 2020年 8月.
- C. Han, H. Nakayama, Learning More with Less: Conditional PGGAN-based MRI Data Augmentation for Brain Tumor Detection, 東京大学生命科学シンポジウム（BIO UT）, 2019年 4月.
- C. Han, L. Rundo, J. Zhang, R. Hataya, Y. Nagano, G. Mauri, H. Nakayama, CNN-based Prostate Zonal Segmentation on Magnetic Resonance Images, 画像の認識・理解シンポジウム（MIRU） , 2018年 8月.
- C. Han, L. Rundo, R. Araki, Y. Furukawa, G. Mauri, H. Nakayama, H. Hayashi, Infinite Brain Tumor Images: Can GAN-based Data Augmentation Improve Tumor Detection on MR Images?, 画像の認識・理解シンポジウム（MIRU）, 2018年 8月.
- C. Han, H. Nakayama, Infinite Brain MR Images: PGGAN-based Data Augmentation for Tumor Detection, 東京大学生命科学シンポジウム（BIO UT）, 2018年 6月.
- C. Han, F. Gesser, Z.A. Milacski, CNN-based MRI Regression Using U-Net, 画像の認識・理解シンポジウム（MIRU）, 2017年 8月.
- C. Han, MRI Reconstruction through CNN-based Regression for Brain Disease Diagnosis, 東京大学生命科学シンポジウム（BIO UT）, 2017年 4月.
- 韓昌熙, 柘植謙爾, 伊庭斉志, 機械学習による人工解糖系オペロン構築の最適化, 進化計算シンポジウム, 2015年 12月.
- 韓 昌熙, AIによる放射線画像解析の概要と課題・解決策から論文の通し方まで網羅！, 放射線治療人工知能研究会, 2020年 2月.
- 荒木 諒介, 韓 昌熙, 早志 英朗, Leonardo Rundo, MIRU2017若手プログラム報告：GANによる合成脳MR画像生成, 情報処理学会 コンピュータビジョンとイメージメディア研究会（CVIM）?, 2018年 5月.
- 韓 昌熙, Medical Imagingが切り開く医療の未来――医用画像ならではの挑戦、そして意義, AI Dojo Tech Talk, 2017年 12月.
- 韓 昌熙, Pathology-Aware Generative Adversarial Networks for Medical Image Augmentation, 研究会推薦博士論文速報, 情報処理誌, 2020年8月
- 韓 昌熙, 島原佑基, 未来の医療を築く医療AIと診断支援技術「EIRL（エイル）」, 2020年8月
- 韓 昌熙, 島原佑基, 医用画像解析ソフトウエアの開発と臨床応用に向けて, インナービジョン誌, 2020年7月.
- 韓 昌熙, MRI/CTを読影したAIが人命を救う!? ?医療×AI = Medical Imaging?, Laborify, 2019年 8月.
- 2020.05 情報処理学会 コンピュータビジョンとイメージメディア（CVIM）研究会 奨励賞
- 2019.09 International Conference on 3D Vision (3DV) Student Travel Grant ($CAD 500獲得)
- 2019.08 University of Tokyo AI Solutions Global Competition 2019 優勝（総額60万円以上の航空券代・宿泊費を含む、SU Global Summit 2020への参加権利獲得）
- 2019.08 画像の認識・理解シンポジウム（MIRU） 学生奨励賞
- 2019.05 電子情報通信学会 医用画像研究会 MI研究奨励賞
- 2018.12 GCLミニプレゼンコンペ 優勝（賞金10万円獲得）
- 2017.08 画像の認識・理解シンポジウム（MIRU） 最優秀研究計画賞（チームリーダー、総額100万円以上のGPUs獲得）
- 2016.08 Vision and Sports Summer School (VS3) Best Poster Award
- 2019.10-2020.03 GCL自主企画予算（個人、上限25万）
- 2018.12-2019.01 GCLミニプレゼンコンペ特別賞賞金（上限10万）
- 2017.12-2018.03 GCL自主企画予算（個人、上限30万）
- 2017.06-2018.03 GCL自主企画予算（チームリーダー、上限150万）
- 2015.10-2016.03 GCL自主企画予算（個人、上限30万）
- 2015.04-2020.03 博士課程教育リーディングプログラム ソーシャルICTグローバル・クリエイティブリーダー育成プログラム（GCL、修士2年 - 月12万・博士 - 月20万）
- 2010.03-2015.03 日韓共同理工系学部プログラム（月12万）
- 日本語：ネイティブ
- 韓国語：ネイティブ
- 英語：上級（TOEIC: 985/990）
- プログラミング：Python (Modules: NumPy, TensorFlow, Keras)
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