ホセイン マッド サカワト
高知工科大学（KUT）
学術的成果
研究インパクトとキャリアハイライト
52
出版物
791
引用
10
受賞・助成金
32
指導学生
研究インパクト
研究貢献を示すメトリクス
16
H指数
6
国際共同研究
8
招待講演
職歴
職業経歴と学術職
准教授
高知工科大学 , Japan
情報学部
Currently serving as an Associate Professor at Kochi University of Technology, I lead the Medical Imaging and AI Laboratory (AIM), also known as the Hossain Lab, as the principal investigator. In addition, I am a member of the Doctoral Program …
Assistant Professor
Independent University, Bangladesh , Bangladesh
Computer Science and Engineering
以前、バングラデシュのインディペンデント大学（IUB）で助教として勤務しており、医用画像およびAI研究グループの責任者を務めていました。また、資源およびラボ開発委員会のコーディネーター、アウトカム・ベース教育（OBE）委員会のメンバー、ならびにIUB ARROWSプログラムのメンバーとしても活動していました。
上級コンサルタント
AQ Chowdhury Science & Synergy , Bangladesh
電子顕微鏡
バングラデシュの政府病院に臨床用電子顕微鏡システムを導入するため、シニアコンサルタントとして勤務しました。
Head of Medical Imaging and AI Research Group
RIoT Research Center, IUB , Bangladesh
Computer Science and Engineering
IUBのRIoTリサーチセンターにて、医用画像およびAI研究グループの責任者を務めました。在任中に300万バングラデシュタカの研究資金を獲得し、そのうち2件はバングラデシュ政府からの助成でした。20本以上の査読付き論文を発表し、4つの国際共同研究および4つの国内共同研究を立ち上げました。また、バングラデシュの政府病院と連携し、2つの臨床診断システムを開発しました。
Assistant Professor
American International University-Bangladesh , Bangladesh
Computer Science
コンピュータサイエンスの助教として勤務し、30名以上の修士および学士課程の学生を指導しました。彼らの多くは現在、アメリカ、日本、フランス、マレーシアなどの国々で博士号または修士号の取得を目指して研究を続けています。
Research Fellow
Memorial Sloan Kettering Cancer Center, USA , USA
Department of Pathology
ウォーレン・アルパート・フェローシップのもと、メモリアル・スローン・ケタリングがんセンターでリサーチフェローとして勤務しました。がん診断のためのマルチモーダルデータベースの開発プロジェクトに従事しました。
Graduate Research Assistant
Memorial Sloan Kettering Cancer Center, USA , USA
Department of Pathology
大学院研究者として、乳がん患者に対する標的治療（トラスツズマブ）を支援する意思決定支援システムの設計および開発プロジェクトに従事しました。本システムでは、現在の臨床で一般的に使用されている蛍光顕微鏡の代わりに、明視野顕微鏡を活用しています。
Visiting Researcher
Memorial Sloan Kettering Cancer Center, USA , USA
Department of Pathology
乳がん患者に対して標的治療（トラスツズマブ）を提供するための意思決定支援システムの設計および開発プロジェクトに携わりました。このシステムでは、現在の臨床で一般的に使用されている蛍光顕微鏡の代わりに、明視野顕微鏡を使用しています。
Lecturer
ZH Sikder University of Science and Technology , Bangladesh
Computer Sceince and Engineering
Worked as a Lecturer of Computer Science
ソフトウェア開発者
RajIT Software Solutions Ltd , Bangladesh
PhP（CodeIgniter）、JavaScript、およびMySQLを使用して、教育機関向けのソフトウェアを開発しました。
学歴
学歴と資格
Ph.D. in Information and Communications Engineering
東京工業大学 , 日本
Medical Imaging
学位論文： デジタル病理における自動解析および診断を目的としたホールスライド画像の品質評価
本論文では、デジタル病理における自動解析に適したホールスライドイメージ（WSI）の品質を評価する手法を提案します。WSIは画像ベースの診断に大きな可能性を持ちますが、その有効性は画像の品質に大きく依存します。しかし、スライドにはアーティファクトや無関係な領域が含まれることが多く、従来の手法では誤検出が生じていました。本研究では、まず機械学習を用いてアーティファクトやガラス領域などの解析に不要な部分を検出・除外し、その後、残された組織領域におけるぼやけやノイズを基にWSIの品質を評価する手法を提案します。また、提案手法の有用性を示すため、浸潤性乳がん患者に対する遺伝子定量の自動解析を実施しました。異なる染色法および異なるスキャナで取得したスライドで検証を行い、提案手法がアーティファクトによる誤検出を避けつつ、解析に適したスライドの選別に有効であることを確認しました。
Master of Engineering in Information Processing
東京工業大学 , 日本
Medical Imaging
学位論文： ホールスライドイメージからの組織アーティファクト検出
デジタル病理における自動解析の信頼性を確保するためには、全スライド画像（WSI）に存在するアーティファクトの正確な検出が非常に重要です。組織の折りたたみや気泡、ピントぼけやスキャナーによるノイズなどのアーティファクトは診断の妨げとなり、診断価値がないため除外する必要があります。本研究では、これらのアーティファクトを検出するだけでなく、ハードウェア由来のアーティファクト（ぼけ、ノイズ）と人為的なアーティファクト（組織折りたたみ、気泡）を識別し、それぞれに応じた処理を行うことの重要性を強調しています。機械学習に基づく手法を開発し、アーティファクトの検出と分類を可能にすることで、組織のセグメンテーションやがんのグレーディング、バイオマーカー定量化などの後続解析の精度と安定性を向上させました。
Master of Science in Computer Science and Engineering
ラジシャヒ大学 , バングラデシュ
Image Processing
学位論文： ウェーブレットを用いたマルチバンド画像品質向上手法
本論文では、コンピュータ支援診断のための画像品質向上に向けて、ウェーブレット変換を用いたマルチバンドアプローチを提案します。本手法はノイズを効果的に低減し、画像の鮮明さを向上させることで、医療画像のより正確な解析を支援します。画像品質の改善は、自動診断システムの性能向上に寄与し、最終的に臨床における意思決定を助けることを目的としています。
コンピュータサイエンスとエンジニアリングの理学士
ラジシャヒ大学 , バングラデシュ
Image Processing
学位論文： An Interactive Web-based Image Processing System
この論文では、JavaScriptを用いて開発されたインタラクティブなウェブベースの画像処理システムを紹介します。このシステムは、ユーザーがコンピュータにソフトウェアをインストールすることなく、オンラインでさまざまな画像編集や処理操作を行うことを可能にします。Photoshopのような人気のデスクトップアプリケーションと同様の機能を提供し、ユーザーはウェブブラウザを通じて簡単に画像を操作できます。このアプローチにより、高度な画像処理ツールへのアクセスが容易になり、使用するデバイスやオペレーティングシステムに関係なく、幅広いユーザーが利用できるようになります。
受賞・助成金
表彰と資金獲得の成果
乳がんサブタイプの解析と個別治療推奨のためのマルチモーダルAIの開発
高知工科大学
本研究は、組織画像、臨床情報、遺伝子データ、医用画像など多様な乳がんデータを統合的に解析するマルチモーダルAIシステムの開発を目指します。このAIは乳がんサブタイプを高精度に判別し、最適な治療法を提案します。専門医への依存を減らしつつ、低コストで高精度な診断を実現し、精密医療の普及と乳がんケアの質向上に貢献します。
AIガイド内視鏡ビジョンによるリアルタイムナビゲーション・検査・手術：内視鏡医の効率向上と患者の快適性改善のために
Ministry of Science and Technology, Bangladesh
消化器疾患は、無害な病変から生命を脅かす癌まで幅広く存在し、世界的に非常に多く見られ、過去20年間で67.87％の急激な増加を示しています。アメリカでは約4,000万人が消化器疾患に苦しんでおり、その結果、毎年数百万件の内視鏡検査が行われ、莫大な費用がかかっています。同様に、バングラデシュにおいても消化器疾患と内視鏡検査の負担は増加傾向にあります。
伝統的に、内視鏡医はカメラ、照明、水噴射装置、外科用器具を備えた細く柔軟な内視鏡を操作し、リアルタイムでモニターに映し出される映像を見ながら消化管内を観察・手術します。この手動のプロセスは、肉体的・精神的に高度な負担を伴い、以下の3つの重大な課題があります。1) 繊細な消化管組織内での不適切な操作による患者の不快感や損傷、2) 診断の観察者間でのばらつき、3) 内視鏡医の疲労や健康問題。最近の研究では、患者の内視鏡関連損傷および内視鏡医の職業性健康問題は39～79％の症例で報告されています。
本研究では、人工知能（AI）を活用したモジュールを開発し、内視鏡映像から消化管のランドマーク、異常、手術器具を自動で検出し、それらの相対位置を推定、異常の状態を評価することで、内視鏡の操作、観察、手術をリアルタイムで支援することを提案します。本モジュールの導入により、1) 滑らかな操作で患者の快適性向上および損傷リスクの軽減、2) 診断精度の向上、3) 内視鏡医の負担軽減が期待されます。AIガイド付きビジョンの開発は、先進的内視鏡技術への市場ニーズの高まりに応えるものです。提案するモジュール統合内視鏡は、病院での実証と内視鏡医のフィードバックを通じて臨床応用を確実にします。
Tumor Cellularity Assessment of Breast Cancer after Neoadjuvant Chemotherapy
Independent University, Bangladesh Vice Chancellor Research Grant
この研究プロジェクトは、化学療法後の乳がん患者における残存腫瘍細胞密度（RTC）を自動評価する方法の開発に焦点を当てています。現在、RTCの評価は専門の病理医が手作業で行っており、時間と労力を要し、評価者間のばらつきも生じやすい状況です。この手作業による方法は、特に病理医の不足が深刻なバングラデシュのような地域で診断の遅れを招いています。本研究で提案するAIシステムは、病理医の専門知識を模倣し、作業負担を軽減するとともに評価のばらつきを排除することを目指しています。1分以内に評価を完了できるため、診断の迅速化と患者ケアの向上に大きく貢献します。また、多くの病院で使用されているデジタルカメラ搭載顕微鏡を活用することで、コストを抑えつつ、より正確で迅速な診断を可能にします。
Predicting the Therapeutic Response of Bevacizumab Humanized Monoclonal Therapy on Ovarian Cancer Patients
Independent University, Bangladesh Sponsored Research Grant
卵巣がん（OC）は世界中で婦人科がんによる死亡原因の第一位です。ダッカの117人のがん患者を対象とした最近の調査では、8.1％の女性が卵巣がんを患っており、この数は今後20年で倍増すると予測されています。従来の治療は、手術によるがん組織の除去と化学療法ですが、高い再発率、病状進行、低い生存率が課題です。最近、FDAは卵巣がん患者に対するベバシズマブ療法を承認しました。ベバシズマブは腫瘍縮小に効果がありますが、不適切な投与では高血圧（10％）、肺出血（6.5％）、腸穿孔（3.5％）、頭蓋内出血（2.0％）、心毒性、創傷治癒遅延などの重篤な副作用が報告されています。また、治療費も高額です。本研究は、卵巣がん患者のベバシズマブ反応を予測する自動システムを開発し、個別化治療と患者の安全性向上を目指します。
Low-cost and Rapid HER2 Grading of Breast Cancer Patients in Bangladesh
Ministry of Education, Bangladesh
バングラデシュでは毎年13,000人以上の女性が乳がんと診断され、そのうち約7,000人が亡くなっています。診断の遅れと高額な検査費用が大きな課題です。HER2タンパク質はがんの進行度を評価し、治療方針を決めるために重要です。現在、Hematoxylin-Eosin（H&E）染色でがん部位を特定しますが、HER2の評価には高額で時間のかかる免疫組織化学（IHC）や蛍光in situハイブリダイゼーション（FISH）が必要です。人口の20%以上が貧困線以下で生活しているため、多くの患者がこれらの検査を受けられません。本研究では、安価で迅速なH&E画像から人工知能を用いてHER2の評価を予測する方法を提案します。これにより、バングラデシュにおける乳がん診断と治療の改善に寄与する、低コストで手軽なHER2評価システムの実現を目指します。
Machine learning assisted decision (MAD) Support System for the Diagnosis and Treatment Planning of Breast Cancer Patients
Independent University, Bangladesh Sponsored Research Grant
バングラデシュでは、毎年13,000人以上の女性が乳がん（BC）と診断され、そのうち7,000人以上が死亡しており、死亡率は53.8%に達しています。乳がん治療の計画は、年齢、がんのグレード、腫瘍の大きさ、遺伝子増幅、心臓の状態、閉経の有無など、複数の要素を考慮する必要があるため非常に複雑です。このような包括的なケアは主に自己負担で提供されており、国民の21.8%が貧困状態にあるバングラデシュでは多くの人にとって手が届きません。診断は通常、ヘマトキシリン・エオシン（H&E）染色による形態学的評価から始まり、免疫組織化学（IHC）や蛍光 in situ ハイブリダイゼーション（FISH）などの分子検査に進みます。H&Eベースの検査は数時間以内で完了し、費用も3000バングラデシュタカ以下と安価ですが、IHCやFISHは11,000～20,000タカかかり、5～7日を要します。したがって、現在の診断システムは時間と費用がかかるのが現状です。本研究では、迅速で低コスト、かつ自動化された乳がん診断システムの開発を目指します。
Practical Image Quality Evaluation for Whole Slide Image Analysis
MURATA Science Foundation Research Grant, Japan
病理診断では従来、顕微鏡で標本を観察していましたが、時間がかかり共有が困難で、標本も劣化します。Whole Slide Imaging（WSI）スキャナはスライドを高解像度画像に変換し、デジタル病理を可能にします。しかし、ピントずれやノイズによる画像品質の低下が診断の妨げになります。本研究では、画像品質を自動評価し、再スキャンを判断するシステムを開発しました。病院システムへ統合し、WSIを実用化することが目標です。
専門的活動
編集委員会、査読、奉仕活動
編集委員会
5+
AI・医用画像分野の主要雑誌の編集委員を務める
査読
10
当分野のトップ会議・雑誌の定期査読者
委員会活動
10+
主要会議のプログラム委員として活動
研究インパクト指標
研究貢献の包括的概観
52
出版物
791
引用
16
H指数
80
学生
7
助成金
5+
特許