鈴木 裕之教授
専門分野
生体認証、医用画像解析、イメージングシステム
経歴
2003年 9月：東京工業大学総合理工学研究科博士課程単位取得退学（2006年博士号取得）
2003年10月：東工大非常勤研究員、特任助手等
2006年 6月：東京工業大学像情報工学研究施設（研究所） 助手・助教
2020年 4月：群馬大学数理データ科学教育研究センター 准教授
2023年 4月：群馬大学数理データ科学教育研究センター 教授
研究概要
生体イメージング技術をベースとして、生体認証、医用画像解析への応用や、新たなイメージングシステムの研究をしています。
研究テーマ
- 非接触静脈認証システム
- 医用画像解析
- シングルピクセルイメージング
代表的な研究業績
- Biswas, H. Suzuki, et al., “Generative adversarial network based digital stain conversion for generating RGB EVG stained image from hyperspectral H&E stained image”, Journal of Biomedical Optics, Vol.28, No.5, pp. 056501-056501 (2023).
- Septiana, H. Suzuki, et al., “Elastic and collagen fibers discriminant analysis using H&E stained hyperspectral images”, Optical Review, Vol.26, pp.369-379 (2020).
- Suzuki, et al., “Secure biometric image sensor and authentication scheme based on compressed sensing”, Applied Optics, Vol.52, No.33, pp. 8161-8168 (2013).
研究内容紹介
人体を構成する組織は複雑かつ多様であり、また人体から得られる情報（生体情報）は、個人ごとや健康状態によって様々に変化します。このバラエティに富む生体情報を分析することで、病気や健康状態を知る手がかりを得ることができます。また近年では、生体情報の分析によって、本人を特定する技術である生体認証が実現されています。生体情報の中でも生体の画像化（イメージング）によって取得される画像情報は、構造、テクスチャ、色など豊富な情報を含んでおり、医療や生体認証分野などではすでに必要不可欠な情報と言えます。一方、近年の情報処理技術の進展は目覚ましく、特に深層学習が登場してからは、これまでに得られなかったような高度な分析が行えるようになりました。本研究室では、高度なイメージング技術や情報処理技術を組み合わせることで、医療や生体認証分野における課題を解決し、これまでにない新たな価値を創造するための研究を行っています。