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ペンシルベニア大学 医学大学院 / ポスドク博士研究員 SBIA (Section of Biomedical Image Analysis)
Label-Informed Non-negative Matrix Factorization with Manifold Regularization for Discriminative Subnetwork Detection
渡辺 貴則
東京
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渡辺 貴則
Born in Japan, raised in USA
ミシガン大学アナーバー校 機械学習研究科 電気工学 博士課程修了 http://takwatanabe.me
個人の実績
個人の実績
個人の実績
- US Airport traffic analysis (アメリカ内での航空機の動向解析)
自己研鑽目的として、定期的にデータ・サイエンス・プロジェクトを実地。 アメリカ交通統計局 (BTS)から公開されてる2015年ー2016年度のアメリカ内での旅客機の動向データを用い、回帰解析・グラフ理論を活用し、どの空港が重要な拠点（Hub）となるか解析。
ペンシルベニア大学 医学大学院2年間
ポスドク博士研究員 SBIA (Section of Biomedical Image Analysis)
-
職務内容 ・ペン大の自閉症研究所センター及び、フィラデルフィア・リハビリセンター内の外傷性脳損傷治療チームとの連携によるプロジェクトを遂行 ・複数の施設から提供されたMRIを用いたデータ分析をする際により適した交絡因子の制御法を開発
ミシガン大学
電気・コンピューター工学
学士・修士・博士号 （BS・MS・PhD） 機械学習専門。 研究テーマ:「脳画像と機械学習を応用した医療診断」 専門: Python・R・Matlab・PySpark・Shell scriptingなどのプログラミング言語を用いた、統計解析や機械学習のモデル作成。
ミシガン大学6年間
博士課程・研究助手
-
職務内容 ・精神医学研究所との共同プロジェクトに携わり、fMRIやCTなどの脳画像を応用した「人工知能による精神病の診断」を主題とした研究プロジェクトを遂行 ・従来の機械学習手法よりも予測精度を高めることに成功し、精神障害のメカニズムの解明に貢献
大学院生講師：機械学習コース (Graduate Student Instructor - Machine Learning)
ミシガン大学にて、大学院生徒数100人を超える機械学習コースの大学院生講師として二学期勤める（2009年秋・2014年秋セメスター）。
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スキルと特徴
出版と執筆
- Disease Prediction based on Functional Connectomes using a Scalable and Spatially-Informed Support Vector Machine
- Label-Informed Non-negative Matrix Factorization with Manifold Regularization for Discriminative Subnetwork Detection
- Normalization of inter-site Structural Connectivity Data for Regression analysis
- Spatial Confidence Regions for Quantifying and Visualizing Registration Uncertainty," Biomedical Image Registration
- Scalable Fused Lasso SVM for Connectome-based Disease Classification
実績
言語
- 英語 - ネイティブレベル
- 日本語 - ネイティブレベル