研究者詳細

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ソウ　イブン
Zeng Yuwen
Zeng Yuwen
所属
総合知インフォマティクス研究センター　総合知データ分析支援室
職名
助教
学位

  • 博士（医工学）（東北大学）

  • Ｍ．Ｓ．（北京理工大学）

e-Rad 研究者番号
80994813

経歴 5

  • 2025年4月 ～ 継続中
    東北大学　総合知インフォマティクス研究センター　助教

  • 2023年10月 ～ 継続中
    東北大学　大学院医学系研究科　助教

  • 2022年5月 ～ 2023年3月
    東北大学大学院医工学研究科　知能システム医工学分野　リサーチ・アシスタント（RA）

  • 2022年7月 ～ 2022年9月
    アイシン・ソフトウェア株式会社　盛岡開発センター　研究開発インター

  • 2022年1月 ～ 2022年3月
    東北大学大学院医工学研究科　知能システム医工学分野　リサーチ・アシスタント（RA）

学歴 5

  • 東北大学　人工知能エレクトロニクス卓越大学院プログラム

    2021年4月 ～ 2023年9月

  • 東北大学　大学院医工学研究科　医工学専攻

    2020年10月 ～ 2023年9月

  • University of South Bohemia in Ceske Budejovice

    2023年4月 ～ 2023年7月

  • 北京理工大学　医工学研究科　医工学専攻

    2017年9月 ～ 2020年8月

  • 北京理工大学　理学部　医工学学科

    2013年9月 ～ 2017年7月

委員歴 1

  • 計測自動制御学会 システム・情報部門 学術講演会（SSI2025）　現地実行委員（会場担当）

    2024年11月 ～ 2025年11月

所属学協会 1

  • IEEE

    2023年12月 ～ 継続中

研究キーワード 4

  • 人工知能

  • 説明可能なAI

  • コンピュータ支援診断

  • 医用画像診断システム

研究分野 2

  • 情報通信 / 知能情報学 /

  • ライフサイエンス / 医用システム /

受賞 4

  1. 医学部奨学賞 銀賞

    2023年12月　東北大学大学院医学系研究科・医学部　深層学習による死後CT画像を用いた死因鑑別 支援システムに関する研究

  2. 若手奨励研究

    2023年1月　東北大学 創生応用医学研究センター AI応用医学部門

  3. 学生優秀論文賞

    2021年12月　2021年度 電気関係学会 東北支部連合大会

  4. 2021年度 計測自動制御学会年次大会 若手著者賞ファイナリスト

    2021年10月　計測自動制御学会

論文 17

  1. Transformer-based Deep Learning Models with Shape Guidance for Predicting Breast Cancer in Mammography Images

    Kengo Takahashi, Yuwen Zeng, Zhang Zhang, Kei Ichiji, Takuma Usuzaki, Ryusei Inamori, Haoyang Liu, Noriyasu Homma

    Journal of Imaging Informatics in Medicine　2025年12月19日

    DOI： 10.1007/s10278-025-01773-3 　

  2. Modality-Guided Edge Fusion and Semantic Enhancement for Multi-Modal Brain Tumor Segmentation 査読有り

    Wentong Zhou, Yuwen Zeng, Xiaoyong Zhang, Ruili Li, Arata Nagai, Masayuki Kanamori, Hidenori Endo, Kuniyasu Niizuma, Noriyasu Homma

    2025 IEEE International Conference on Bioinformatics and Biomedicine (BIBM)　6668-6675　2025年12月15日

    出版者・発行元： IEEE

    DOI： 10.1109/bibm66473.2025.11356218 　

  3. Bilateral Information-Guided Diagnosis of Breast Masses in Mammography Using Vision Transformer 査読有り

    Tianyu Zeng, Yuwen Zeng, Zhang Zhang, Xiaoyong Zhang, Kei Ichiji, Shuo-Yan Chou, Ivo Bukovsky, Jan Vrba, Noriyasu Homma

    IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics　1-13　2025年11月

    出版者・発行元： Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)

    DOI： 10.1109/jbhi.2025.3626200 　

    ISSN：2168-2194

    eISSN：2168-2208

  4. Deep learning-based dual-energy subtraction synthesis from single-energy kV x-ray fluoroscopy for markerless tumor tracking. 国際誌

    Jiaoyang Wang, Kei Ichiji, Yuwen Zeng, Xiaoyong Zhang, Yoshihiro Takai, Noriyasu Homma

    Medical & biological engineering & computing　2025年8月27日

    DOI： 10.1007/s11517-025-03432-9 　

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    Markerless tumor tracking in x-ray fluoroscopic images is an important technique for achieving precise dose delivery for moving lung tumors during radiation therapy. However, accurate tumor tracking is challenging due to the poor visibility of the target tumor overlapped by other organs such as rib bones. Dual-energy (DE) x-ray fluoroscopy can enhance tracking accuracy with improved tumor visibility by suppressing bones. However, DE x-ray imaging requires special hardware, limiting its clinical use. This study presents a deep learning-based DE subtraction (DES) synthesis method to avoid hardware limitations and enhance tracking accuracy. The proposed method employs a residual U-Net model trained on a simulated DES dataset from a digital phantom to synthesize DES from single-energy (SE) fluoroscopy. Experimental results using a digital phantom showed quantitative evaluation results of synthesis quality. Also, experimental results using clinical SE fluoroscopic images of ten lung cancer patients showed improved tumor tracking accuracy using synthesized DES images, reducing errors from 1.80 to 1.68 mm on average. The tracking success rate within a 25% movement range increased from 50.2% (SE) to 54.9% (DES). These findings indicate the feasibility of deep learning-based DES synthesis for markerless tumor tracking, offering a potential alternative to hardware-dependent DE imaging.

  5. Reproducible Machine Learning-Based Voice Pathology Detection: Introducing the Pitch Difference Feature. 国際誌 査読有り

    Jan Vrba, Jakub Steinbach, Tomáš Jirsa, Laura Verde, Roberta De Fazio, Yuwen Zeng, Kei Ichiji, Lukáš Hájek, Zuzana Sedláková, Zuzana Urbániová, Martin Chovanec, Jan Mareš, Noriyasu Homma

    Journal of voice : official journal of the Voice Foundation　2025年4月11日

    DOI： 10.1016/j.jvoice.2025.03.028 　

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    PURPOSE: We introduce a novel methodology for voice pathology detection using the publicly available Saarbrücken Voice Database and a robust feature set combining commonly used acoustic handcrafted features with two novel ones: pitch difference (relative variation in fundamental frequency) and NaN feature (failed fundamental frequency estimation). METHODS: We evaluate six machine learning (ML) algorithms-support vector machine, k-nearest neighbors, naive Bayes, decision tree, random forest, and AdaBoost-using grid search for feasible hyperparameters and 20 480 different feature subsets. Top 1000 classification models-feature subset combinations for each ML algorithm are validated with repeated stratified cross-validation. To address class imbalance, we apply k-means synthetic minority oversampling technique to augment the training data. RESULTS: Our approach achieves 85.61%, 84.69%, and 85.22% unweighted average recall for females, males, and combined results, respectively. We intentionally omit accuracy as it is a highly biased metric for imbalanced data. CONCLUSION: Our study demonstrates that by following the proposed methodology and feature engineering, there is a potential in detection of various voice pathologies using ML models applied to the simplest vocal task, a sustained utterance of the vowel /a:/. To enable easier use of our methodology and to support our claims, we provide a publicly available GitHub repository with DOI 10.5281/zenodo.13771573. Finally, we provide a REFORMS checklist to enhance readability, reproducibility, and justification of our approach.

  6. Adaptive region-oriented masked vision retentive network for predicting macrovascular invasion in hepatocellular carcinoma 査読有り

    Kengo Takahashi, Ryusei Inamori, Kei Ichiji, Zhang Zhang, Zeng Yuwen, Noriyasu Homma

    Medical Imaging 2025: Computer-Aided Diagnosis　65-65　2025年4月4日

    出版者・発行元： SPIE

    DOI： 10.1117/12.3045625 　

  7. MGG-Net: A Multi-modal Feature Extraction and Global-Aware Feature Graph-Based Deep Learning Network for MGMT Status Classification in Glioma 査読有り

    Haoyang Liu, Yuwen Zeng, Xiaoyong Zhang, Wentong Zhou, Arata Nagai, Masayuki Kanamori, Hidenori Endo, Noriyasu Homma

    International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI 2025)　2025年

    DOI： 10.1007/978-3-032-04947-6_34 　

  8. Vision Transformer-Based Breast Mass Diagnosis in Mammography Using Bilateral Information 査読有り

    Tianyu Zeng, Zhang Zhang, Yuwen Zeng, Xiaoyong Zhang, Kei Ichiji, Noriyasu Homma

    2024 IEEE International Conference on Artificial Intelligence in Engineering and Technology (IICAIET)　147-152　2024年8月26日

    出版者・発行元： IEEE

    DOI： 10.1109/iicaiet62352.2024.10730097 　

  9. Integration of Classification and Segmentation for Computer-Aided Diagnosis System of Drowning 査読有り

    Y. Zeng, X. Zhang, M. Funayama, A. Usui, K, Ichiji, N. Homma

    IEEE World Congress on Computational Intelligence (IEEE WCCI 2024)　2024年7月

  10. Inconsistency between Human Observation and Deep Learning Models: Assessing Validity of Postmortem Computed Tomography Diagnosis of Drowning 査読有り

    Yuwen Zeng, Xiaoyong Zhang, Jiaoyang Wang, Akihito Usui, Kei Ichiji, Ivo Bukovsky, Shuoyan Chou, Masato Funayama, Noriyasu Homma

    Journal of Imaging Informatics in Medicine　2024年2月9日

    DOI： 10.1007/s10278-024-00974-6 　

  11. A 2.5D Deep Learning-Based Method for Drowning Diagnosis Using Post-Mortem Computed Tomography 査読有り

    Yuwen Zeng, Xiaoyong Zhang, Yusuke Kawasumi, Akihito Usui, Kei Ichiji, Masato Funayama, Noriyasu Homma

    IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics　2023年2月

    DOI： 10.1109/JBHI.2022.3225416 　

  12. Deep Learning-Based Diagnosis of Fatal Hypothermia Using Post-Mortem Computed Tomography 査読有り

    Yuwen Zeng, Xiaoyong Zhang, Issei Yoshizumi, Zhang Zhang, Taihei Mizuno, Shota Sakamoto, Yusuke Kawasumi, Akihito Usui, Kei Ichiji, Ivo Bukovsky, Masato Funayama, Noriyasu Homma

    The Tohoku Journal of Experimental Medicine　260　(3)　253-261　2023年

    出版者・発行元： Tohoku University Medical Press

    DOI： 10.1620/tjem.2023.j041 　

    ISSN：0040-8727

    eISSN：1349-3329

  13. Deep Learning-Based Interpretable Computer-Aided Diagnosis of Drowning for Forensic Radiology 査読有り

    Y. Zeng, X. Zhang, Y. Kawasumi, A. Usui, K. Ichiji, M, Funayama, N. Homma

    2021 60th Annual Conference of the Society of Instrument and Control Engineers of Japan,　2021年11月

  14. Automatic Diagnosis Based on Spatial Information Fusion Feature for Intracranial Aneurysm 査読有り

    Yuwen Zeng, Xinke Liu, Nan Xiao, Youxiang Li, Yuhua Jiang, Junqiang Feng, Shuxiang Guo

    IEEE Transactions on Medical Imaging　39　(5)　1448-1458　2020年5月

    出版者・発行元： Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)

    DOI： 10.1109/tmi.2019.2951439 　

    ISSN：0278-0062

    eISSN：1558-254X

  15. Real-Time Facial Expression Recognition Using Deep Convolutional Neural Network 査読有り

    Y. Zeng, N. Xiao, K. Wang, H. Yuan

    IEEE International Conference on Mechatronics and Automation　2019年7月

  16. A CNN-based prototype method of unstructured surgical state perception and navigation for an endovascular surgery robot 査読有り

    Yan Zhao, Shuxiang Guo, Yuxin Wang, Jinxin Cui, Youchun Ma, Yuwen Zeng, Xinke Liu, Yuhua Jiang, Youxinag Li, Liwei Shi, Nan Xiao

    Medical & Biological Engineering & Computing　57　(9)　1875-1887　2019年6月20日

    出版者・発行元： Springer Science and Business Media LLC

    DOI： 10.1007/s11517-019-02002-0 　

    ISSN：0140-0118

    eISSN：1741-0444

  17. Catheter Tracking Based on Multi-scale Filter and Direction-oriented Method 査読有り

    Y. Zeng, N. Xiao, K. Wang, H. Yuan

    IEEE International Conference on Mechatronics and Automation　2018年7月

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MISC 9

  1. LLMを用いた放射線読影レポートの平易化における語彙頻度に基づく可読性評価の検討 査読有り

    総合大会電子情報通信学会総合大会　2026年3月

  2. MRIモダリティを用いた2D／3D深層学習モデルによる脳腫瘍セグメンテーション性能の比較評価

    荒川侑輝, Yuwen Zeng, 張曉勇, 周雯童, 杉田典大, 本間経康

    計測自動制御学会東北支部 第357回研究集会　2026年3月

  3. Data-Driven Investigation of Brain Mechanisms Underlying Self-Initiated Attention Shifts

    Yuwen Zeng, Dengzhe Hou, Yongsong Huang, Chia-huei Tseng, Shioiri Satoshi

    ヒューマン情報処理研究会（HIP）　2025年12月

  4. 死後画像における深層学習を用いた溺死分類と異常所見のマルチラベル分類

    石川遥基, Yuwen Zeng, 張 暁勇, 臼井 章仁, 市地 慶, 杉田 典大, 本間 経康

    計測自動制御学会 システム・情報部門 学術講演会（SSI2025）　2025年11月

  5. High-Resolution Abnormal Mammogram Generation from Normal Samples Using Density-Aware Dual-Mask CycleGAN for Imbalanced Dataset Augmentation

    計測自動制御学会 システム・情報部門 学術講演会（SSI2025）　2025年11月

  6. Adversarial domain adaptation for breast cancer diagnosis in multi-center datasets

    Xinyang He, Yuwen Zeng, Zhang Zhang, Kei Ichiji, Xiaoyong Zhang, Noriyasu Homma

    計測自動制御学会 システム・情報部門 学術講演会（SSI2025）　2025年11月

  7. Zero-shot and Few-shot Prompting for Radiology Report Simplification

    Mikami Mariko, Yuwen Zeng, Xiaoyang Zhang, Kei Ichiji, Noriyasu Homma

    2025年度電気関係学会 東北支部連合大会　2025年9月

  8. データの施設多様性が乳房腫瘤検出モデルの性能に与える影響の分析 査読有り

    菅野真梨子, 張彰, Yuwen Zeng, 市地慶, 張暁勇, 本間経康

    第53回 日本放射線技術学会秋季学術大会　2025年9月

  9. 乳房X線画像正常例で訓練した拡散モデル による異常検知に関する研究

    吉住壱成, 三上真理子, 類家朝陽, Yuwen Zeng, 張暁勇, 市地慶, 本間経康

    計測自動制御学会東北支部 第351回研究集会　2025年3月

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講演・口頭発表等 10

  1. Adaptive region-oriented masked vision retentive network for predicting macrovascular invasion in hepatocellular carcinoma

    Kengo Takahashi, Ryusei Inamori, Kei Ichiji, Zhang Zhang, Zeng Yuwen, Noriyasu Homma

    Medical Imaging 2025: Computer-Aided Diagnosis　2025年4月4日

  2. MGG-Net: A Multi-modal Feature Extraction and Global-Aware Feature Graph-Based Deep Learning Network for MGMT Status Classification in Glioma

    Haoyang Liu, Yuwen Zeng, Xiaoyong Zhang, Wentong Zhou, Arata Nagai, Masayuki Kanamori, Hidenori Endo, Noriyasu Homma

    International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI 2025)　2025年

  3. Vision Transformer-Based Breast Mass Diagnosis in Mammography Using Bilateral Information

    Tianyu Zeng, Zhang Zhang, Yuwen Zeng, Xiaoyong Zhang, Kei Ichiji, Noriyasu Homma

    2024 IEEE International Conference on Artificial Intelligence in Engineering and Technology (IICAIET)　2024年8月26日

  4. Integration of Classification and Segmentation for Computer-Aided Diagnosis System of Drowning

    Y. Zeng, X. Zhang, M. Funayama, A. Usui, K, Ichiji, N. Homma

    IEEE World Congress on Computational Intelligence (IEEE WCCI 2024)　2024年7月

  5. Deep Learning-Based Explainable Computer-Aided Diagnosis System for Drowning

    Yuwen Zeng

    SCCH Explainable AI for Biomedical Workshop in Austria　2023年6月

  6. Deep Learning-Based Explainable Computer-Aided Diagnosis System for Drowning

    Yuwen Zeng

    International Symposium on Human Welfare Engineering for Smart-Aging　2023年4月

  7. Deep Learning-Based Interpretable Computer-Aided Diagnosis of Drowning for Forensic Radiology

    Y. Zeng, X. Zhang, Y. Kawasumi, A. Usui, K. Ichiji, M, Funayama, N. Homma

    2021 60th Annual Conference of the Society of Instrument and Control Engineers of Japan,　2021年11月

  8. Learning-Based Interpretable Computer-Aided Diagnosis of Drowning for Forensic Radiology

    Yuwen Zeng

    東北大学MIRAI2.0 プロジェクト　2021年7月

  9. Real-Time Facial Expression Recognition Using Deep Convolutional Neural Network

    Y. Zeng, N. Xiao, K. Wang, H. Yuan

    IEEE International Conference on Mechatronics and Automation　2019年7月

  10. Catheter Tracking Based on Multi-scale Filter and Direction-oriented Method

    Y. Zeng, N. Xiao, K. Wang, H. Yuan

    IEEE International Conference on Mechatronics and Automation　2018年7月

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共同研究・競争的資金等の研究課題 2

  1. Heterogeneity-Aware, Cross-Domain Feature-Aligned Genetic Diagnosis System for Malignant Gliomas

    Yuwen Zeng

    2025年4月 ～ 2028年3月

  2. マルチモーダルAIによる術前MRIを用いた脳腫瘍遺伝子診断

    2024年10月 ～ 2025年3月