2026年10月1日にフランス・ストラスブールにて開催された The 2nd MICCAI Workshop on Efficient Medical Artificial Intelligence (EMA4MICCAI 2026 Workshop)で発表した鈴木研究室の研究が、Best Paper Award (Honorable Mention)を受賞しました。
この研究は、鈴木研究室が開発した少量データ学習（small-data AI）モデルに効率的な学習手法を組み合わせることで、極めて小規模なAIモデルでありながら、少量の医療画像データのみを用いて、大規模AIモデルを上回る肺結節判定性能を実現したもので、博士後期課程学生の Mustin Billah さんが発表しました。
発表タイトル: Mustain Billah, Wahyu Rahmaniar, Ze Jin, 鈴木 賢治: MLSFP-CL: Label- and Compute-Efficient Contrastive Learning for Lung Nodule Classification in Small-Data Settings
