Takeaki Kadota

Profile

門田健明（Takeaki Kadota）

医師・情報工学者
DeepRanker Inc. 代表

まずは自ら手を動かし、確かめる姿勢を大切にしています

医師免許と工学博士号を持ち、医用画像解析と機械学習を専門に研究している。
重症度推定、ランキング学習（Learning to Rank）の応用、アノテーションコストの削減といった、臨床的意義の高い課題に取り組んでいる。
2024年には、医用画像解析分野のトップジャーナル Medical Image Analysis に筆頭著者として論文が採択され、深層学習とランキング学習を組み合わせたアノテーションコスト軽減の研究成果を発表した。
2025年には、研究会社 DeepRanker Inc. を設立し、自由で柔軟な研究体制のもと、実臨床に応用可能なアルゴリズムの開発を推進している。

Google Scholar / researchmap

略歴

  • 2003〜2007年
    　京都大学 工学部 卒業 学士（工学）
  • 2007〜2009年
    　京都大学大学院 工学研究科 修了 修士（工学）
  • 2009〜2012年
    　関西電力株式会社 勤務
  • 2014〜2020年
    　滋賀医科大学 医学部 医学科 卒業 学士（医学）・医師免許取得
  • 2020〜2023年
    　九州大学大学院 システム情報科学府 修了 博士（工学）
  • 2023〜2025年
    　慶應義塾大学病院 臨床研修 修了（初期研修）
  • 2025〜現在
    　DeepRanker Inc. 設立

専門分野

  • 医用画像解析
  • Computer Vision
  • 機械学習（特にランキング学習）

学術雑誌論文（査読付）

  1. Takeaki Kadota, Hideaki Hayashi, Ryoma Bise, Kiyohito Tanaka, Seiichi Uchida, “Deep Bayesian active learning-to-rank with relative annotation for estimation of ulcerative colitis severity,” Medical Image Analysis, Vol. 97, pp. 103262-103262, October 2024. (IF: 10.7)
  2. Kaoru Takabayashi, Taku Kobayashi, Katsuyoshi Matsuoka, Barrett G. Levesque, Takuji Kawamura, Kiyohito Tanaka, Takeaki Kadota, Ryoma Bise, Seiichi Uchida, Takanori Kanai, Haruhiko Ogata, “Artificial intelligence quantifying endoscopic severity of ulcerative colitis in gradation scale,” Digestive Endoscopy, Vol. 36, Issue 5, pp. 582-590, September 2023. (IF: 5.0)
  3. Takeaki Kadota, Kentaro Abe, Ryoma Bise, Takuji Kawamura, Naokuni Sakiyama, Kiyohito Tanaka, Seiichi Uchida, “Automatic Estimation of Ulcerative Colitis Severity by Learning to Rank With Calibration,” IEEE Access, Vol. 10, pp. 25688-25695, March 2022. (IF: 3.9)

国際会議論文（査読付）

  1. Shumpei Takezaki, Kiyohito Tanaka, Seiichi Uchida, Takeaki Kadota, “Disease Severity Regression with Continuous Data Augmentation,” 2023 IEEE 20th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI), Cartagena, Colombia, 2023, pp. 1-5.
  2. Takeaki Kadota, Hideaki Hayashi, Ryoma Bise, Kiyohito Tanaka, Seiichi Uchida, “Deep Bayesian Active-Learning-to-Rank for Endoscopic Image Data,” In: Annual Conference on Medical Image Understanding and Analysis. Cham: Springer International Publishing, 2022, pp. 609-622. 
  3. Shintaro Nishi, Takeaki Kadota, Seiichi Uchida, “Famous Companies Use More Letters in Logo: A Large-Scale Analysis of Text Area in Logo,” In: Document Analysis and Recognition–ICDAR 2021 Workshops: Lausanne, Switzerland, September 5–10, 2021, Proceedings, Part I 16. Springer International Publishing, 2021, pp. 97-111.

国内会議発表

  1. 門田健明，備瀬竜馬，田中聖人，早志英朗，“重症度比較における不確実性と信頼度に基づく教師なしドメイン適応”，画像の理解・認識シンポジウム (MIRU2024, 熊本城ホール), 2024年8月6-9日（口頭発表）採択率31％
  2. 竹崎隼平，田中聖人，内田誠一，門田健明，“重症度が連続的に変化する医用生成画像を用いたデータ拡張”，パターン認識・メディア理解研究会 (PRMU, 富山国際会議場), 2022年12月15-16日 (ポスター発表)
  3. 竹崎隼平，内田誠一，田中聖人，門田健明，“Conditional GANによる医療画像のデータ拡張”，電気・情報関係学会九州支部連合大会講演論文集，04-1A-06，2022年9月16日（COVID-19対策のためオンライン開催）
  4. Takeaki Kadota, Shintaro Nishi, Seiichi Uchida, “Relationship Analysis between Logos and Their Followers”, 画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2021, オンライン開催)，I12-38, 2021年7月28日 (ポスター発表)
  5. 門田健明, 安部健太郎, 備瀬竜馬, 河村卓二, 碕山直邦, 田中聖人, 内田誠一，“簡易な相対アノテーションに基づく潰瘍性大腸炎の重症度分類”, パターン認識・メディア理解研究会，PRMU2020-18, 2020年10月9日（COVID-19対策のためオンライン開催）
  6. 門田健明, 我妻慶祐, 寺田晃士, 永澤誠之, 田中裕之, 内田誠一, 縣保年，“画像処理技術を用いた核内蛋白質構造体の間隙空間容量計測プログラムの作成”，第64回 日本生化学会近畿支部例会(大阪大学，大阪府豊中市), B14 , 2017年5月27日（口頭発表）

学術貢献（査読）

  • npj Digital Medicine（Springer Nature）
  • IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics（IEEE）
  • iScience（Cell Press）
  • Scientific Reports（Springer Nature）
  • Journal of Cancer Research and Clinical Oncology（Springer Nature）
  • BMC Gastroenterology（Springer Nature）

所属学会

  • 2020〜現在
    　電子電気通信学会
  • 2024〜現在
    　IEEE（米国電気電子学会）