張 　路暘

名古屋大学 情報学研究科の研究員に在籍し、AI 技術と画像解析に取り組んでまいりました。少数アノテーション付けデ ータを用いた画像解析手法を開発し、CT データを活用した診断支援モデルを構築しました。また、内視鏡画像解析におい て、単眼深度推定技術を用いて腸管や臓器の 3D 再構成に成功しました。今は数十万例の CT データと診断テキストを用い て自動診断 MLLM の開発について行っています。研究成果は複数の国際学会で発表されました。さらに、中国の研究機関で AI エンジニアとして勤務し、ドローンビデオから目標検出・3D 再構成アルゴリズムを開発・展開しました。この経験か ら、モデルの最適化とデプロイに関するスキルを習得しました。研究と実務経験で培った知識を活かし、企業で長期的に 成長し、AI 技術を用いて現実の課題解決に貢献したいと考えています。

Experience

学歴

活かせる経験・知識・技術

AIアルゴリズム

• 医療画像解析: CT・内視鏡画像セグメンテーション、診断支援モデル開発 (修士・博士課程研究)
• 大規模言語モデル: マルチモーダルLLM開発 (画像+テキスト)、LoRA/QLoRAによる効率的ファインチューニング (ポスドク研究)
• ドローンAI: 自動運転(認識)、3D再構成、ターゲット追跡アルゴリズム開発 (前職)

プログラミング・技術スキル

• Python: 機械学習モデル開発(PyTorch, TensorFlow, Hugging Face, scikit-learn)、データ処理(Pandas, NumPy)、API開発、デプロイ
• C++: モデル最適化、推論高速化(TensorRT)、ONNXランタイム統合、アルゴリズム実装
• R, MATLAB: 統計解析、データ可視化、研究プロトタイピング
• 開発ツール: Git, Docker, Linux/Unix環境での開発
• 画像処理ライブラリ: OpenCV, SimpleITK, ITK-SNAP, 3D Slicer 等

アルゴリズム最適化・デプロイ

• モデル軽量化: 剪定(Pruning)、量子化(Quantization)による精度維持と性能向上
• 推論高速化: TensorRT, ONNX Runtime等を用いた低遅延・高フレームレート処理 (ドローンAI、医療AIリアルタイム推論)
• デプロイ経験: 開発したAIモデルの組み込みシステムおよびサーバー環境への実装・展開

クラウド・システム開発

• AWS: SageMaker, S3 等を活用した機械学習パイプライン構築・運用経験
• Google Cloud: 大規模データセット処理・解析基盤の設計経験
• Dockerコンテナを利用した開発・デプロイ環境の構築・管理

プロジェクト管理・リーダーシップ・協業

• 研究室内での後輩指導、学生実験のティーチングアシスタント、週次進捗ミーティング運営
• 国内外の研究・開発チームとの連携・協業経験 (中国・日本)
• 国際学会での研究成果発表 (口頭・ポスター)、学術論文執筆・投稿経験

言語スキル

• 中国語：ネイティブ
• 日本語：ビジネスレベル (JLPT N1 取得済み)
• 英語：ビジネスレベル（論文読解・執筆、国際学会発表・質疑応答が可能）

発表・論文リスト (Publications & Presentations)

博士課程 (Doctoral Program)

• [1] Zhang, Luyang, et al. "Double-mix pseudo-label framework: enhancing semi-supervised segmentation on category-imbalanced CT volumes." International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery (2025): 1-12.
  DOI: 10.1007/s11548-024-03281-1
• [2] Zhang, Luyang, Masahiro Oda, and Kensaku Mori. "SemiOrth: a novel orthogonal dual network architecture for enhanced semi-supervised medical image segmentation." Medical Imaging 2025: Image Processing. Vol. 13406. SPIE, 2025.
  DOI: 10.1117/12.3047175
• [3] Zhang, Luyang, et al. "Towards better laparoscopic video segmentation: A class‐wise contrastive learning approach with multi‐scale feature extraction." Healthcare Technology Letters 11.2-3 (2024): 126-136.
  DOI: 10.1049/htl2.12069
• [4] 張 路暘, 小田 昌宏, 森 健策. "ランダム周波数マスキングと疑似ラベル微調整を用いたCT像からの多臓器半教師ありセグメンテーション." 第33回日本コンピュータ外科学会大会 (JSCAS 2024).
  J-GLOBAL URL
• [5] 張 路暘, 小田 昌宏, 森 健策. "腹部臓器CTセグメンテーションのための角度許容位置ベース対比損失." 2023年度日本生体医工学会東海支部大会.
• Journal of Medical Imagingにて論文投稿中 (Submitted to JMI)
  [Anonymous Review Link]
• JAMIT 2025にて論文投稿中 (Submitted to JAMIT 2025):
  Semi-scribble MRI Image Segmentation via Confidence- and Distance-based Pseudo-label Refinement.
• 博士論文：
  Medical Image Segmentation Model Training Approaches with Low Annotation Costs
  (低アノテーションコストの医用画像分割モデルの訓練アプローチ)
  PDF (PW:lzhang@morilab) 発表資料

修士課程 (Master's Program)

• [6] Zhang, Luyang, Yoshikawa Tomohiro. "A Study on Application of Deep Learning to Emotion Recognition by Single Electrode." FSS2019, TC 2-1, 2019.
  DOI: 10.14864/fss.35.0_96
• [7] Zhang, Luyang, et al. "Emotion Recognition Using Video-Watching EEG Based on Late Positive Potential." ISCIIA & ITCA 2018. Download

プロジェクト発表 (Project Presentations & Exhibitions)

• CT画像比較・所見文生成AI: グループ初期成果をSIP第3期「統合型ヘルスケアシステムの構築」公開シンポジウムにて発表 (2025年4月).
  [関連ニュース記事 (名古屋大学HP)]
• 体型・内臓形状推定AI (In-Body CA): ムーンショット目標1成果として2025年大阪・関西万博にてデモ展示予定 (2025年7月).
  [In-Body CA プロジェクトサイト]

Awards & Certifications

• 2024/12: JLPT-N1 Link
• 2024/11: AWS Certified Machine Learning Specialty Certification Link
• 2021/11: Google Data Analytics Link
• 2021/10: 基本情報技術者試験 (FE) 合格
• 2021/09: AWS Certified Solutions Architect – Associate Certification (期間切れ)

• COVID-19 Lung CT Lesion Segmentation Challenge (2022)
  最終評価 世界ランキング 6位 / 1,096チーム中
  [コンペティション公式サイト]
  [関連論文 (Medical Image Analysis) DOI: 10.1016/j.media.2022.102605]