【夢と挑戦の軌跡】【24卒】 フューチャー ITコンサルタントの通過ES(エントリーシート) No.110488（非公開/男性）（2023/6/29公開）

小学生時代に、自分でバイオリンや卓球を選んで勉強しました。周りの影響で、趣味を育てたくて両親に付き添われ、色々な分野を体験しました。最後にバイオリンや卓球を決めました。バイオリンを弾く趣味も今まで続けています。 中学生時代に、勉強の重要性をわかりましたから、悪い成績に直面してランキング1000位以上から200位に二年間で上升しました。その間に、激しい競争に対応するために、パソコンゲームを一年間に遊びませんでした。結果として、市内最高の高校に合格しました。 高校生時代に、よりよい大学に進学するために、バイオリンが上手の長所を利用して特別大学試験を努めましたが、最後の成績は3点差で失敗しました。毎日22時半に授業が終わる高校3年生の生活で、高いプレッシャーを受けても授業やバイオリンの練習を兼ねて毎日3時間練習しました。失敗しましたが、成績に影響がなくてよい大学に進学しました。 大学時代に、医療CTシステムを開発していた機関と共同でCTシステムの開発を取り込む仕事に打ち込んでいました。CT用の自作回路を作成し、性能の確認や他のCTシステムとの比較を行いました。さらにCTシステムの構造を深く理解するため、自分でCT画像再構築(FBP)アルゴリズムに関わる知識を学び、matlabを用いてコーディングしました。それに通じてCT画像処理に関わる知識はゼロから積み重ね、論文を読んで構築したCT画像でリングアーティファクトを含める可能性がありますから、修正アルゴリズムを構築する仕事が始まりました。その結果、それを大学卒業テーマとして取り組んでいました。 続きを読む

私の強みは知らない分野にいつも好奇心を持ち、理解できるために諦めずに努めるところです。大学時代に、電子工学に進学しましたが、医療CTシステム開発に興味を生まれましたから、医療CTシステム開発を行っていたセンターに「私にできる仕事はありますか？」というメールを送りました。プロジェクトに入って先生からCTに関連する論文をもらい、暇な時間を利用して勉強しました。その間に、再構築したCT画像のリングアーティファクト問題を解決するために、アーティファクトの性質や以来の修正方法を詳しく学び、さらに簡単なアルゴリズムをMatlabで構築したこともあります。その結果、リングアーティファクト問題を完璧に解決しました。同時にSPIEに論文を投稿しながら２つ中国パテントを取得しました。それだけでなく、成果が評価され、学校から総じて30万円の研究支援をもらいました。 続きを読む

大学時代に学校の管弦楽団に参加してバイオリン声部長として、学校の最初カルテットバンドを作りました。定期的に行われるコンサート以外にも、学校では様々な出演チャンスがありますが、オーケストラの皆はバンドを積極的に作らなくて定期以外の公演に参加しませんでした。そのため、「なぜカルテットバンドを作って活動に参加しませんか」の思いが出しました。そこで、仲の良い友達を3人見つけて簡単な曲をいくつか選んで他の公演を目指して練習しました。結果として、卒業までに10回以上の公演チャンスをもらい、バンドも今も後輩で運営されています。 続きを読む

エネルギースペクトル検出器に基づくリングアーティファクト補正アルゴリズム設計 続きを読む

背景: コンピュータ断層撮影技術、すなわちCTは20世紀の臨床医学分野で広く応用されていますが、画像の中でさまざまなノイズやアーティファクトが発生します。これらのアーティファクトは画像の品質に影響を与えるだけでなく、画像処理や画像分割などの操作にも深刻な影響を与え、画像の識別能力と画像解像度を低下させます。 目的:この研究の目的はCT再建過程における後処理過程においてより簡単で、計算量が小さく、フィルタリング効果が高い多領域分割のCTリングアーティファクト補正アルゴリズムを提案することにより、解像度が高く、画像がより鮮明なCT再建画像を実現する。 続きを読む

1. CT再建画像に含まれるリングアーティファクトを除去できること。 2. このアルゴリズムはそんなに難しくなく、計算量も少ないこと。 3. 高解像度で鮮明なCT再建画像を実現できること。 続きを読む

リングアーティファクトが画像中の異なる区域に現れる性質の違いに基づいて、CT再建画像を中心点に基づいて複数の区域に分割し、画像中心に座標軸を確立し、画像中の各画素点を原点に計算するとともに、各領域の対角路地の画素をそれぞれ同じ配列に入れます。画像データのセットごとに対応するアーティファクト識別フィルタを設計し、その後、得られたアーティファクト識別フィルタのセットごとに計算されたアーティファクトしきい値を比較してリングアーティファクトまたは画像境界があるかどうかを決定し、比較結果を2つの行列にそれぞれ格納します。最後に得られた2つの行列情報に基づいて画像の各領域に線形補間を行い、最終的に補正後のCT後処理再構築図を出力します。 続きを読む

2019年5月にSPIEに論文を投稿したことがあります。そして、補正アルゴリズムを保護できる中国パテントを取りました。2020年に学校内で優秀な研究テーマと評価されました。そのため、30万円の研究支援費をもらいました。 続きを読む

画像処理・画像プログラミング分野に関心があり、特に医療画像の解像度向上・画像のノイズ・アーティファクト低減技術に関心がある方に興味を持っています。 続きを読む

私は定めた目標に向けて、どんな困難にぶつかっても、手加減をしなくてチャレンジする人です。留学するためにゼロから日本語を勉強し始めたことがあります。半年以内にN2に合格しただけでなく、115点数を取りました。 続きを読む