【的確な研究とキャリア】【22卒】キヤノンメディカルシステムズの研究開発職の1次面接詳細 体験記No.17470（京都大学大学院/女性）（2021/8/18公開）

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研究内容について的確に聞かれたことに回答することができたことが大きいと思う。また今後のキャリアについても考えられていたことも評価されたと感じた。

面接官は2人とも穏やかな人だった。面接自体も和やかな雰囲気の中、進んでいった。面接前にはリクルーターの方と話す機会もあった。

なし

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自分の強みについて教えてください。

私の強みは、計画性を持って目的を達成させられることです。これは大学4年生の時に、自分の卒業研究と国家資格の取得の両立ができた経験によるものです。大学4年生になる時点で研究が始まりましたが、私が所属している学科では臨床検査技師の国家試験を受ける必要があり、国家試験の勉強を並行して進めなければなりませんでした。そのため、それぞれに費やせる時間が少なくなってしまうという課題がありました。そこで研究については、医用画像に関する研究を行っているのですが、データに関して手作業で行っていた処理部分のプログラムを作り、そのプログラムを全データにかけることで時間の短縮に成功しました。国家試験の勉強に関しては、試験の出題傾向を分析し、頻度の高い分野に力を注ぐことにしました。それにより、研究をまとめあげることと、国家試験を合格することができました。何事においても時間内に任務を遂行することは重要だと考えているので、それができることが私の強みです。

研究内容について教えてください。

私は医用画像であるPET画像から、機械学習を用いてCT画像を生成するという研究を行っています。PET検査は癌の診断に用いられており、現在では PET装置に、身体の形態情報を得ることができるCT装置を組み合わせた、PET-CTが主流になっています。これはPET単体のときよりも、短時間で撮像を行うことができ、より精度の高いPET画像とCT画像を得ることができるという利点があります。しかしPET-CTを使うにあたり、CTの被ばくを受けることや、撮像中の体動等によって上手く画像を得ることができないという課題もあります。私が行っている研究ではその課題を解消するために、近年注目されているcGANという機械学習の手法を用いて、PET検査で得られた画像のみからCT画像を擬似的に生成することを目指しています。cGANはデータからその特徴量を学習することで、実在しないデータを新しく生成したり、存在するデータの特徴に沿って変換することができるという特長があります。このcGANで、PET画像とそれに対応するCT画像を学習させ、PET画像から擬似CT画像を生成させています。