帝京大学 · 公私立大学の部局等 · 客員教授
松浦 正明
Matsuura Masaaki
别名: MATSUURA Masaaki / マツウラ マサアキ
Research fields
研究领域
按日本文部科学省 科研費審査区分表 自动归类。KAKEN 项目数越多,代表教授在该领域投入越深。第一个为「主业」。
- 主业統計科学細目
- 情報学中区分
- 人体病理学小区分
- 公衆衛生学小区分
- 公衆衛生学・健康科学小区分
- 医学大区分
- 医歯薬学大区分
- 基礎医学大区分
- 外科系臨床医学小区分
- 形態系基礎歯科学小区分
- 情報学基礎大区分
- 歯学中区分
- 理学大区分
- 環境影響評価(含放射線生物学)小区分
- 環境科学中区分
- 生物学中区分
- 生物系大区分
- 産婦人科学小区分
- 社会医学大区分
- 総合・新領域系大区分
Research keywords
这位教授在研究什么
基于他/她公开的科研项目与论文自动提取的研究关键词,出现频次越高显示越大。
KAKEN grants
科研项目(近期在前)
KAKENHI 是日本科研最权威的经费系统,基金层级越高(S > A > B)越能反映影响力。
- 2023KAKENHI-基盤研究(C)統計学予測問題個別化医療深層学習バイオインフォマティクス遺伝子
- 2022KAKENHI-学術変革領域研究(学術研究支援基盤形成)
先端モデル動物支援プラットフォーム ↗
モデル動物作製ゲノム編集病理形態解析生理機能解析分子プロファイリング分子探索・プロファイリング - 2019KAKENHI-基盤研究(B)
個別化医療のための人工知能・深層学習に対する統計学的評価法の開発 ↗
統計個別化医療人口知能深層学習データ解析データサイエンス疫学統計学 - 2016KAKENHI-新学術領域研究(研究領域提案型)『学術研究支援基盤形成』
先端モデル動物支援プラットフォーム ↗
モデル動物作製ゲノム編集病理形態解析生理機能解析分子プロファイリング分子探索・プロファイリング分子探索・ブロファイリング行動解析 - 2015KAKENHI-基盤研究(B)
予測医学の実現に向けたオミックスデータに基づく統計学的方法の開発 ↗
統計オミックスデータバイオマーカーデータ解析不均一性統計学オミクスデータビッグデータ - 2014KAKENHI-基盤研究(C)
類内膜腺癌の個別化医療を目指したゲノムワイドな原因遺伝子・分子標的探索 ↗
子宮体癌類内膜腺癌発癌ゲノム解析原因遺伝子婦人科腫瘍学婦人科腫瘍 - 2013KAKENHI-基盤研究(C)
論理型多変量解析を応用した新規口腔扁平上皮癌臨床病理診断システムの構築 ↗
口腔扁平上皮癌予後予測統計解析NK細胞リンパ球病理診断炎症反応上皮間葉移行 - 2013KAKENHI-基盤研究(B)
ゲノム・オミックスデータ解析の安定化のための統計的方法論 ↗
オミクス データ遺伝子ランキングデータ異質性高次元・小標本準線形モデル表現型予測非線形予測準線形回帰モデル - 2013KAKENHI-基盤研究(C)
大規模ゲノムデータから遺伝子間相互作用を検出する統計的方法の開発 ↗
多重検定SNPゲノムワイド関連解析遺伝子間相互作用マイクロアレイクラスタリング遺伝子発現解析SNP解析 - 2012KAKENHI-基盤研究(B)
イメージングマススペクトロメトリーのための統計解析法の開発 ↗
質量分析統計画像画像処理顕微質量装置イメージ質量顕微鏡法
CiNii papers
近期论文 / 文章
CiNii 覆盖日本国内期刊、论文集、图书章节。只保留最近的 10 条。
- 2015血液内科 = Hematology / 血液内科編集委員会 編
抗がん剤副作用予測システム ↗
- 2007バイオスタティスティクス臨床医薬 23
ファーマコゲノミクス、バイオインフォマティクス ↗
- 2006BioTherapy
癌患者の遺伝的体質診断と遺伝的個性診断に向けてのバイオインフォマティクス ↗
- 2006新臨床腫瘍学
バイオインフォマティクス ↗
- 2005乳癌の臨床 20・5
乳房内再発からみた乳房温存治療の長期成績 ↗
- 2005日本癌治療学会誌
バイオインフォーマティクス入門 ↗
- 2005ゲノム医学 5
バイオインフォマティクスがもたらす癌研究と診断 ↗
- 2004実験医学
癌の診断 治療へ向けてのバイオインフォマティクス ↗
- 2004Jikken Igaku 122
Bioinfomatics for Cancer Treatment and Diagnosis ↗
- 2000日本統計学会講演報告集
生存解析におけるレイト・エントリー・バイアスのモデリング ↗
How to assess fit
如何判断这位教授是否适合你
数据库的数据告诉你「这位教授在做什么」;能不能适合你,需要你自己对照以下几点判断。
- 关键词对齐
上面的关键词云里,有没有你研究计划书中反复出现的词?1-2 个重合是起点,3+ 个说明方向接近。
- 近期项目对应
看 KAKEN 项目的时间 — 近 2 年还有活跃项目说明研究室还在跑;只看项目名也大致能判断和你的问题是否相关。
- 不要只看学校名气
方向匹配度 > 学校排名。一位方向对口、还在活跃招生的副教授,往往比一位名气大但快退休的正教授更值得考虑。
- 留意招生信号
查一下该教授的研究室官网,看 OB/OG 名录里有没有中国 / 韩国 / 东南亚学生 — 这是「是否招留学生」最直接的信号。
ℹ️ 后期会加入基于 LLM 的中文画像(例如:「这位教授的研究风格偏...,适合什么样的申请者」),目前先用数据库公开字段 + 编辑建议替代。
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