東京理科大学 工学部 情報工学科に在籍している。
AI・機械学習を中心に、生物統計学、因果推論、リアルワールドデータ解析、再現可能なデータ解析にも関心がある。
現在の卒業研究では、多言語大規模マルチモーダルモデルにおける忘却の多言語一貫性を扱っている。
本サイトでは、研究関心、プロジェクト、学習ノート、CV を整理している。
2,982例の未調整KM比較から正値性の確認、リンパ節陽性例のOWによるRFS・RMSTまで。最終発表コードと再現結果を日・中・英で公開。
大規模マルチモーダルモデルにおける忘却挙動の多言語一貫性と信頼性に関する卒業研究。
標的試験エミュレーション、因果推論、リアルワールドデータ、臨床研究方法論への関心。
JSSC 準1級 最優秀成績賞 — 情報工学学部生による 1 ヶ月の備考メモ。
6 枚のカードを用いた模擬 RCT の全工程:ベースラインバランス評価、t 検定による治療効果の検証、検出力分析に基づくサンプルサイズ設計(n=86)と大規模シミュレーションによる再検証。
シミュレーションと実データを用いた KM 推定量の挙動検証、右打ち切りが生存関数推定に与えるバイアスの可視化、log-rank 検定による 2 群比較。
Python と OpenCV を用いたメトロノーム同期現象のコンピュータビジョン・時系列解析。
A reproducible walkthrough of the final survival analysis, its results and limitations.
基于最终发表的生存分析完整流程、复现结果与解释边界。
最終発表に基づく生存時間解析の手順、再現結果、解釈上の限界。