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地球環境学研究科

研究者リスト >> 安納 住子
 

安納 住子

 
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研究者氏名安納 住子
 
アンノウ スミコ
所属上智大学
部署地球環境学研究科地球環境学専攻
職名教授
学位修士（公衆衛生学）(ニューヨーク医科大学), 博士（医学）(神戸大学)
科研費研究者番号10333527
J-Global ID201001083389571077

プロフィール

機械・深層学習/ビッグデータを用いた応用研究

研究キーワード

 
空間情報科学、環境衛生学、機械・深層学習、ビッグデータ

研究分野

 
  • ライフサイエンス / 衛生学、公衆衛生学分野：実験系を含まない / 
  • ライフサイエンス / 衛生学、公衆衛生学分野：実験系を含む / 

受賞

 
2009年10月
Best Presentation,Brunei Darussalam
 
2009年1月
宮地杭一記念賞
 
2008年6月
2007年度日本生理人類学会優秀論文賞
 

論文

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Challenges and implications of predicting the spatiotemporal distribution of dengue fever outbreak in Chinese Taiwan using remote sensing data and deep learning
Sumiko Anno   Hirakawa Tsubasa   Satoru Sugita   Shinya Yasumoto   Ming-An Lee   Yoshinobu Sasaki   Kei Oyoshi   
Geo-spatial Information Science   1-7   2023年1月   [査読有り]
 
Assessing access to water, sanitation, and hygiene services associated with infectious diseases in the Douala 4th district in Cameroon
Awah Rita Engwari   Sumiko Anno   Ako Andrew   
The 37th Congress of Japan Association for International Health   92   2022年10月   [査読有り]
 
A graph convolutional network for predicting COVID-19 dynamics in 190 regions/countries
Sumiko Anno   Tsubasa Hirakawa   Satoru Sugita   Shinya Yasumoto   
Frontiers in Public Health   10:911336. doi: 10.3389/fpubh.2022.    2022年8月   [査読有り]
Introduction:

Coronavirus disease (COVID-19) rapidly spread from Wuhan, China to other parts of China and other regions/countries around the world, resulting in a pandemic due to large populations moving through the massive transport hubs connect...
 
Spatiotemporal dengue fever hotspots associated with climatic factors in Taiwan including outbreak predictions based on machine-learning
Sumiko Anno   Takeshi Hara   Hiroki Kai   Ming-An Lee   Yi Chang   Kei Oyoshi   Yousei Mizukami   Takeo Tadono   
Geospatial Health   14(2) 183-194   2019年11月   [査読有り]
Early warning systems (EWS) have been proposed as a measure for controlling and preventing dengue fever outbreaks in countries where this infection is endemic. A vaccine is not available and has yet to reach the market due to the economic burden o...
 
Predicting Spatiotemporal Distribution of Dengue Fever in Taiwan Using Deep Learning
Sumiko Anno   Kazuhiro Yamasaki   Ming-An Lee   Yi Chang   Hiroki Kai   Kei Oyoshi   Yosei Mizukami   Takeo Tadono   
The 32nd International Symposium on Space Technology and Science (ISTS) & the 9th Nano-Satellite Symposium (NSAT)   1-3   2019年6月   [査読有り]

MISC

 
 
AST-GCNモデル・ビッグデータを用いた新型コロナウィルス感染症流行予測
安納住子,平川翼,安本晋也,杉田暁   
問題複合体を対象とするデジタルアース共同利用・共同研究拠点 成果報告会   71-74   2023年
 
深層学習 ・ビッグデータを用いた人獣共通感染症パンデミックの要因解明および時空間分布予測
安納住子   平川翼   安本晋也   杉田暁   李明安   佐々木善信   大吉慶   
問題複合体を対象とするデジタルアース共同利用・共同研究拠点 成果報告会   57-60   2022年
 
人工衛星データ×人工知能を応用したデング熱発生予測について
安納住子   山崎和博   改井洋樹   張懿   李明安   大吉慶   水上陽誠   田殿武雄   
第30回日本医学会総会 2019 中部 学術講演要旨   129-129   2019年4月   
 
遺伝子工学・リモートセンシング・地理情報システムの技術を応用したヒトの環境適応能における遺伝‐環境の相互作用解明への新研究法
安納住子   大島一彦   阿部貴志   
日本生理人類学会誌   18(3) 206-207   2013年6月   

書籍等出版物

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Anno Sumiko
Jenny Stanford Publishing (Pan Stanford Publishing)   2016年   （ISBN:9789814669634）
 
安納 住子(担当:共著)
（株）国際文献印刷社   2012年10月1日      
 
安納 住子(担当:共著)
丸善株式会社   2009年9月1日      
 
Anno Sumiko(担当:共著)
Nova Science Publishers, Inc.   2009年7月1日      
 
安納 住子
東京堂出版   2005年8月1日      

講演・口頭発表等

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安納住子   杉田暁   
問題複合体を対象とするデジタルアース共同利用・共同研究拠点 2022年度成果報告会   2023年2月   
 
Awah Rita   Sumiko Anno   Ako Andrew   
The 37th Congress of Japan Association for International Health   2022年11月19日   
 
安納住子   平川翼   安本晋也   杉田暁   
問題複合体を対象とするデジタルアース共同利用・共同研究拠点 2021年度成果報告会   2022年3月   
 
Sumiko Anno   Tsubasa Hirakawa   Shinya Yasumoto   Satoru Sugita   Ming-An Lee   Yoshinobu Sasaki   Kei Oyoshi   
The Joint PI Meeting of JAXA Earth Observation Missions FY2021   2022年1月   
 
Sumiko Anno   Tsubasa Hirakawa   Shinya Yasumoto   Satoru Sugita   
The 62nd Annual Meeting for the Japanese Society of Tropical Medicine   2021年11月   

共同研究・競争的資金等の研究課題

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研究期間: 2023年4月 - 2027年3月
 
公衆衛生分野におけるオープンソース・インテリジェンスの有効性の検証問題複合体を対象とするデジタルアース共同利用・共同研究拠点
安納住子 
研究期間: 2022年6月 - 2024年3月
 
AST-GCNモデル・ビッグデータを用いた新型コロナウィルス感染症流行予測問題複合体を対象とするデジタルアース共同利用・共同研究拠点
安納住子 
研究期間: 2021年6月 - 2022年3月
 
深層学習・ビッグデータを用いた人獣共通感染症パンデミックの要因解明および時空間分布予測問題複合体を対象とするデジタルアース共同利用・共同研究拠点
安納住子 
研究期間: 2020年7月 - 2021年3月
 
研究期間: 2017年4月 - 2019年3月

その他

 
 
2020年3月 - 2020年3月
株式会社ネクストパブリッシング インタビュー記事
 
 
2020年2月 - 2020年2月
BBC 英国放送協会 インタビュー
 
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