Shusaku Maeda

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前田 修作

NTT株式会社 研究員
バイオメカニクス、数値シミュレーション、機械学習

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🧬 研究分野

生体を対象とした数値計算や科学的機械学習（Scientific Machine Learning）の手法開発・応用に関する研究に取り組んでいます。

🎓 学歴

  • 博士（工学）｜大阪大学 基礎工学研究科

    • 2022年4月 – 2025年3月
    • 博士論文： 「The Ventricular Cerbrospinal Fluid Flow Dynamics of Idiopathic Normal Pressure Hydrocephalus Patients: An MRI Based Computational Study」
    • 指導教員：和田 成生 教授、大谷 智仁 准教授

  • 修士（工学）｜大阪大学 基礎工学研究科

    • 2020年4月 – 2022年3月

  • 学士（工学）｜大阪大学 基礎工学部

    • 2018年4月 – 2020年3月

  • 準学士｜神戸市立工業高等専門学校 機械工学科

    • 2013年4月 – 2018年3月

📝 研究業績

✓ 査読付き学術論文

  1. Shusaku Maeda, Masahiro Nakano, Tomoharu Iwata, Kenji Komiya, Ryo Nishikimi, Kunio Kashino, in review.

  2. Shusaku Maeda, Tomohiro Otani, Shigeki Yamada, Yoshiyuki Watanabe, Shigeo Wada. “Subject-specific variability in cerebrospinal fluid flow characteristics through cerebral aqueducts in a healthy population: a magnetic resonance imaging and computational investigation.” Medical & Biological Engineering & Computing, Vol. 63, pp. 3275–3284, 2025. リンク

  3. Shusaku Maeda, Tomohiro Otani, Shigeki Yamada, Yoshiyuki Watanabe, Selin Yavuz Ilik, Shigeo Wada. “Biomechanical effects of hyper-dynamic cerebrospinal fluid flow through the cerebral aqueduct in idiopathic normal pressure hydrocephalus patients.” Journal of Biomechanics, Vol. 156, Article No. 111671, 2023. リンク

🌎 国際会議

  1. Shusaku Maeda, Masahiro Nakano, Kunio Kashino. “A surrogate framework for coupled cardiac dynamics using latent neural ODEs.” IEEE EMBC, Toronto, Canada, July 2026.（ポスター発表）

  2. Shusaku Maeda, Tomohiro Otani, Shigeki Yamada, Yoshiyuki Watanabe, Shigeo Wada. “Computational investigation on cerebrospinal fluid flow mixing states in aqueduct of patients with Hakim’s disease.” The 16th Meeting of the Hydrocephalus Society, Japan, 2024.（口頭発表）

  3. Shusaku Maeda, Tomohiro Otani, Shigeki Yamada, Yoshiyuki Watanabe, Shigeo Wada. “Computational investigation of cerebrospinal fluid mixing in the cerebral aqueduct across a wide range of ages in healthy population.” 8th International Conference on Computational and Mathematical Biomedical Engineering, United States, 2024.（口頭発表）

  4. Shusaku Maeda, Tomohiro Otani, Shigeki Yamada, Yoshiyuki Watanabe, Shigeo Wada. “Numerical analysis of cerebrospinal fluid mixing in normal pressure hydrocephalus.” 6th Japan-Switzerland Workshop on Biomechanics, Japan, 2023.（ポスター発表）

  5. Shusaku Maeda, Tomohiro Otani, Shigeki Yamada, Yoshiyuki Watanabe, Shigeo Wada. “Computational study of cerebrospinal fluid mixing in cerebral aqueduct in idiopathic normal pressure hydrocephalus patients.” 9th World Congress of Biomechanics, Taiwan, 2022.（口頭発表）

  6. Shusaku Maeda, Tomohiro Otani, Selin Yavuz Ilik, Shigeki Yamada, Yoshiyuki Watanabe, Shigeo Wada. “Development on a computational framework to express patient-specific intracranial cerebrospinal fluid flow based on phase-contrast magnetic resonance images.” Summer Biomechanics, Bioengineering and Biotransport Conference, United States, 2021.（ポスター発表）

🗾 国内会議（主著のみ）

  1. 前田修作、中野允裕、錦見亮、佐久間大輝、柏野邦夫、”Latent Neural ODEによる心血管系動態の予測と生理学的パラメータの逆推定”、第65回日本生体医工学会大会、仙台、2026年6月.
  2. 前田 修作，大谷 智仁，和田 成生，Kurtcuoglu Vartan、”Physics informed neural networkを⽤いた時空間濃度分布からの速度場の推定”、第36回バイオエンジニアリング講演会、名古屋、2024年5月.
  3. 前田 修作，大谷智仁、山田茂樹、渡邊嘉之、和田成生、”脳室内における脳脊髄液流動特性の加齢性変化：数値流体力学計算”、第35回日本機械学会バイオエンジニアリング講演会、仙台、2023年6月.
  4. 前田 修作，大谷 智仁、亀田 浩之、工藤 與亮、和田 成生、”多相拡散モデルによる頭蓋内O17輸送動態の数値解析”，第33回バイオフロンティア講演会，神戸、2022年12月.
  5. 前田 修作、大谷 智仁、山田 茂樹、渡邉 嘉之、Selin Yavuz Ilik、 和田 成生、”特発性正常圧水頭症の中脳水道における脳脊髄液の流動特性”、第34回バイオエンジニアリング講演会、福岡、2022年6月.
  6. 前田修作、大谷智仁、Selin Yavuz Ilik、山田茂樹、渡邉嘉之、武石直樹、和田成生、”MRI計測に基づく正常圧水頭症患者の脳脊髄液流れの数値シミュレーション”、第33回バイオエンジニアリング講演会、オンライン、2021年6月.
  7. 前田修作、大谷智仁、Selin Yavuz Ilik、山田茂樹、渡邉嘉之、武石直樹、和田成生、”位相コントラストMRI計測に基づく正常圧水頭症における頭蓋内脳脊髄液動態の解析”、日本機械学会関西支部第96回定時総会講演会、メガボケーション学生研究発表セッション、オンライン、2021年3月.
  8. 前田修作、Selin Yavuz Ilik、大谷智仁、武石直樹、和田成生、”ヒト脳室系における脳脊髄液流れの駆動メカニズム：数値流体力学シミュレーションによる検討”、第31回バイオフロンティア講演会、オンライン、2020年12月.
  9. 前田修作、北出宏紀、武石直樹、和田成生、”全脳間質液流動の全容解明に向けた計算力学モデルの構築と解析”、日本機械学会関西学生会2019年度学生卒業研究発表講演会、オンライン、2020年3月．

解説記事

  1. 前田修作、海外活動報告、バイオエンジニアリング部門報、2024年.

招待講演

  1. 前田 修作、物理・機械学習の融合による生体現象・機能の理解と予測に向けた取り組み、大阪大学情報科学研究科、2026年7月.

🛠 技術スキル

💻 プログラミング・ソフトウェア

  • プログラミング： C++、Python
  • 機械学習： PyTorch、NumPy
  • データ管理： HDF5
  • 開発・研究環境： Git、GitHub、Linux、HPC
  • 文書作成： LaTeX

数値解析・研究技術

  • 常微分方程式および偏微分方程式の数値解析
  • 有限要素法
  • 数値流体力学
  • Scientific Machine Learning
  • Physics-informed Machine Learning
  • サロゲートモデリング

🏆 受賞

  1. コニカミノルタ科学技術振興財団・日本生体医工学会奨励賞｜日本生体医工学会大会、2026年6月
  2. 優秀ポスター表彰｜日本機械学会 バイオエンジニアリング部門、2024年5月
  3. 優秀講演表彰｜日本機械学会 バイオエンジニアリング部門、2022年12月
  4. 基礎工学研究科賞｜大阪大学、2022年3月

💰 研究費採択歴

  1. 海外留学助成｜中谷医工計測技術振興財団、2024年
  2. 日本学術振興会 特別研究員 DC2｜2023年–2025年
  3. JST SPRING Program 2022年-2023年

📄 査読経験

  • Journal of Biomechanical Science and Engineering
  • Scientific Reports

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