チョウ コリン

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チョウコリン (ZHANG, Colin) といいます。米国のニューヨーク市出身です。付加製造、数値シミュレーションと機械学習を専門として研究しており、2020年にカリフォルニア大学サンタバーバラ校で機械工学の学士号を取得した後、大阪大学に進学し、2023年に化学工学の修士号を取得しました。

これまでの研究を通じて、Pythonと機械学習のスキルを磨いてきました。現在は、機械学習を活用して 3D バイオプリンティングプロセスの最適化に取り組んでいます。本研究では、数値シミュレーション、サポートベクタ回帰（SVR）、多層パーセプトロン（MLP）モデルを用いて、3D バイオプリンティングにおける押出しプロセスが細胞生存率に与える影響を予測しています。さらに、ハウスドルフ距離（HD）と畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を組み合わせ、印刷構造の幾何学的忠実度を自動評価する新しい印刷性能評価フレームワークの構築にも取り組んでいます。加えて、条件付き変分オートエンコーダ（CVAE）などの生成 AI モデルを用いて、インクのレオロジー特性や印刷パラメータに基づいて印刷結果を生成的に予測する手法の検討も行っています。

研究室にいないときは、次の登山の計画を立てたり、日本各地を巡って新しい場所を探索したりしていることが多いです。また、オンライン講座で新しい分野を学んだり、静かな夜に本を読んで過ごしたりするのも好きです。こうした時間が心のバランスを保つ助けとなり、研究にも日々の生活にも新しい視点をもたらしてくれます。

どうぞよろしくお願いいたします。

履歴

アメリカ合衆国 St. Edmund Preparatory 高校 (2016年6月卒業)

アメリカ合衆国カリフォルニア大学サンタバーバラ校機械工学科 (2020年6月卒業)

アメリカ合衆国カリフォルニア大学サンタバーバラ校熱流体エネルギー研究室助手 (2020年6月~2021年9月)

大阪大学大学院物質創成専攻博士前期課程 (2023年9月卒業)
大阪大学大学院物質創成専攻博士後期課程 (2026年9月修了予定)

研究への関心

3Dバイオプリンティングは、組織工学の分野で急速に発展しており、複雑で生物学的に構造化されたカスタマイズ可能な構造物を高精度で作製することを可能にしています。このプロセスにおける主な課題は、針の形状や押出パラメータの最適化、および細胞の生存率の維持です。数値解析や機械学習は、流体せん断応力、インクのレオロジー特性、押出速度などの要素を制御するためにますます活用されており、印刷適性の向上と印刷された構造内での細胞の生存率向上を目指しています。これらの計算手法と実験的検証の組み合わせは、組織再生や治療応用に向けた、より効果的なバイオプリンティングソリューションへの道を開くことが期待されています。

GraphicalAbstract1 — **図1.** バイオプリンティング最適化のためのワークフロー: レオロジー試験で得られたインクの特性を基に、針の押出しプロセスの数値シミュレーションが行われ、その後、ライブ/デッド細胞生存率解析が実施される。機械学習モデルは、細胞の種類、インクの粘度、押出しパラメータを統合し、細胞生存率を予測・最適化する。

GraphicalAbstract2 — **図2.** AIを活用した印刷性能（プリンタビリティ）評価フレームワークの概要。アルギン酸（ALG）およびヒアルロン酸（HA）複合インクのレオロジー特性は、サポートベクター回帰（SVR）によってモデリングされ、レオロジーパラメータを予測する。回帰型のMLPモデルは、ハウスドルフ距離（HD）および細胞生存率を予測するために使用される。HD指標は、印刷構造と設計構造との幾何学的忠実度を定量的に評価し、回帰型CNNはグリッド画像からHD値を直接予測する。

学術論文

Colin Zhang, Kelum Elvitigala, Wildan Mubarok, Yasunori Okano, and Shinji Sakai. Machine learning-based prediction and optimisation framework for as-extruded cell viability in extrusion-based 3D bioprinting. Virtual and Physical Prototyping 19, e2400330 (2024).
https://doi.org/10.1080/17452759.2024.2400330. Open Access.
Mitsuyuki Hidaka, Masaru Kojima, Colin Zhang, Yasunori Okano, and Shinji Sakai. Experimental and numerical approaches for optimizing conjunction area design to enhance switching efficiency in single-nozzle multi-ink bioprinting systems. International Journal of Bioprinting 10, 4091 (2024).
https://doi.org/10.36922/ijb.4091. Open Access.
Wildan Mubarok, Colin Zhang, and Shinji Sakai. 3D Bioprinting of Sugar Beet Pectin through Horseradish Peroxidase-Catalyzed Cross-Linking. ACS Applied Bio Materials 7, 3506-3514 (2024).
https://doi.org/10.1021/acsabm.4c00418.

学会

化学工学会第90年会、東京理科大学、2025年3月11日～14日
講演題目：AIを用いた3Dバイオプリンティングにおける印刷性能最適化
(学)Zhang Colin・(学)Elvitigala Kelum・(正)境慎司
化学工学会第55回秋季大会、北海道大学、2024年9月10日～13日
講演題目：機械学習を用いた押出型3Dバイオプリンティングにおける細胞生存率の予測モデリング [ 注目講演 (1130件中の22件)]
(学)Zhang Colin・(正)岡野泰則・(正)境慎司
化学工学会第53回秋季大会、信州大学、2022年9月14日～16日
講演題目：3D押し出しバイオプリンティングに関する流体せん断応力、印刷効率、細胞生存率に関する数値解析
(学)Zhang Colin・(学)日髙光將・(正)小嶋勝・(正)境慎司・(正)岡野泰則

オンラインコース修了証明書

連絡先

以下のPythonスクリプトを実行することで、ASCIIから文字列への変換を利用して私に連絡を取ることができます:

"".join(chr(i) for i in (107, 111, 114, 105, 110, 46, 106, 97, 112, 97, 110, 64, 103, 109, 97, 105, 108, 46, 99, 111, 109))

または、ブラウザのコンソールで直接実行できるJavaScriptバージョン:

String.fromCharCode(107, 111, 114, 105, 110, 46, 106, 97, 112, 97, 110, 64, 103, 109, 97, 105, 108, 46, 99, 111, 109);