鍛冶静雄教授が木田智士氏と共同執筆した “Overview of image-to-image translation by use of deep neural networks: denoising, super-resolution, modality conversion, and reconstruction in medical imaging” が，日本放射線技術学会と日本医学物理学会が共同発行する Radiological Physics and Technology 誌において，過去２年間に最も引用された論文として Most Citation Award を受賞しました．
日進月歩で目まぐるしく進歩する深層学習の医用画像応用において，当該論文では，普遍的な原理の観点からサーベイを行い，その多くが統一的な手法でまとめられることを指摘しています．さらに，その統一手法は計算機コードとして実装・公開され，研究・医療の場で利用されています．