Online edition: ISSN 2432-6380
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MI2022-49
深層学習を用いたDigitally-Reconstructed Radiographsに基づく変形性股関節症の多指標自動分類
○桝田修慎・崇風まあぜん・大竹義人（奈良先端大）・上村圭亮（阪大）・高尾正樹（愛媛大）・菅野伸彦（阪大）・佐藤嘉伸（奈良先端大）
pp. 1 - 4
MI2022-50
Musculoskeletal decomposition for high-fidelity body composition analysis from a plain x-ray image
○Yi Gu・Yoshito Otake（NAIST）・Keisuke Uemura（Osaka Univ.）・Mazen Soufi（NAIST）・Masaki Takao（Ehime Univ.）・Nobuhiko Sugano（Osaka Univ.）・Yoshinobu Sato（NAIST）
pp. 5 - 9
MI2022-51
複数肢位でのMRI画像を用いた被験者個別筋変形シミュレーションの精度検証
○伊野淳也・大竹義人・崇風まあぜん（奈良先端大）・上村圭亮・高尾正樹・菅野伸彦（阪大）・佐藤嘉伸（奈良先端大）
pp. 10 - 15
MI2022-52
全身型立位CTを用いた臥位CTからの仮想立位変換
○箱谷知輝・大竹義人・崇風まあぜん（奈良先端大）・橋本正弘・山田祥岳・山田 稔・横山陽一（慶大）・上村圭亮（阪大）・高尾正樹（愛媛大）・菅野伸彦（阪大）・陣崎雅弘（慶大）・佐藤嘉伸（奈良先端大）
pp. 16 - 19
MI2022-53
Automated Detection of Culprit Lesion in Acute Coronary Syndrome from X-ray Coronary Angiography using Ensemable-YOLOV5
○Xiaozhi Ma・Toru Kurihara・Jun Yu（Kochi Univ. of Tech.）・Osamu Kurihara・Masamichi Takano（Nippon Medical School Chiba Hokusoh Hospital）
pp. 20 - 25
MI2022-54
深層学習によるNBI内視鏡画像を用いた上部消化管腫瘍抽出
○李 澤昊・諸岡健一（岡山大）・江端由穂（九大）・蓮田博文（九州医療センター）・宮内翔子・太田光彦（九大）
pp. 26 - 27
MI2022-55
［ショートペーパー］下肢リンパ浮腫におけるCT画像の皮膚厚自動計測手法の初期検討
○野村行弘（千葉大）・長西裕樹・安藤由茉（済生会横浜市南部病院）・秋田新介・三川信之（千葉大）
pp. 28 - 29
MI2022-56
［特別講演］臨床の現場を拠点とした医学・工学・企業の三者連携の試みについて ～ 千葉大学医学部附属病院メドテック・リンクセンターの沿革とこれまでの成果 ～
○林 秀樹（千葉大）
pp. 30 - 34
MI2022-57
細胞診における背景情報の抑制のための教師なし細胞検出
○武田啓太・松尾和季・藤原航平・見立英史・酒井智弥（長崎大）
pp. 35 - 38
MI2022-58
ダ―モスコープで撮像した口腔画像と深層学習を用いた口腔疾患検出法に関する検討
○鈴木優太・大谷 淳（早大）・岡本俊宏・貝淵信之・坂口勝久・吉光喜太郎（東京女子医科大）・福沢栄治（早大/矢崎総業）
pp. 39 - 44
MI2022-59
［ショートペーパー］常時携行型毛細血管再充満時間測定装置の開発と計測エラーの補正手法の検討
○篠﨑真良・清水里佳・齋藤大輝・中田孝明・野村行弘・中口俊哉（千葉大）
pp. 45 - 46
MI2022-60
［ショートペーパー］舌診断支援のための深層学習を用いた舌特徴抽出ソフトウェアの開発
○石川堅也・野口桂冴・渡邊悠紀・並木隆雄・野村行弘・中口俊哉（千葉大）
pp. 47 - 48
MI2022-61
敵対的生成ネットワークを用いた機械学習によるバクテリアコロニーの分類精度向上
○天野雅貴・Duc-Tho Mai・Guanghao Sun（電通大）・Nguyen Vu Trung・Le Thi Hoi（HMU）・Nguyen Thi Hoa（NLH）・石橋孝一郎（電通大）
pp. 49 - 52
MI2022-62
子宮頚部細胞診断支援に向けた選好学習を用いた扁平上皮細胞画像判別モデルの学習
○南部優太（公立はこだて未来大）・真里谷 奨・新開翔太・梅本美菜・淺沼広子・廣橋良彦・齋藤 豪・鳥越俊彦（札幌医科大）・佐藤生馬・藤野雄一（公立はこだて未来大）
pp. 53 - 58
注： 本技術報告は査読を経ていない技術報告であり，推敲を加えられていずれかの場に発表されることがあります．