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研究会 発表日時 開催地 タイトル・著者 抄録 資料番号
MI 2023-03-07
17:03
沖縄 沖縄県青年会館
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
半教師あり相互学習を用いた少数のデータの学習における血管病変領域の自動抽出
蓮沼龍弥岐阜大)・野崎太希松迫正樹聖路加国際病院)・原 武史周 向栄藤田広志岐阜大MI2022-126
血管奇形は血管の形成異常によって引き起こされ,成長につれ増大する.QOLの低下や運動機能障害の他,命に関わる症状もあり原... [more] MI2022-126
pp.212-214
MI 2022-01-27
16:13
ONLINE オンライン開催 [ショートペーパー]弱教師あり深層学習を用いたMR画像におけるびまん性を含む血管病変の領域の自動抽出
深谷航生原 武史岐阜大)・野崎太希松迫正樹聖路加国際病院)・片渕哲朗岐阜医療科学大)・周 向栄藤田広志岐阜大MI2021-87
血管病変の一種であるクリッペルトレノネーウェーバー症候群(KTS)は医師の主観によって病変の進行度合いが判断されるため,... [more] MI2021-87
pp.186-187
MI 2021-07-08
13:00
ONLINE オンライン開催 畳み込みニューラルネットワークと統計学的画像を用いたPET/CT画像からの悪性腫瘍の自動検出
相原拓実岐阜大)・松迫正樹聖路加国際病院)・原 武史岐阜大)・野崎太希聖路加国際病院)・片渕哲朗岐阜医療科学大)・伊藤 哲加藤正也大雄会病院)・周 向栄藤田広志岐阜大MI2021-9
本研究ではZ-score画像を用いてPET/CT画像から腫瘍の自動検出を行った.Z-score画像は正常モデルと対象画像... [more] MI2021-9
pp.1-6
MI 2021-03-16
13:15
ONLINE オンライン開催 [ショートペーパー]胸部CT画像における結節状陰影からのAutoEncorderを用いた特徴抽出
田中優多原 武史周 向栄岐阜大)・松迫正樹野崎太希聖路加国際病院MI2020-71
2018年,男性の肺がん死亡率は86.7%である.肺がんの良悪性や結節の成長速度が一回の検査から予測できれば,患者の負担... [more] MI2020-71
pp.99-101
MI 2020-01-29
13:20
沖縄 沖縄県青年会館 [ショートペーパー]胸部CT画像における結節状陰影の増殖過程の指数関数表現による解析
稲垣松子原 武史周 向栄岐阜大)・野崎太希松迫正樹聖路加国際病院MI2019-79
現在,結節状陰影の成長は指数的な増殖であるとした仮説が着目されており,少ない検査回数で適切な成長過程を推測することが期待... [more] MI2019-79
pp.67-69
MI 2019-07-05
14:00
北海道 はこだて未来大学 [ショートペーパー]深層学習を用いた膝MR画像における軟骨領域の自動抽出
深谷航生原 武史周 向栄岐阜大)・野崎太希松迫正樹聖路加国際病院)・藤田広志岐阜大MI2019-17
関節症疾病に関する診断や治療法において軟骨領域の正確な把握は重要である.近年では,膝関節軟骨に関わる診断において,軟骨状... [more] MI2019-17
pp.1-2
MI 2019-01-22
13:20
沖縄 沖縄県青年会館 [ショートペーパー]深層学習を用いた膝MR画像における軟骨抽出に関して教師データが与える結果の差異
青木涼真原 武史岐阜大)・野崎太希松迫正樹聖路加国際病院)・周 向栄藤田広志岐阜大MI2018-76
関節症疾病に関する診断や治療法において軟骨領域の正確な把握は重要である.近年では,膝関節軟骨に関わる診断において,軟骨状... [more] MI2018-76
pp.63-64
SIP, EA, SP
(共催)
MI
(併催) [詳細]
2018-03-20
13:30
沖縄 石垣島 ホテルミヤヒラ [ショートペーパー]ドパミントランスポーターイメージングにおける脳SPECT/CT像とMR像の位置合わせと線条体集積の定量解析
原 武史竹田優太横井翔伍岐阜大)・松迫正樹野崎太希聖路加国際病院)・周 向栄藤田広志岐阜大MI2017-100
 [more] MI2017-100
pp.123-124
MI 2017-01-18
14:15
沖縄 那覇市ぶんかテンブス館(那覇市) [ショートペーパー]OMラインの自動抽出に基づく脳SPECT/CT像と脳MR像の高速位置合わせ法
横井翔伍竹田優太原 武史岐阜大)・田中悠貴聖路加国際病院)・片渕哲朗岐阜医療科学大)・福岡大輔岐阜大)・野崎大希松迫正樹聖路加国際病院)・藤田広志岐阜大MI2016-91
SPECT/CT装置により撮像されたCT像を介在し,SPECT像とMR像の画像融合を実現する.高速な位置合わせのために,... [more] MI2016-91
pp.77-78
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