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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
MICT, MI
(共催)
2024-12-05
09:50
大阪 滋慶医療科学大学 患者体表面から体幹部および大腿の筋骨格モデルを予測するための統計形状モデルの構築
垣内 龍奈良先端大)・政木勇人奈良先端大/PSP)・大竹義人崇風まあぜん三浦皓大奈良先端大)・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MICT2024-30 MI2024-28
患者特有の体幹部・大腿部筋骨格モデリングは, 生理学的シミュレーションや手術計画, 予後予測において重要である. 比較的... [more] MICT2024-30 MI2024-28
pp.9-12
MI 2023-03-06
14:33
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)
患者個別足機能解析のためのCT画像における自動足部筋骨格セグメン テーション
崇風まあぜん大竹義人伊東尚輝奈良先端大)・政木勇人奈良先端大/PSP)・箱谷知輝奈良先端大)・宮本拓馬田中康仁奈良県立医科大)・橋本正弘山田祥岳山田 稔横山陽一陣崎雅弘慶大)・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MI2022-86
 [more] MI2022-86
pp.69-74
MI 2022-09-15
10:45
神奈川 慶應・矢上C
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
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MI2022-52
医用画像に忠実な筋骨格モデルは,運動障害の原因の解明用途において重要である.運動器の力学的特性は体位によって変化するため... [more] MI2022-52
pp.16-19
MI 2022-01-26
11:05
ONLINE オンライン開催 胸部CT像からのCOVID-19に関連した所見文の自動生成の検討
岡崎真治林 雄一郎小田昌宏名大)・橋本正弘陣崎雅弘慶大)・明石敏昭青木茂樹順天堂大)・森 健策名大/NIIMI2021-57
本稿では,胸部CT像からのCOVID-19に関連した所見文の自動生成の検討について述べる.CT像撮影時に放射線科医が作成... [more] MI2021-57
pp.49-54
MI 2022-01-27
09:56
ONLINE オンライン開催 立位時の筋骨格変形の定量化を目的とした臥位・立位CT画像からの筋骨格セグメンテーション
箱谷知輝大竹義人スーフィー マーゼン奈良先端大)・橋本正弘山田祥岳山田 稔横山陽一慶大)・上村圭亮高尾正樹菅野伸彦阪大)・陣崎雅弘慶大)・佐藤嘉伸奈良先端大MI2021-70
医用画像に忠実な筋骨格モデルは,運動障害の原因の解明用途において重要である.体位によって運動器の力学的特性は変化するため... [more] MI2021-70
pp.106-110
MI 2021-05-17
10:30
ONLINE オンライン開催 深層学習に基づく腎癌領域の自動抽出手法の検討
趙 武楊申 忱小田昌宏林 雄一郎名大)・東田直樹橋本正弘陣崎雅弘慶大)・森 健策名大MI2021-2
 [more] MI2021-2
pp.3-8
MI 2020-01-29
13:20
沖縄 沖縄県青年会館 深層学習によるSMOTEを用いた不均衡クモ膜下出血データの自動検出に関する研究
魯 仲陽小田昌宏林 雄一郎伊東隼人名大)・渡谷岳行阿部 修東大医学部附属病院)・橋本正弘陣崎雅弘慶大)・森 健策名大MI2019-75
近年,深層学習は画像認識分野において驚異的な成果を出している.医用画像処理においては,深層学習の中でもCNNを用いた分類... [more] MI2019-75
pp.47-52
MI 2020-01-29
15:00
沖縄 沖縄県青年会館 [招待講演]IT・AIの病院への実装を考える ~ AIホスピタルプロジェクト ~
陣崎雅弘慶大MI2019-90
内閣府のAIホスピタルプロジェクトにおいて、どのように院内の体制構築を行い、どのように研究課題を選定しているかをお話いた... [more] MI2019-90
p.115
SIP, MI, IE
(共催)
2019-05-24
15:15
愛知 名古屋工業大学 深層学習を用いた脳CT像からの出血検出におけるデータ拡張とネットワーク構造の影響に関する考察
魯 仲陽小田昌宏鄭 通申 忱胡 涛名大)・渡谷岳行阿部 修東大医学部附属病院)・橋本正弘陣崎雅弘慶大)・森 健策名大SIP2019-15 IE2019-15 MI2019-15
深層学習を用いることでコンピュータによる画像分類の性能が大きく向上している.深層学習では学習データが少ない場合に十分な分... [more] SIP2019-15 IE2019-15 MI2019-15
pp.65-70
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