研究者詳細 - 小田　昌宏

講演・口頭発表等 - 小田　昌宏

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Machine Learning Techniques for Automated Accurate Organ Segmentation and Their Applications to Diagnosis Assistance

Masahiro Oda, Natsuki Shimizu, Holger R. Roth, Takayuki Kitasaka, Kazunari Misawa, Kensaku Mori, Michitaka Fujiwara, Daniel Rueckert

RSNA 2017 (Radiological Society of North America) 2017年11月26日

JAMITハンズオンセミナー国際会議

中田典生, 原武史, 小田昌宏, 福岡大輔

第37回日本医用画像工学会大会 2018年7月25日

JAMITハンズオンセミナー国際会議

原武史, 中田典生, 小田昌宏, 福岡大輔, 田中理恵, 中山良平

第38回日本医用画像工学会大会 2019年7月24日

Generative Adversarial Networks Showcase: Their Mechanisms and Radiological Applications

Masahiro Oda, Hirohisa Oda, Kanako K. Kumamaru, Shigeki Aoki, Hiroshi Natori, Kensaku Mori, Masaki Mori, Hirotsugu Takabatake

Radiological Society of North America (RSNA) 2019 2019年12月1日

Generative Adversarial Frameworksを用いた腹部CT像における非造影像からの造影像の推定国際会議

小田昌宏, 隈丸加奈子, 青木茂樹, 森健策

第38回日本医用画像工学会大会 2019年7月24日

記述言語：日本語会議種別：ポスター発表

開催地：奈良春日野国際フォーラム甍～ I・RA・KA ～

本稿では，深層学習を用いて腹部領域の非造影CT像から造影CT像を推定する方法について述べる．診断及び治療時における血管を含む解剖構造や異常の確認を目的として，血管造影下でのCT像撮影が広く行われている．しかし造影剤の影響で呼吸困難や心停止といった重大な合併症を引き起こす場合が存在し，患者によって造影剤が使用できないことがある．本稿では深層学習による画像処理を用いて，腹部CT像の非造影像から造影像を推定する方法を提案する．Fully convolutional network（FCN）を用いた学習データの直接的学習，Generative adversarial frameworks（pix2pix，CycleGAN）におけるFCNの間接的学習等を用い，非造影から造影像への変換ネットワーク構築を行う．腹部CT像における推定実験を行ったところ，CycleGANを用いると他の方法より良好で造影CT像に近い画像を推定可能であった．

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Fully convolutional networkを用いた小構造物セグメンテーション方法の検討及び腹部動脈への適用国際会議

小田昌宏, Holger R. Roth, 北坂孝幸, 三澤一成, 藤原道隆, 森健策

第37回日本医用画像工学大会（JAMIT2018) 2018年7月25日

False positive reduction of abdominal artery segmentation from CT volumes based on deep convolutional neural networks

Masahiro Oda, Tokunori Yamamoto, Yasushi Yoshino, Kensaku Mori

Computer Assisted Radiology and Surgery (CARS) 2017 2017年6月20日

Extraction of membrane structure in eyeball from MR volumes

Masahiro Oda, Kin Taichi, Kensaku Mori

SPIE Medical Imaging, 2017 2017年2月11日

Endocytoscope image classification using deep convolutional neural networks

Masahiro Oda, Yutaka Hoshiyama, Masashi Misawa, Yuichi Mori, Kenichi Takeda, Sin-ei Kudo, Kensaku Mori

Computer Assisted Radiology and Surgery (CARS) 2017 2017年6月20日

CT 像から抽出した腹部動脈領域におけるCNN を用いた過検出削減でのパッチ画像生成手法の検討国際会議

小田昌宏, 山本徳則, 吉野能, 森健策

第36回日本医用画像工学会大会(JAMIT2017) 2017年7月27日

Colonoscope tracking method based on shape estimation network

Masahiro Oda, Holger R. Roth, Takayuki Kitasaka, Kazuhiro Furukawa, Yoshiki Hirooka, Nassir Navab, Kensaku Mori

SPIE Medical Imaging 2019 2019年2月16日

記述言語：英語会議種別：口頭発表（一般）

開催地：アメリカ，サンディエゴ

This paper presents a colonoscope tracking method utilizing a colon shape estimation method. CT colonography is used as a less-invasive colon diagnosis method. If colonic polyps or early-stage cancers are found, they are removed in a colonoscopic examination. In the colonoscopic examination, understanding where the colonoscope running in the colon is difficult. A colonoscope navigation system is necessary to reduce overlooking of polyps. We propose a colonoscope tracking method for navigation systems. Previous colonoscope tracking methods caused large tracking errors because they do not consider deformations of the colon during colonoscope insertions. We utilize the shape estimation network (SEN), which estimates deformed colon shape during colonoscope insertions. The SEN is a neural network containing long short-term memory (LSTM) layer. To perform colon shape estimation suitable to the real clinical situation, we trained the SEN using data obtained during colonoscope operations of physicians. The proposed tracking method performs mapping of the colonoscope tip position to a position in the colon using estimation results of the SEN. We evaluated the proposed method in a phantom study. We conrmed that tracking errors of the proposed method was enough small to perform navigation in the ascending, transverse, and descending colons.

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Automated eye disease classification method from anterior eye image using anatomical structure focused image classification technique 国際会議

Oda M

Progress in Biomedical Optics and Imaging - Proceedings of SPIE 2020年 Progress in Biomedical Optics and Imaging - Proceedings of SPIE

AIプログラミング基礎編，AIプログラミング実践編招待有り国際会議

小田昌宏

えひめAI・IoT研究会技術セミナー 2019年4月6日愛媛県経済労働部産業支援局

AIを活用した画像処理について招待有り国際会議

小田昌宏

えひめAI・IoT研究会技術セミナー 2019年4月6日愛媛県経済労働部産業支援局

AIによるコンピュータ外科の始め方 - 研究環境構築法招待有り国際会議

小田昌宏

第27回日本コンピュータ外科学会大会 2018年11月9日第27回日本コンピュータ外科学会大会

AIによるコンピューター手術支援研究の加速招待有り国際会議

小田昌宏

第26回日本コンピュータ外科学会大会(JSCAS2017) 2017年10月28日

Abdominal artery segmentation from CT volumes using fully convolutional network for small artery segmentation

Masahiro Oda, Takayuki Kitasaka, Kazunari Misawa, Michitaka Fujiwara, Kensaku Mori

Computer Assisted Radiology and Surgery (CARS) 2018 2018年6月20日

3D FCN Feature Driven Regression Forest-Based Pancreas Localization and Segmentation

Masahiro Oda, Natsuki Shimizu, Holger R. Roth, Ken'ichi Karasawa, Takayuki Kitasaka, Kazunari Misawa, Michitaka Fujiwara, Daniel Rueckert, Kensaku Mori

MICCAI 2017, 3rd Workshop on Deep Learning in Medical Image Analysis 2017年9月14日

仮想腹腔鏡画像生成と深層学習による腹腔鏡画像からの術具領域セグメンテーション

小澤卓也, 林雄一郎, 小田紘久, 小田昌宏, 北坂孝幸, 竹下修由, 伊藤雅昭, 森健策

電子情報通信学会医用画像研究会医用画像研究会 2020年1月29日

名古屋大学スーパーコンピュータ「不老」における医用画像処理

大島聡史, 小田昌宏, 片桐孝洋, 森健策

電子情報通信学会医用画像研究会医用画像研究会 2020年9月3日

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