研究者詳細 - 森　健策

2023/10/11 更新

写真a

モリ　ケンサク

森　健策

MORI, Kensaku

所属

大学院情報学研究科知能システム学専攻システム知能情報学教授

大学院担当

大学院情報科学研究科
大学院情報学研究科

学部担当

情報学部コンピュータ科学科

連絡先

メールアドレス

ホームページ

http://www.newves.org/~mori

外部リンク

学位 1

博士(工学)

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研究キーワード 2

画像処理　高次画像処理　パターン認識　機械学習　医用画像処理　コンピュータ外科　コンピュータ支援画像診断人工知能
artificial intelligence

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研究分野 3

その他 / その他 / 知覚情報処理
その他 / その他 / 医用システム
その他 / その他 / 知能情報学

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現在の研究課題とSDGs 1

3次元画像処理とその医学応用に関する研究

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経歴 11

名古屋大学運営支援組織等情報連携推進本部副本部長

2017年4月 - 現在
名古屋大学情報基盤センター所長（センター長）

2016年4月 - 現在
名古屋大学運営支援組織等情報連携推進本部情報戦略室室長

2016年4月 - 現在
名古屋大学大学院情報科学研究科メディア科学専攻知能メディア工学／工学部教授

2009年10月 - 2017年3月
名古屋大学大学院情報科学研究科メディア科学専攻准教授

2007年4月

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国名：日本国
名古屋大学大学院情報科学研究科メディア科学専攻助教授

2003年4月 - 2007年3月

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国名：日本国
名古屋大学難処理人工物研究センター助教授

2001年4月 - 2003年3月

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国名：日本国
名古屋大学大学院工学研究科計算理工学専攻講師

2000年4月 - 2001年3月

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国名：日本国
名古屋大学大学院工学研究科計算理工学専攻助手

1997年4月 - 2000年3月

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国名：日本国
日本学術振興会特別研究員(PD)

1996年10月

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国名：日本国
日本学術振興会特別研究員(DC1)

1994年4月

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国名：日本国

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学歴 3

名古屋大学工学研究科情報工学

1994年4月 - 1996年9月

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国名：日本国
名古屋大学工学研究科情報工学

1992年4月 - 1994年3月

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国名：日本国
名古屋大学工学部電子工学科

1988年4月 - 1992年3月

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国名：日本国

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所属学協会 36

日本医用画像工学会

2020年 - 現在
電子情報通信学会医用画像研究会専門委員会幹事

2007年4月 - 現在
日本医用画像工学会幹事

2009年4月 - 現在
日本生体医工学会代議員

2007年4月 - 2010年3月
IEEE
SPIE SPIE Medical Imaging Program Committee

2005年4月 - 現在
日本CT検診学会

2020年4月 - 現在
東海支部連合大会

2020年4月 - 現在
情報処理学会

2020年4月 - 現在
日本がん検診・診断学会

2020年4月 - 現在
日本呼吸内視鏡学会

2020年4月 - 現在
日本生体医工学会

2020年4月 - 現在
日本消化器内視鏡学会

2020年4月 - 現在
日本VR医学会評議員

2009年4月 - 2011年3月
日本コンピュータ外科学会理事

2008年4月 - 現在
電子情報通信学会医用画像研究会幹事

2007年4月 - 現在
MICCAI (Medical Image Computing and Computer Assisted Surgery Program Committee

2007年4月 - 現在
SPIE Medical Imaging Conference 2007, Computer Aided Diagnosis Program Committee

2007年4月 - 2009年3月
SPIE Medical Imaging Conference 2007, Image Processing Program Committee

2007年4月 - 2009年3月
電子情報通信学会医療情報通信技術時限研究専門委員会専門委員

2006年4月 - 2008年3月
SPIE Medical Imaging Conference 2007, Image Processing Program Committee

2006年4月 - 2008年3月
SPIE Medical Imaging Conference 2007, Computer Aided Diagnosis Program Committee

2006年4月 - 2008年3月
コンピュータ支援画像診断学会評議員

2005年4月 - 現在
International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery Editorial Board

2005年4月 - 現在
Journal Medical Image Analysis Editorial Board

2005年4月 - 現在
電子情報通信学会医用画像研究会幹事補佐

2005年4月 - 2008年3月
MICCAI (Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention) Area chair

2005年4月 - 2007年3月
SPIE Medical Imaging Conference 2006, Image Processing Program Committee

2005年4月 - 2007年3月
MICCAI (Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention) Reviewer

2004年4月 - 2006年3月
電子情報通信学会医用画像研究会専門委員

2003年4月 - 2005年3月
日本エム・イー学会研究奨励賞選定委員会委員

2003年4月 - 2005年3月
MICCAI (Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention) Referee

2003年4月 - 2004年3月
日本コンピュータ外科学会編集委員

2002年4月 - 現在
CARS (Computer Assisted Radiology and Surgery) Program Committee

2001年4月 - 2008年3月
Medical Image Analysis Ad hoc Reviewer
IEEE Transactions on Medical Imaging Ad hoc Reviewer

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委員歴 27

学内 TMI卓越大学院広報委員会委員

2020年12月 - 現在
一般財団法人高度情報科学技術研究機構 HPCI連携サービス委員

2020年5月 - 2021年3月
学内東山キャンパス倫理審査委員

2020年4月 - 現在
学内情報連携推進本部業務会議委員

2020年4月 - 現在
学内情報メディア教育システム運営協議会

2020年4月 - 現在
学内情報セキュリティ組織連絡協議会委員

2020年4月 - 現在
学内情報メディア教育システム専門委員

2020年4月 - 現在
学内プロジェクト・業務専門員会委員

2020年4月 - 現在
学内セキュリティ専門委員

2020年4月 - 現在
学内全国共同利用システム専門委員

2020年4月 - 現在
学内情報連携推進本部会議

2020年4月 - 現在
学内情報連携統括本部情報戦略室

2020年4月 - 現在
学内情報連携統括本部会議委員

2020年4月 - 現在
学内数理・データ科学教育研究センター教育専門委員

2020年4月 - 現在
学内数理・データ科学教育研究センター運営委員

2020年4月 - 現在
学内全学技術センター運営専門委員会技術支援室委員

2020年4月 - 現在
学内全学技術センター運営委員会運営専門委員

2020年4月 - 現在
学内全学技術センター運営委員会人事委員

2020年4月 - 現在
学内連合第2群会議委員

2020年4月 - 現在
学内将来構想分科会委員

2020年4月 - 現在
学内教育分科会(全学教育委員会）委員

2020年4月 - 現在
学内安全保障委員

2020年4月 - 現在
公益財団法人　テルモ生命科学振興財団研究開発助成選考委員

2020年4月 - 2022年3月
国立研究開発法人医薬基盤・健康・栄養研究所国立研究開発法人医薬基盤・健康・栄養研究所SIP評価委員

2020年4月 - 2022年3月
学内 CIBoG 運営委員

2019年4月 - 現在
学内 CIBoGカリキュラム委員

2019年4月 - 現在
一般社団法人日本コンピュータ外科学会国際委員会委員

2017年12月 - 2019年9月

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受賞 21

令和4年度科学技術分野の文部科学大臣表彰科学技術賞

2022年4月文部科学省医療ビッグデータクラウド基盤のAI自動診断研究への貢献

佐藤真一、合田憲人、原田達也、森健策

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受賞区分：国内外の国際的学術賞受賞国：日本国

文部科学大臣は、科学技術に携わる者の意欲の向上を図り、我が国の科学技術の水準の向上に寄与することを目的として、次のとおり各賞を授賞しています。
日本医用画像工学会論文賞

2009年8月日本医用画像工学会

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受賞国：日本国

計算機支援医用画像のための共通基盤システムの開発
功績賞

2021年10月日本医用画像工学会
文部科学大臣表彰　若手科学者賞

2006年4月文部科学省

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受賞国：日本国

仮想化内視鏡システム開発に対する貢献が評価されたものである。
Certificate of Merit, Education Exhibit, Radiological Society of North America

2009年11月 RSNA (Radiological Society of North America)
日本コンピュータ外科学会 2016年度講演論文賞

2017年10月一般社団法人日本コンピュータ外科学会

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受賞区分：国内学会・会議・シンポジウム等の賞受賞国：日本国
Fellow

2015年10月 MICCAI

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受賞国：ドイツ連邦共和国
Magna Cum Laude Education Exhibit

2014年12月 Radiological Society of North America

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受賞国：アメリカ合衆国
Conference 8315, Honorable Mention Poster Award

2012年2月 SPIE Medical Imaging 2012: Computer-Aided Diagnosis

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受賞国：アメリカ合衆国
Honorable Mention Poster Award

2011年2月 SPIE Medical Imaging 2011: Image Processing

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受賞国：アメリカ合衆国
2009年度 CAS Young Investigator Award ゴールド賞（日立メディコ賞）

2010年11月第19回日本コンピュータ外科学会大会

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受賞国：日本国
Honorable Mention Poster Award

2010年2月 SPIE Medical Imaging 2010: Computer-Aided Diagnosi

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受賞国：アメリカ合衆国
Certificate of Merit Education Exhibit

2009年11月 RSNA(Radiological Society of North America)
Certificate of Merit

2004年11月 Radiological Society of North America
International Society of Computer Assisted Surgery

2004年6月 Best Poster Award (1st Prize)
電子情報通信学会ソサイエティ論文賞

2000年

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受賞国：日本国
日本気管支学会論文賞

2000年

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受賞国：日本国
丹羽記念賞

1998年

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受賞国：日本国
日本医用画像工学会奨励賞

1997年

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受賞国：日本国
日本エム・イー学会論文賞

1997年

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受賞国：日本国
日本医用画像工学会奨励賞

1995年

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受賞国：日本国

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論文 1687

Label cleaning and propagation for improved segmentation performance using fully convolutional networks 査読有り

Takaaki Sugino, Yutaro Suzuki, Taichi Kin, Nobuhito Saito, Shinya Onogi, Toshihiro Kawase, Kensaku Mori, Yoshikazu Nakajima

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 2021年3月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： https://doi.org/10.1007/s11548-021-02312-5
Predicting Violence Rating Based on Pairwise Comparison. 査読有り

Ying JI, Yu WANG, Jien KATO, Kensaku MORI

IEICE Transactions on Information and Systems E103.D 巻 ( 12 ) 頁： 2578 - 2589 2020年12月

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担当区分：最終著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： https://doi.org/10.1587/transinf.2020EDP7056
A skeleton context-aware 3D fully convolutional network for abdominal artery segmentation 招待有り査読有り

Zhu Ruiyun, Oda Masahiro, Hayashi Yuichiro, Kitasaka Takayuki, Misawa Kazunari, Fujiwara Michitaka, Mori Kensaku

INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER ASSISTED RADIOLOGY AND SURGERY 18 巻 ( 3 ) 頁： 461 - 472 2023年3月

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担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery

Purpose: This paper aims to propose a deep learning-based method for abdominal artery segmentation. Blood vessel structure information is essential to diagnosis and treatment. Accurate blood vessel segmentation is critical to preoperative planning. Although deep learning-based methods perform well on large organs, segmenting small organs such as blood vessels is challenging due to complicated branching structures and positions. We propose a 3D deep learning network from a skeleton context-aware perspective to improve segmentation accuracy. In addition, we propose a novel 3D patch generation method which could strengthen the structural diversity of a training data set. Method: The proposed method segments abdominal arteries from an abdominal computed tomography (CT) volume using a 3D fully convolutional network (FCN). We add two auxiliary tasks to the network to extract the skeleton context of abdominal arteries. In addition, our skeleton-based patch generation (SBPG) method further enables the FCN to segment small arteries. SBPG generates a 3D patch from a CT volume by leveraging artery skeleton information. These methods improve the segmentation accuracies of small arteries. Results: We used 20 cases of abdominal CT volumes to evaluate the proposed method. The experimental results showed that our method outperformed previous segmentation accuracies. The averaged precision rate, recall rate, and F-measure were 95.5%, 91.0%, and 93.2%, respectively. Compared to a baseline method, our method improved 1.5% the averaged recall rate and 0.7% the averaged F-measure. Conclusions: We present a skeleton context-aware 3D FCN to segment abdominal arteries from an abdominal CT volume. In addition, we propose a 3D patch generation method. Our fully automated method segmented most of the abdominal artery regions. The method produced competitive segmentation performance compared to previous methods.

DOI： 10.1007/s11548-022-02767-0

Web of Science

Scopus

PubMed
Anatomy aware-based 2.5D bronchoscope tracking for image-guided bronchoscopic navigation 招待有り査読有り

Wang Cheng, Oda Masahiro, Hayashi Yuichiro, Kitasaka Takayuki, Itoh Hayato, Honma Hirotoshi, Takebatake Hirotsugu, Mori Masaki, Natori Hiroshi, Mori Kensaku

COMPUTER METHODS IN BIOMECHANICS AND BIOMEDICAL ENGINEERING-IMAGING AND VISUALIZATION 2022年12月

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担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging and Visualization

Physicians use an endoscopic navigation system during bronchoscopy to decrease the risk of getting lost in complex tree-structure like bronchus. Most existing navigation systems based on the camera pose estimated from bronchoscope tracking and/or deep learning. However, bronchoscope tracking-based method exists tracking error, and the pre-training of the model needs massive data. This paper describes an improved bronchoscope tracking procedure by adopting image domain translation technique to improve tracking performance. Specifically, our scheme consists of three modules, an RGB-D image domain translation module, an anatomical structure classification module and a structure-aware bronchoscope tracking module. The RGB-D image domain translation module translates a real bronchoscope (RB) image to its corresponding virtual bronchoscope image and depth image. The anatomical dependency module classifies the current scene into two categories: structureless and rich structure. The bronchoscope tracking module uses a modified video-CT bronchoscope tracking approach to estimate camera pose. Experimental results showed that the proposed method achieved higher tracking accuracy than the current state-of-the-art bronchoscope tracking methods.

DOI： 10.1080/21681163.2022.2152728

Web of Science

Scopus
Database-driven patient-specific registration error compensation method for image-guided laparoscopic surgery 招待有り査読有り

Yuichiro Hayashi, Kazunari Misawa, Kensaku Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 2022年12月

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DOI： 10.1007/s11548-022-02804-y
Positive-gradient-weighted object activation mapping: visual explanation of object detector towards precise colorectal-polyp localisation 査読有り

Hayato Itoh, Masashi Misawa, Yuichi Mori, Shin-ei Kudo, Masahiro Oda, Kensaku Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 17 巻 ( 11 ) 頁： 2051 - 2063 2022年10月

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DOI： 10.1007/s11548-022-02696-y
AIによる腹腔鏡下手術支援招待有り査読有り

林雄一郎, 森健策

Ｍｅｄｉｃａｌ　Ｉｍａｇｉｎｇ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ 40 巻 ( 4 ) 頁： 164 - 169 2022年9月

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：日本医用画像工学会

<p>腹腔鏡下手術は，外科手術の一つの方法として広く行われるようになった．腹腔鏡下手術は高度な技術を要するため，コンピューターを用いて外科医を支援するコンピューター支援外科の研究が行われている．これらは，手術ナビゲーションとして一般的にはとらえられている．近年のAI技術の発展に伴い，腹腔鏡下手術支援のために深層学習を利用して腹腔鏡から得られる手術映像を解析する研究も行われるようになってきた．本稿では，筆者らの研究グループで取り組んでいるAIを用いた腹腔鏡映像の解析に関する研究を紹介する．</p>

DOI： 10.11409/mit.40.164

CiNii Research
AI for VR 招待有り査読有り

森健策

日本VR医学会学術大会プログラム・抄録集 2022 巻 ( 0 ) 頁： 9 - 9 2022年8月

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：日本VR医学会

DOI： 10.24764/jsmvr.2022.0_9

CiNii Research
30年間の医用画像研究経験を振り返り未来を考える招待有り査読有り

森健策

情報・システムソサイエティ誌 27 巻 ( 1 ) 頁： 16 - 17 2022年5月

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会

DOI： 10.1587/ieiceissjournal.27.1_16

CiNii Research
Depth Estimation from Single-shot Monocular Endoscope Image Using Image Domain Adaptation And Edge-Aware Depth Estimation 査読有り

Masahiro Oda, Hayato Itoh, Kiyohito Tanaka, Hirotsugu Takabatake, Masaki Mori, Hiroshi Natori, Kensaku Mori

Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging & Visualization 10 巻 ( 3 ) 頁： 266 - 273 2022年5月

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DOI： 10.1080/21681163.2021.2012835
Uncertainty meets 3D-spatial feature in colonoscopic polyp-size determination 招待有り査読有り

Hayato Itoh, Masahiro Oda, Kai Jiang, Yuichi Mori, Masashi Misawa, Shin-Ei Kudo, Kenichiro Imai, Sayo Ito, Kinichi Hotta, Kensaku Mori

Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging & Visualization 10 巻 ( 3 ) 頁： 289 - 298 2022年5月

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DOI： 10.1080/21681163.2021.2004445
Spatially variant biases considered self-supervised depth estimation based on laparoscopic videos 査読有り

Wenda Li, Yuichiro Hayashi, Masahiro Oda, Takayuki Kitasaka, Kazunari Misawa, Kensaku Mori

Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging & Visualization 10 巻 ( 3 ) 頁： 274 - 282 2022年5月

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DOI： 10.1080/21681163.2021.2015723
SR-CycleGAN: super-resolution of clinical CT to micro-CT level with multi-modality super-resolution loss 査読有り

Tong Zheng, Hirohisa Oda, Yuichiro Hayashi, Takayasu Moriya, Shota Nakamura, Masaki Mori, Hirotsugu Takabatake, Hiroshi Natori, Masahiro Oda, Kensaku Mori

Journal of Medical Imaging 9 巻 ( 2 ) 頁： 024003-1 - 28 2022年4月

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DOI： 10.1117/1.JMI.9.2.024003
Artificial Intelligence for Computer Vision in Surgery: A Call for Developing Reporting Guidelines. 招待有り査読有り

Kitaguchi D, Watanabe Y, Madani A, Hashimoto DA, Meireles OR, Takeshita N, Mori K, Ito M, Computer Vision in Surgery International Collaborative.

Annals of surgery 275 巻 ( 4 ) 頁： e609 - e611 2022年4月

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担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Annals of surgery

DOI： 10.1097/SLA.0000000000005319

Scopus

PubMed
Evaluation in real-time use of artificial intelligence during colonoscopy to predict relapse of ulcerative colitis: a prospective study 招待有り査読有り

Yasuharu Maeda, Shin-ei Kudo, Noriyuki Ogata, Masashi Misawa, Marietta Iacucci, Mayumi Homma, Tetsuo Nemoto, Kazumi Takishima, Kentaro Mochida, Hideyuki Miyachi, Toshiyuki Baba, Kensaku Mori, Kazuo Ohtsuka, Yuichi Mori

Gastrointestinal Endoscopy 2022年4月

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DOI： 10.1016/j.gie.2021.10.019
Artificial Intelligence-Based Total Mesorectal Excision Plane Navigation in Laparoscopic Colorectal Surgery. 招待有り査読有り

Igaki T, Kitaguchi D, Kojima S, Hasegawa H, Takeshita N, Mori K, Kinugasa Y, Ito M

Diseases of the colon and rectum 2022年2月

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担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1097/DCR.0000000000002393

PubMed
A cascaded fully convolutional network framework for dilated pancreatic duct segmentation 招待有り査読有り

Shen Chen, Roth Holger R., Hayashi Yuichiro, Oda Masahiro, Miyamoto Tadaaki, Sato Gen, Mori Kensaku

INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER ASSISTED RADIOLOGY AND SURGERY 17 巻 ( 2 ) 頁： 343 - 354 2022年2月

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery

Purpose: Pancreatic duct dilation can be considered an early sign of pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC). However, there is little existing research focused on dilated pancreatic duct segmentation as a potential screening tool for people without PDAC. Dilated pancreatic duct segmentation is difficult due to the lack of readily available labeled data and strong voxel imbalance between the pancreatic duct region and other regions. To overcome these challenges, we propose a two-step approach for dilated pancreatic duct segmentation from abdominal computed tomography (CT) volumes using fully convolutional networks (FCNs). Methods: Our framework segments the pancreatic duct in a cascaded manner. The pancreatic duct occupies a tiny portion of abdominal CT volumes. Therefore, to concentrate on the pancreas regions, we use a public pancreas dataset to train an FCN to generate an ROI covering the pancreas and use a 3D U-Net-like FCN for coarse pancreas segmentation. To further improve the dilated pancreatic duct segmentation, we deploy a skip connection on each corresponding resolution level and an attention mechanism in the bottleneck layer. Moreover, we introduce a combined loss function based on Dice loss and Focal loss. Random data augmentation is adopted throughout the experiments to improve the generalizability of the model. Results: We manually created a dilated pancreatic duct dataset with semi-automated annotation tools. Experimental results showed that our proposed framework is practical for dilated pancreatic duct segmentation. The average Dice score and sensitivity were 49.9% and 51.9%, respectively. These results show the potential of our approach as a clinical screening tool. Conclusions: We investigate an automated framework for dilated pancreatic duct segmentation. The cascade strategy effectively improved the segmentation performance of the pancreatic duct. Our modifications to the FCNs together with random data augmentation and the proposed combined loss function facilitate automated segmentation.

DOI： 10.1007/s11548-021-02530-x

Web of Science

Scopus

PubMed
impact of the clinical use of artificial intelligence-assisted neoplasia detection for colonoscopy: a large-scale prospective, propensity score-matched study (with video) 査読有り

Misaki Ishiyama, Shin-ei Kudo, Masashi Misawa, Yuichi Mori, Yasuharu Maeda, Katsuro Ichimasa, Toyoki Kudo, Takemasa Hayashi, Kunihiko Wakamura, Hideyuki Miyachi, Fumio Ishida, Hayato Itoh, Masahiro Oda, Kensaku Mori

95 巻 ( 1 ) 頁： 155 - 163 2022年1月

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担当区分：筆頭著者

DOI： 10.1016/j.gie.2021.07.022
Aorta-aware GAN for non-contrast to artery contrasted CT translation and its application to abdominal aortic aneurysm detection 招待有り査読有り

T. Hu, M. Oda, Y. Hayashi, Z. Lu, K. K. Kumamaru, T. Akashi, S. Aoki, K. Mori, ``Aorta-aware GAN for non-contrast to artery contrasted CT translation and its application to abdominal aortic aneurysm detection

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 17 巻 ( 1 ) 頁： 97 - 105 2022年1月

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DOI： 10.1007/s11548-021-02492-0
Binary polyp-size classification based on deep-learned spatial information 招待有り査読有り

Itoh Hayato, Oda Masahiro, Jiang Kai, Mori Yuichi, Misawa Masashi, Kudo Shin-Ei, Imai Kenichiro, Ito Sayo, Hotta Kinichi, Mori Kensaku

INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER ASSISTED RADIOLOGY AND SURGERY 16 巻 ( 10 ) 頁： 1817 - 1828 2021年10月

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery

Purpose: The size information of detected polyps is an essential factor for diagnosis in colon cancer screening. For example, adenomas and sessile serrated polyps that are ≥ 10 mm are considered advanced, and shorter surveillance intervals are recommended for smaller polyps. However, sometimes the subjective estimations of endoscopists are incorrect and overestimate the sizes. To circumvent these difficulties, we developed a method for automatic binary polyp-size classification between two polyp sizes: from 1 to 9 mm and ≥ 10 mm. Method: We introduce a binary polyp-size classification method that estimates a polyp’s three-dimensional spatial information. This estimation is comprised of polyp localisation and depth estimation. The combination of location and depth information expresses a polyp’s three-dimensional shape. In experiments, we quantitatively and qualitatively evaluate the proposed method using 787 polyps of both protruded and flat types. Results: The proposed method’s best classification accuracy outperformed the fine-tuned state-of-the-art image classification methods. Post-processing of sequential voting increased the classification accuracy and achieved classification accuracy of 0.81 and 0.88 for polyps ranging from 1 to 9 mm and others that are ≥ 10 mm. Qualitative analysis revealed the importance of polyp localisation even in polyp-size classification. Conclusions: We developed a binary polyp-size classification method by utilising the estimated three-dimensional shape of a polyp. Experiments demonstrated accurate classification for both protruded- and flat-type polyps, even though the flat type have ambiguous boundary between a polyp and colon wall.

DOI： 10.1007/s11548-021-02477-z

DOI： 10.1007/s11548-021-02477-z

Web of Science

Scopus

PubMed
Depth-based branching level estimation for bronchoscopic navigation. 招待有り査読有り

Wang C, Hayashi Y, Oda M, Kitasaka T, Takabatake H, Mori M, Honma H, Natori H, Mori K

International journal of computer assisted radiology and surgery 16 巻 ( 10 ) 頁： 1795 - 1804 2021年10月

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担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery

Purpose: Bronchoscopists rely on navigation systems during bronchoscopy to reduce the risk of getting lost in the complex bronchial tree-like structure and the homogeneous bronchus lumens. We propose a patient-specific branching level estimation method for bronchoscopic navigation because it is vital to identify the branches being examined in the bronchus tree during examination. Methods: We estimate the branching level by integrating the changes in the number of bronchial orifices and the camera motions among the frames. We extract the bronchial orifice regions from a depth image, which is generated using a cycle generative adversarial network (CycleGAN) from real bronchoscopic images. We calculate the number of orifice regions using the vertical and horizontal projection profiles of the depth images and obtain the camera-moving direction using the feature point-based camera motion estimation. The changes in the number of bronchial orifices are combined with the camera-moving direction to estimate the branching level. Results: We used three in vivo and one phantom case to train the CycleGAN model and four in vivo cases to validate the proposed method. We manually created the ground truth of the branching level. The experimental results showed that the proposed method can estimate the branching level with an average accuracy of 87.6%. The processing time per frame was about 61 ms. Conclusion: Experimental results show that it is feasible to estimate the branching level using the number of bronchial orifices and camera-motion estimation from real bronchoscopic images.

DOI： 10.1007/s11548-021-02460-8

DOI： 10.1007/s11548-021-02460-8

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Artificial intelligence and computer-aided diagnosis for colonoscopy: where do we stand now? 招待有り査読有り

Kudo Shin-Ei, Mori Yuichi, Abdel-aal Usama M., Misawa Masashi, Itoh Hayato, Oda Masahiro, Mori Kensaku

TRANSLATIONAL GASTROENTEROLOGY AND HEPATOLOGY 6 巻頁： 64 2021年10月

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Translational Gastroenterology and Hepatology

Computer-aided diagnosis (CAD) for colonoscopy with use of artificial intelligence (AI) is catching increased attention of endoscopists. CAD allows automated detection and pathological prediction, namely optical biopsy, of colorectal polyps during real-time endoscopy, which help endoscopists avoid missing and/or misdiagnosing colorectal lesions. With the increased number of publications in this field and emergence of the AI medical device that have already secured regulatory approval, CAD in colonoscopy is now being implemented into clinical practice. On the other side, drawbacks and weak points of CAD in colonoscopy have not been thoroughly discussed. In this review, we provide an overview of CAD for optical biopsy of colorectal lesions with a particular focus on its clinical applications and limitations.

DOI： 10.21037/tgh.2019.12.14

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PubMed
Deep learning system for automatic detection of bladder tumors in cystoscopic images 招待有り査読有り

Mutaguchi J., Oda M., Ueda S., Kinoshita F., Naganuma H., Matsumoto T., Lee K., Monji K., Kashiwagi K., Takeuchi A., Shiota M., Inokuchi J., Mori K., Eto M.

EUROPEAN UROLOGY 79 巻頁： S1022 - S1023 2021年6月

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

Web of Science
COVID-19診断支援AI開発における名古屋大学の取り組み招待有り査読有り

小田昌宏, 鄭通, 林雄一郎, 森健策

Ｍｅｄｉｃａｌ　Ｉｍａｇｉｎｇ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ 39 巻 ( 1 ) 頁： 13 - 19 2021年1月

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：日本医用画像工学会

<p>本稿では，名古屋大学におけるCT像からのCOVID-19診断支援AI開発に対する取り組みを紹介する．新型コロナウイルス感染症（COVID-19）が急速に世界に広まり，多くの感染者と死亡者を生じている．このように多数の患者を迅速に診断する必要がある状況では，AIによる診断支援が有効と考える．われわれは患者のCT像から画像所見に基づくCOVID-19典型度を自動判別するAI開発を行った．AIによる自動判別に必要となる3つの要素技術として肺野セグメンテーション，肺野領域クラスタリング，COVID-19典型度推定を開発し，CT像からの自動判別AIの処理フロー全体を構築した．本AIを開発する上で，多数の医療機関で撮影された膨大な画像を格納した医療画像ビッグデータクラウド基盤を活用し，実際のCOVID-19患者のCT像に対して高い精度での自動判別が可能であることを確認した．</p>

DOI： 10.11409/mit.39.13

CiNii Research
Automated Detection of Spinal Schwannomas Utilizing Deep Learning Based on Object Detection From Magnetic Resonance Imaging 招待有り査読有り国際共著

Ito Sadayuki, Ando Kei, Kobayashi Kazuyoshi, Nakashima Hiroaki, Oda Masahiro, Machino Masaaki, Kanbara Shunsuke, Inoue Taro, Yamaguchi Hidetoshi, Koshimizu Hiroyuki, Mori Kensaku, Ishiguro Naoki, Imagama Shiro

SPINE 46 巻 ( 2 ) 頁： 95 - 100 2021年1月

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Spine

STUDY DESIGN: A retrospective analysis of magnetic resonance imaging (MRI) was conducted. OBJECTIVE: This study aims to develop an automated system for the detection of spinal schwannoma, by employing deep learning based on object detection from MRI. The performance of the proposed system was verified to compare the performances of spine surgeons. SUMMARY OF BACKGROUND DATA: Several MRI scans were conducted for the diagnoses of patients suspected to suffer from spinal diseases. Typically, spinal diseases do not involve tumors on the spinal cord, although a few tumors may exist at the unexpectable level or without symptom by chance. It is difficult to recognize these tumors; in some cases, these tumors may be overlooked. Hence, a deep learning approach based on object detection can minimize the probability of overlooking these tumors. METHODS: Data from 50 patients with spinal schwannoma who had undergone MRI were retrospectively reviewed. Sagittal T1- and T2-weighted magnetic resonance imaging (T1WI and T2WI) were used in the object detection training and for validation. You Only Look Once version3 was used to develop the object detection system, and its accuracy was calculated. The performance of the proposed system was compared to that of two doctors. RESULTS: The accuracies of the proposed object detection based on T1W1, T2W1, and both T1W1 and T2W1 were 80.3%, 91.0%, and 93.5%, respectively. The accuracies of the doctors were 90.2% and 89.3%. CONCLUSION: Automated object detection of spinal schwannoma was achieved. The proposed system yielded a high accuracy that was comparable to that of the doctors.Level of Evidence: 4.

DOI： 10.1097/BRS.0000000000003749

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Depth estimation from single-shot monocular endoscope image using image domain adaptation and edge-aware depth estimation 招待有り査読有り

Oda M., Itoh H., Tanaka K., Takabatake H., Mori M., Natori H., Mori K.

Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging and Visualization 2021年

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging and Visualization

We propose a depth estimation method from a single-shot monocular endoscopic image using Lambertian surface translation by domain adaptation and depth estimation using multi-scale edge loss. We employ a two-step estimation process including Lambertian surface translation from unpaired data and depth estimation. The texture and specular reflection on the surface of an organ reduce the accuracy of depth estimations. We apply Lambertian surface translation to an endoscopic image to remove these texture and reflections. Then, we estimate the depth by using a fully convolutional network (FCN). During the training of the FCN, improvement of the object edge similarity between an estimated image and a ground truth depth image is important for getting better results. We introduced a muti-scale edge loss function to improve the accuracy of depth estimation. We quantitatively evaluated the proposed method using real colonoscopic images. The estimated depth values were proportional to the real depth values. Furthermore, we applied the estimated depth images to automated anatomical location identification of colonoscopic images using a convolutional neural network. The identification accuracy of the network improved from 69.2% to 74.1% by using the estimated depth images.

DOI： 10.1080/21681163.2021.2012835

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Context encoder guided self-supervised siamese depth estimation based on stereo laparoscopic images 招待有り査読有り

Li W., Hayashi Y., Oda M., Kitasaka T., Misawa K., Mori K.

Progress in Biomedical Optics and Imaging - Proceedings of SPIE 11598 巻 2021年

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Progress in Biomedical Optics and Imaging - Proceedings of SPIE

This paper proposes a novel self-supervised depth estimation method guided by a context encoder. Depth estimation from stereo laparoscopic images is essential to robotic surgical navigation systems and robotic surgical platform. Recent work has shown that depth estimation of stereo image pairs can be formulated as a self- supervised learning task without ground-truth. However, most architectures based on convolutional neural lead to lose some spatial information because of the consecutive pooling and convolution operations. In order to tackle this problem, we add a contextual encoding module to the previous method. The context encoder module is formed by dense atrous convolution block and spatial pyramid pooling block that are used to extract and merge features on different scales. Also, we add the edge-awared smoothness for predicted disparity maps. In addition, we output multi-scale disparity predictions and corresponding image reconstruction for loss calculating. In the experiments, we showed that the proposed method has about 7.79% improvement in SSIM and about 17.76% improvement in PSNR for stereo image pairs compared with previous method. Also, the disparity maps and reconstructed images given by the proposed method have significant enhancements compared with the previous method.

DOI： 10.1117/12.2582348

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Bronchial orifice segmentation on bronchoscopic video frames based on generative adversarial depth estimation 招待有り査読有り

Wang C., Hayashi Y., Oda M., Kitasaka T., Honma H., Takabatake H., Mori M., Natori H., Mori K.

Progress in Biomedical Optics and Imaging - Proceedings of SPIE 11598 巻頁： 115980N-1 - 7 2021年

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Progress in Biomedical Optics and Imaging - Proceedings of SPIE

This paper describes a bronchial orifice (BO) segmentation method on real bronchoscopic video frames by using depth images. The BO is one of the anatomical characteristics in the bronchus, which is critical in clinical applications such as bronchus scene description and navigation path generation. Previous work used image appearance and the gradation of the real bronchoscopic image to segment orifice region, which behaved poorly in complex scenes including bubble or changes in illumination. To obtain a better segmentation result of BO even in the complex scenes, we propose a BO segmentation method using the distance between the bronchoscope camera and the bronchus lumen, which is represented by a depth image. Since the depth image is unavailable due to devices limitation, we use an image-to-image domain translation network named cycle generative adversarial network (CycleGAN) to estimate depth images from real bronchoscopic images. The BO regions are considered as the regions whose distances are larger than a distance threshold. We decide the distance threshold according to the depth images' projection profiles. Experimental results showed that the proposed method can find BO regions in the real bronchoscopic videos in real-time. We manually labeled BO regions as ground truth to evaluate the proposed method. The average Dice score of the proposed method was 77.0 %.

DOI： 10.1117/12.2582341

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COVID-19 Infection Segmentation from Chest CT Images Based on Scale Uncertainty 招待有り査読有り

Oda M., Zheng T., Hayashi Y., Otake Y., Hashimoto M., Akashi T., Aoki S., Mori K.

Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) 12969 LNCS 巻頁： 88 - 97 2021年

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)

This paper proposes a segmentation method of infection regions in the lung from CT volumes of COVID-19 patients. COVID-19 spread worldwide, causing many infected patients and deaths. CT image-based diagnosis of COVID-19 can provide quick and accurate diagnosis results. An automated segmentation method of infection regions in the lung provides a quantitative criterion for diagnosis. Previous methods employ whole 2D image or 3D volume-based processes. Infection regions have a considerable variation in their sizes. Such processes easily miss small infection regions. Patch-based process is effective for segmenting small targets. However, selecting the appropriate patch size is difficult in infection region segmentation. We utilize the scale uncertainty among various receptive field sizes of a segmentation FCN to obtain infection regions. The receptive field sizes can be defined as the patch size and the resolution of volumes where patches are clipped from. This paper proposes an infection segmentation network (ISNet) that performs patch-based segmentation and a scale uncertainty-aware prediction aggregation method that refines the segmentation result. We design ISNet to segment infection regions that have various intensity values. ISNet has multiple encoding paths to process patch volumes normalized by multiple intensity ranges. We collect prediction results generated by ISNets having various receptive field sizes. Scale uncertainty among the prediction results is extracted by the prediction aggregation method. We use an aggregation FCN to generate a refined segmentation result considering scale uncertainty among the predictions. In our experiments using 199 chest CT volumes of COVID-19 cases, the prediction aggregation method improved the dice similarity score from 47.6% to 62.1%.

DOI： 10.1007/978-3-030-90874-4_9

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Attention-Guided Pancreatic Duct Segmentation from Abdominal CT Volumes 招待有り査読有り

Shen C., Roth H.R., Yuichiro H., Oda M., Miyamoto T., Sato G., Mori K.

Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) 12969 LNCS 巻頁： 46 - 55 2021年

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)

Pancreatic duct dilation indicates a high risk of pancreatic ductal adenocarcinoma (PDAC), the deadliest cancer with a poor prognosis. Segmentation of dilated pancreatic duct from CT taken from patients without PDAC shows the potential to assist the early detection of PDAC. Most current researches include pancreatic duct segmentation as one additional class for patients who have already detected PDAC. However, the dilated pancreatic duct for people who have not yet developed PDAC is typically much smaller, making the segmentation difficult. Deep learning-based segmentation on tiny components is challenging because of the large imbalance between the target object and irrelevant regions. In this work, we explore an attention-guided approach for dilated pancreatic duct segmentation as a screening tool for pre-PDAC patients, enhancing the pancreas regions’ concentration and ignoring the unnecessary features. We employ a multi-scale aggregation to combine the information at different scales to improve the segmentation performance further. Our proposed multi-scale pancreatic attention-guided approach achieved a Dice score of 54.16% on dilated pancreatic duct dataset, which shows a significant improvement over prior techniques.

DOI： 10.1007/978-3-030-90874-4_5

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Current status and future perspective on artificial intelligence for lower endoscopy 招待有り査読有り

Misawa M., Kudo S.E., Mori Y., Maeda Y., Ogawa Y., Ichimasa K., Kudo T., Wakamura K., Hayashi T., Miyachi H., Baba T., Ishida F., Itoh H., Oda M., Mori K.

Gastroenterological Endoscopy 63 巻 ( 7 ) 頁： 1402 - 1416 2021年

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Gastroenterological Endoscopy

The global incidence and mortality rate of colorectal cancer remains high. Colonoscopy is regarded as the gold standard examination for detecting and eradicating neoplastic lesions. However, there are some uncertainties in colonoscopy practice that are related to limitations in human performance. First, approximately one-fourth of colorectal neoplasms are missed on a single colonoscopy. Second, it is still difficult for nonexperts to perform adequately regarding optical biopsy. Third, recording of some quality indicators (e.g. cecal intubation, bowel preparation, and withdrawal speed）which are related to adenoma detection rate, is sometimes incomplete. With recent improvements in machine learning techniques and advances in computer performance, artificial intelligence-assisted computer-aided diagnosis is being increasingly utilized by endoscopists. In particular, the emergence of deep-learning, data-driven machine learning techniques have made the development of computer-aided systems easier than that of conventional machine learning techniques, the former currently being considered the standard artificial intelligence engine of computer-aided diagnosis by colonoscopy. To date, computer-aided detection systems seem to have improved the rate of detection of neoplasms. Additionally, computer-aided characterization systems may have the potential to improve diagnostic accuracy in real-time clinical practice. Furthermore, some artificial intelligence-assisted systems that aim to improve the quality of colonoscopy have been reported. The implementation of computer-aided system clinical practice may provide additional benefits such as helping in educational poorly performing endoscopists and supporting real-time clinical decision-making. In this review, we have focused on computer-aided diagnosis during colonoscopy reported by gastroenterologists and discussed its status, limitations, and future prospects.

DOI： 10.11280/gee.63.1402

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CiNii Research
Clinical and Genetic Characteristics of 18 Patients from 13 Japanese Families with CRX-associated retinal disorder: Identification of Genotype-phenotype Association 招待有り査読有り

Fujinami-Yokokawa Y., Fujinami K., Kuniyoshi K., Hayashi T., Ueno S., Mizota A., Shinoda K., Arno G., Pontikos N., Yang L., Liu X., Sakuramoto H., Katagiri S., Mizobuchi K., Kominami T., Terasaki H., Nakamura N., Kameya S., Yoshitake K., Miyake Y., Kurihara T., Tsubota K., Miyata H., Iwata T., Tsunoda K., Nishimura T., Hayashizaki Y., Kondo M., Shimozawa N., Horiguchi M., Yamamoto S., Kuze M., Naoi N., Machida S., Shimada Y., Nakamura M., Fujikado T., Hotta Y., Takahashi M., Mochizuki K., Murakami A., Kondo H., Ishida S., Nakazawa M., Hatase T., Matsunaga T., Maeda A., Noda K., Tanikawa A., Yamamoto S., Yamamoto H., Araie M., Aihara M., Nakazawa T., Sekiryu T., Kashiwagi K., Kosaki K., Piero C., Fukuchi T., Hayashi A., Hosono K., Mori K., Tanaka K., Furuya K., Suzuki K., Kohata R., Yanagi Y., Minegishi Y., Iejima D., Suga A., Rossmiller B.P., Pan Y., Oshima T., Nakayama M., Teruyama Y., Yamamoto M., Minematsu N., Sanbe H., Mori D., Kijima Y., Mawatari G., Kurata K., Yamada N., Itoh M., Kawaji H., Murakawa Y.

Scientific Reports 10 巻 ( 1 ) 2020年12月

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Scientific Reports

Inherited retinal disorder (IRD) is a leading cause of blindness, and CRX is one of a number of genes reported to harbour autosomal dominant (AD) and recessive (AR) causative variants. Eighteen patients from 13 families with CRX-associated retinal disorder (CRX-RD) were identified from 730 Japanese families with IRD. Ophthalmological examinations and phenotype subgroup classification were performed. The median age of onset/latest examination was 45.0/62.5 years (range, 15–77/25–94). The median visual acuity in the right/left eye was 0.52/0.40 (range, −0.08–2.00/−0.18–1.70) logarithm of the minimum angle of resolution (LogMAR) units. There was one family with macular dystrophy, nine with cone-rod dystrophy (CORD), and three with retinitis pigmentosa. In silico analysis of CRX variants was conducted for genotype subgroup classification based on inheritance and the presence of truncating variants. Eight pathogenic CRX variants were identified, including three novel heterozygous variants (p.R43H, p.P145Lfs*42, and p.P197Afs*22). A trend of a genotype-phenotype association was revealed between the phenotype and genotype subgroups. A considerably high proportion of CRX-RD in ADCORD was determined in the Japanese cohort (39.1%), often showing the mild phenotype (CORD) with late-onset disease (sixth decade). Frequently found heterozygous missense variants located within the homeodomain underlie this mild phenotype. This large cohort study delineates the disease spectrum of CRX-RD in the Japanese population.

DOI： 10.1038/s41598-020-65737-z

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Clinical characteristics in patients with ossification of the posterior longitudinal ligament: A prospective multi-institutional cross-sectional study 招待有り査読有り

Hirai T., Yoshii T., Ushio S., Mori K., Maki S., Katsumi K., Nagoshi N., Takeuchi K., Furuya T., Watanabe K., Nishida N., Watanabe K., Kaito T., Kato S., Nagashima K., Koda M., Ito K., Imagama S., Matsuoka Y., Wada K., Kimura A., Ohba T., Katoh H., Matsuyama Y., Ozawa H., Haro H., Takeshita K., Watanabe M., Matsumoto M., Nakamura M., Yamazaki M., Okawa A., Kawaguchi Y.

Scientific Reports 10 巻 ( 1 ) 2020年12月

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Scientific Reports

Ossification of the posterior longitudinal ligament (OPLL) can occur throughout the entire spine and can sometimes lead to spinal disorder. Although patients with OPLL sometimes develop physical limitations because of pain, the characteristics of pain and effects on activities of daily living (ADL) have not been precisely evaluated in OPLL patients. Therefore, we conducted a multi-center prospective study to assess whether the symptoms of cervical OPLL are different from those of cervical spondylosis (CS). A total of 263 patients with a diagnosis of cervical OPLL and 50 patients with a diagnosis of CS were enrolled and provided self-reported outcomes, including responses to the Japanese Orthopaedic Association (JOA) Cervical Myelopathy Evaluation Questionnaire (JOACMEQ), JOA Back Pain Evaluation Questionnaire (JOABPEQ), visual analog scale (VAS), and SF-36 scores. The severity of myelopathy was significantly correlated with each domain of the JOACMEQ and JOABPEQ. There was a negative correlation between the VAS score for each domain and the JOA score. There were significantly positive correlations between the JOA score and the Mental Health, Bodily Pain, Physical Functioning, Role Emotional, and Role Physical domains of the SF-36. One-to-one matching resulted in 50 pairs of patients with OPLL and CS. Although there was no significant between-group difference in scores in any of the domains of the JOACMEQ or JOABPEQ, the VAS scores for pain or numbness in the buttocks or limbs were significantly higher in the CS group; however, there was no marked difference in low back pain, chest tightness, or numbness below the chest between the two study groups. The scores for the Role Physical and Body Pain domains of the SF-36 were significantly higher in the OPLL group than in the CS group, and the mean scores for the other domains was similar between the two groups. The results of this study revealed that patients with OPLL were likely to have neck and low back pain and restriction in ADL. No specific type of pain was found in patients with OPLL when compared with those who had CS.

DOI： 10.1038/s41598-020-62278-3

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Robust endocytoscopic image classificationbased on higher-order symmetric tensoranalysis and multi-scale topologicalstatistics 査読有り

Hayato Itoh, Yukitaka Nimura, Yuichi Mori, Masashi Misawa, Shin-Ei Kudo, Kinichi Hotta, Kazuo Ohtsuka, Shoichi Saito, Yutaka Saito, Hiroaki Ikematsu, Yuichiro Hayashi, Masahiro Oda, Kensaku Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 15 巻 ( 12 ) 頁： 2049 - 2059 2020年12月

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担当区分：最終著者,　責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1007/s11548-020-02255-3
Synthetic laparoscopic video generation for machine learning-based surgical instrument segmentation from real laparoscopic video and virtual surgical instruments 査読有り国際共著

Takuya Ozawa,Yuichiro Hayashi,Hirohisa Oda, Masahiro Oda, Takayuki Kitasaka, Nobuyoshi Takeshita, Masaaki Ito, Kensaku Mori

Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging & Visualization 2020年11月

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担当区分：最終著者,　責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： https://doi.org/10.1080/21681163.2020.1835560
Clinical impact of Endoscopic Surgical Skill Qualification System (ESSQS) by Japan Society for Endoscopic Surgery (JSES) for laparoscopic distal gastrectomy and low anterior resection based on the National Clinical Database (NCD) registry. 招待有り査読有り

Akagi T, Endo H, Inomata M, Yamamoto H, Mori T, Kojima K, Kuroyanagi H, Sakai Y, Nakajima K, Shiroshita H, Etoh T, Saida Y, Yamamoto S, Hasegawa H, Ueno H, Kakeji Y, Miyata H, Kitagawa Y, Watanabe M

Annals of gastroenterological surgery 4 巻 ( 6 ) 頁： 721 - 734 2020年11月

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担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1002/ags3.12384

PubMed
A visual SLAM-based bronchoscope tracking scheme for bronchoscopic navigation 招待有り査読有り

Wang Cheng, Oda Masahiro, Hayashi Yuichiro, Villard Benjamin, Kitasaka Takayuki, Takabatake Hirotsugu, Mori Masaki, Honma Hirotoshi, Natori Hiroshi, Mori Kensaku

INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER ASSISTED RADIOLOGY AND SURGERY 15 巻 ( 10 ) 頁： 1619 - 1630 2020年10月

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担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery

Purpose: Due to the complex anatomical structure of bronchi and the resembling inner surfaces of airway lumina, bronchoscopic examinations require additional 3D navigational information to assist the physicians. A bronchoscopic navigation system provides the position of the endoscope in CT images with augmented anatomical information. To overcome the shortcomings of previous navigation systems, we propose using a technique known as visual simultaneous localization and mapping (SLAM) to improve bronchoscope tracking in navigation systems. Methods: We propose an improved version of the visual SLAM algorithm and use it to estimate nt-specific bronchoscopic video as input. We improve the tracking procedure by adding more narrow criteria in feature matching to avoid mismatches. For validation, we collected several trials of bronchoscopic videos with a bronchoscope camera by exploring synthetic rubber bronchus phantoms. We simulated breath by adding periodic force to deform the phantom. We compared the camera positions from visual SLAM with the manually created ground truth of the camera pose. The number of successfully tracked frames was also compared between the original SLAM and the proposed method. Results: We successfully tracked 29,559 frames at a speed of 80 ms per frame. This corresponds to 78.1% of all acquired frames. The average root mean square error for our technique was 3.02 mm, while that for the original was 3.61 mm. Conclusion: We present a novel methodology using visual SLAM for bronchoscope tracking. Our experimental results showed that it is feasible to use visual SLAM for the estimation of the bronchoscope camera pose during bronchoscopic navigation. Our proposed method tracked more frames and showed higher accuracy than the original technique did. Future work will include combining the tracking results with virtual bronchoscopy and validation with in vivo cases.

DOI： 10.1007/s11548-020-02241-9

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PubMed
Station number assignment to abdominal lymph node for assisting gastric cancer surgery 査読有り

Yuichiro Hayashi, Kazunari Misawa, Kensaku Mori

Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging & Visualization 2020年10月

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担当区分：最終著者,　責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： https://doi.org/10.1080/21681163.2020.1835543
A deformable model for navigated laparoscopic gastrectomy based on finite elemental method 招待有り査読有り

Chen Tao, Wei Guodong, Xu Lili, Shi Weili, Xu Yikai, Zhu Yongyi, Hayashi Yuichiro, Oda Hirohisa, Oda Masahiro, Hu Yanfeng, Yu Jiang, Jiang Zhengang, Li Guoxin, Mori Kensaku

MINIMALLY INVASIVE THERAPY & ALLIED TECHNOLOGIES 29 巻 ( 4 ) 頁： 210 - 216 2020年7月

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担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Minimally Invasive Therapy and Allied Technologies

Background: Accurate registration for surgical navigation of laparoscopic surgery is highly challenging due to vessel deformation. Here, we describe the design of a deformable model with improved matching accuracy by applying the finite element method (FEM). Material and methods: ANSYS software was used to simulate an FEM model of the vessel after pull-up based on laparoscopic gastrectomy requirements. The central line of the FEM model and the central line of the ground truth were drawn and compared. Based on the material and parameters determined from the animal experiment, a perigastric vessel FEM model of a gastric cancer patient was created, and its accuracy in a laparoscopic gastrectomy surgical scene was evaluated. Results: In the animal experiment, the FEM model created with Ogden foam material exhibited better results. The average distance between the two central lines was 6.5mm, and the average distance between their closest points was 3.8 mm. In the laparoscopic gastrectomy surgical scene, the FEM model and the true artery deformation demonstrated good coincidence. Conclusion: In this study, a deformable vessel model based on FEM was constructed using preoperative CT images to improve matching accuracy and to supply a reference for further research on deformation matching to facilitate laparoscopic gastrectomy navigation.

DOI： 10.1080/13645706.2019.1625926

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Automated laparoscopic colorectal surgery workflow recognition using artificial intelligence: Experimental research 招待有り査読有り

Kitaguchi Daichi, Takeshita Nobuyoshi, Matsuzaki Hiroki, Oda Tatsuya, Watanabe Masahiko, Mori Kensaku, Kobayashi Etsuko, Ito Masaaki

INTERNATIONAL JOURNAL OF SURGERY 79 巻頁： 88 - 94 2020年7月

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：International Journal of Surgery

Background: Identifying laparoscopic surgical videos using artificial intelligence (AI) facilitates the automation of several currently time-consuming manual processes, including video analysis, indexing, and video-based skill assessment. This study aimed to construct a large annotated dataset comprising laparoscopic colorectal surgery (LCRS) videos from multiple institutions and evaluate the accuracy of automatic recognition for surgical phase, action, and tool by combining this dataset with AI. Materials and methods: A total of 300 intraoperative videos were collected from 19 high-volume centers. A series of surgical workflows were classified into 9 phases and 3 actions, and the area of 5 tools were assigned by painting. More than 82 million frames were annotated for a phase and action classification task, and 4000 frames were annotated for a tool segmentation task. Of these frames, 80% were used for the training dataset and 20% for the test dataset. A convolutional neural network (CNN) was used to analyze the videos. Intersection over union (IoU) was used as the evaluation metric for tool recognition. Results: The overall accuracies for the automatic surgical phase and action classification task were 81.0% and 83.2%, respectively. The mean IoU for the automatic tool segmentation task for 5 tools was 51.2%. Conclusions: A large annotated dataset of LCRS videos was constructed, and the phase, action, and tool were recognized with high accuracy using AI. Our dataset has potential uses in medical applications such as automatic video indexing and surgical skill assessments. Open research will assist in improving CNN models by making our dataset available in the field of computer vision.

DOI： 10.1016/j.ijsu.2020.05.015

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Clinical application of a surgical navigation system based on virtual thoracoscopy for lung cancer patients: real time visualization of area of lung cancer before induction therapy and optimal resection line for obtaining a safe surgical margin during surgery 招待有り査読有り

Nakamura Shota, Hayashi Yuichiro, Kawaguchi Koji, Fukui Takayuki, Hakiri Shuhei, Ozeki Naoki, Mori Shunsuke, Goto Masaki, Mori Kensaku, Yokoi Kohei

JOURNAL OF THORACIC DISEASE 12 巻 ( 3 ) 頁： 672 - 679 2020年3月

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Journal of Thoracic Disease

Background: We have developed a surgical navigation system that presents virtual thoracoscopic images using computed tomography (CT) image data, as if you are observing intra-thoracic cavity in synchronization with the real thoracoscopic view. Using this system, we made it possible to simultaneously visualize the ‘area of lung cancer before induction therapy’ and the ‘optimal resection line for obtaining a safe surgical margin’ as a virtual thoracoscopic view. We applied this navigation system in the clinical setting in operations for lung cancer patients with chest wall invasion after induction chemoradiotherapy. Methods: The proposed surgical navigation system consisted of a three-dimensional (3D) positional tracker and a virtual thoracoscopy system. The 3D positional tracker was used to recognize the positional information of the real thoracoscope. The virtual thoracoscopy system generated virtual thoracoscopic views based on CT image data. Combined with these two technologies, patient-to-image registration was performed in two patients, and the results generated a virtual thoracoscopic view that was synchronized with the real thoracoscopic view. Results: The operations were started with video-assisted thoracic surgery (VATS), and the navigation system was activated at the same time. The virtual thoracoscopic view was synchronized with the real thoracoscopic view, which also simultaneously indicated the ‘area of lung cancer before induction therapy’ and the ‘optimal resection lines for obtaining a safe surgical margin’. We marked the optimal lines using an electric scalpel, and then performed lobectomy and chest wall resection with a sufficient surgical margin using these landmarks. Pathological examinations confirmed that the surgical margin was negative. No complications related to the navigation system were encountered during or after the procedures. Conclusions: Using this proposed navigation system, we could obtain a ‘CT-derived virtual intrathoracic 3D view of the patient’ that was aligned with the thoracoscopic view during surgery. The accurate identification of areas of cancer invasion before induction therapy using this system might be a useful for determining optimal surgical resection lines.

DOI： 10.21037/jtd.2019.12.108

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Tensor-cut: A tensor-based graph-cut blood vessel segmentation method and its application to renal artery segmentation 査読有り国際共著

Chenglong Wang, Masahiro Oda, Yuichiro Hayashi, Yasushi Yoshino, Tokunori Yamamoto, Alejandro F. Frangi, Kensaku Mori

Medical Image Analysis 60 巻頁： 101623 2020年2月

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担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1016/j.media.2019.101623
[Pharmacological action and clinical effect of tedizolid phosphate (SIVEXTRO<sup>®</sup> Tablets 200 mg, for iv infusion 200 mg), a novel oxazolidinone-class antibacterial drug]. 招待有り査読有り

Mori M, Takase A

Nihon yakurigaku zasshi. Folia pharmacologica Japonica 155 巻 ( 5 ) 頁： 332 - 339 2020年

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1254/fpj.20013

PubMed
3Dプリンティングの最新動向招待有り

森健策

インナービジョン 35 巻頁： 36 - 37 2020年

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担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

CiNii Research
Automated eye disease classification method from anterior eye image using anatomical structure focused image classification technique 招待有り査読有り

Oda Masahiro, Yamaguchi Takefumi, Fukuoka Hideki, Ueno Yuta, Mori Kensaku

MEDICAL IMAGING 2020: COMPUTER-AIDED DIAGNOSIS 11314 巻 2020年

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Progress in Biomedical Optics and Imaging - Proceedings of SPIE

This paper presents an automated classification method of infective and non-infective diseases from anterior eye images. Treatments for cases of infective and non-infective diseases are different. Distinguishing them from anterior eye images is important to decide a treatment plan. Ophthalmologists distinguish them empirically. Quantitative classification of them based on computer assistance is necessary. We propose an automated classification method of anterior eye images into cases of infective or non-infective disease. Anterior eye images have large variations of the eye position and brightness of illumination. This makes the classification difficult. If we focus on the cornea, positions of opacified areas in the corneas are different between cases of the infective and non-infective diseases. Therefore, we solve the anterior eye image classification task by using an object detection approach targeting the cornea. This approach can be said as "anatomical structure focused image classification". We use the YOLOv3 object detection method to detect corneas of infective disease and corneas of non-infective disease. The detection result is used to define a classification result of an image. In our experiments using anterior eye images, 88.3% of images were correctly classified by the proposed method.

DOI： 10.1117/12.2549951

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Automated Pancreas Segmentation Using Multi-institutional Collaborative Deep Learning 招待有り査読有り

Wang P., Shen C., Roth H.R., Yang D., Xu D., Oda M., Misawa K., Chen P.T., Liu K.L., Liao W.C., Wang W., Mori K.

Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics) 12444 LNCS 巻頁： 192 - 200 2020年

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)

The performance of deep learning based methods strongly relies on the number of datasets used for training. Many efforts have been made to increase the data in the medical image analysis field. However, unlike photography images, it is hard to generate centralized databases to collect medical images because of numerous technical, legal, and privacy issues. In this work, we study the use of federated learning between two institutions in a real-world setting to collaboratively train a model without sharing the raw data across national boundaries. We quantitatively compare the segmentation models obtained with federated learning and local training alone. Our experimental results show that federated learning models have higher generalizability than standalone training.

DOI： 10.1007/978-3-030-60548-3_19

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Abdominal artery segmentation method from CT volumes using fully convolutional neural network 招待有り査読有り

Oda Masahiro, Roth Holger R., Kitasaka Takayuki, Misawa Kazunari, Fujiwara Michitaka, Mori Kensaku

INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER ASSISTED RADIOLOGY AND SURGERY 14 巻 ( 12 ) 頁： 2069 - 2081 2019年12月

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担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery

Purpose : The purpose of this paper is to present a fully automated abdominal artery segmentation method from a CT volume. Three-dimensional (3D) blood vessel structure information is important for diagnosis and treatment. Information about blood vessels (including arteries) can be used in patient-specific surgical planning and intra-operative navigation. Since blood vessels have large inter-patient variations in branching patterns and positions, a patient-specific blood vessel segmentation method is necessary. Even though deep learning-based segmentation methods provide good segmentation accuracy among large organs, small organs such as blood vessels are not well segmented. We propose a deep learning-based abdominal artery segmentation method from a CT volume. Because the artery is one of small organs that is difficult to segment, we introduced an original training sample generation method and a three-plane segmentation approach to improve segmentation accuracy. Method : Our proposed method segments abdominal arteries from an abdominal CT volume with a fully convolutional network (FCN). To segment small arteries, we employ a 2D patch-based segmentation method and an area imbalance reduced training patch generation (AIRTPG) method. AIRTPG adjusts patch number imbalances between patches with artery regions and patches without them. These methods improved the segmentation accuracies of small artery regions. Furthermore, we introduced a three-plane segmentation approach to obtain clear 3D segmentation results from 2D patch-based processes. In the three-plane approach, we performed three segmentation processes using patches generated on axial, coronal, and sagittal planes and combined the results to generate a 3D segmentation result. Results : The evaluation results of the proposed method using 20 cases of abdominal CT volumes show that the averaged F-measure, precision, and recall rates were 87.1%, 85.8%, and 88.4%, respectively. This result outperformed our previous automated FCN-based segmentation method. Our method offers competitive performance compared to the previous blood vessel segmentation methods from 3D volumes. Conclusions : We developed an abdominal artery segmentation method using FCN. The 2D patch-based and AIRTPG methods effectively segmented the artery regions. In addition, the three-plane approach generated good 3D segmentation results.

DOI： 10.1007/s11548-019-02062-5

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PubMed
A view of three dimensional unit structures of alveoli in peripheral lung 招待有り査読有り

Natori Hiroshi, Takabatake Hirotsugu, Mori Masaki, Oda Masahiro, Mori Kensaku, Koba Hiroyuki, Takahashi Hiroki

EUROPEAN RESPIRATORY JOURNAL 54 巻 2019年9月

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1183/13993003.congress-2019.PA3168

Web of Science
ARTIFICIAL INTELLIGENCE-ASSISTED POLYP DETECTION SYSTEM FOR COLONOSCOPY, BASED ON THE LARGEST AVAILABLE COLLECTION OF CLINICAL VIDEO DATA FOR MACHINE LEARNING 招待有り査読有り

Misawa Masashi, Kudo Shinei, Mori Yuichi, Cho Tomonari, Kataoka Shinichi, Maeda Yasuharu, Ogawa Yushi, Takeda Kenichi, Nakamura Hiroki, Ichimasa Katsuro, Toyoshima Naoya, Ogata Noriyuki, Kudo Toyoki, Hisayuki Tomokazu, Hayashi Takemasa, Wakamura Kunihiko, Baba Toshiyuki, Ishida Fumio, Itoh Hayato, Oda Masahiro, Mori Kensaku

GASTROINTESTINAL ENDOSCOPY 89 巻 ( 6 ) 頁： AB646 - AB647 2019年6月

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

Web of Science
Development of a new laparoscopic detection system for gastric cancer using near-infrared light-emitting clips with glass phosphor 招待有り査読有り

Inada S., Nakanishi H., Oda M., Mori K., Ito A., Hasegawa J., Misawa K., Fuchi S.

Micromachines 10 巻 ( 2 ) 2019年1月

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Micromachines

Laparoscopic surgery is now a standard treatment for gastric cancer. Currently, the location of the gastric cancer is identified during laparoscopic surgery via the preoperative endoscopic injection of charcoal ink around the primary tumor; however, the wide spread of injected charcoal ink can make it difficult to accurately visualize the specific site of the tumor. To precisely identify the locations of gastric tumors, we developed a fluorescent detection system comprising clips with glass phosphor (Yb 3+ , Nd 3+ doped to Bi 2 O 3 -B 2 O 3 -based glasses, size: 2 mm × 1 mm × 3 mm) fixed in the stomach and a laparoscopic fluorescent detection system for clip-derived near-infrared (NIR) light (976 nm). We conducted two ex vivo experiments to evaluate the performance of this fluorescent detection system in an extirpated pig stomach and a freshly resected human stomach and were able to successfully detect NIR fluorescence emitted from the clip in the stomach through the stomach wall by the irradiation of excitation light (λ: 808 nm). These results suggest that the proposed combined NIR light-emitting clip and laparoscopic fluorescent detection system could be very useful in clinical practice for accurately identifying the location of a primary gastric tumor during laparoscopic surgery.

DOI： 10.3390/mi10020081

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Automated Hand Eye Calibration in Laparoscope Holding Robot for Robot Assisted Surgery 招待有り査読有り

Jiang Shuai, Hayashi Yuichiro, Wang Cheng, Oda Masahiro, Kitasaka Takayuki, Misawa Kazunari, Mori Kensaku

INTERNATIONAL WORKSHOP ON ADVANCED IMAGE TECHNOLOGY (IWAIT) 2019 11049 巻 2019年

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1117/12.2521618

Web of Science
Colonoscope tracking method based on shape estimation network 招待有り査読有り

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

MEDICAL IMAGING 2019: IMAGE-GUIDED PROCEDURES, ROBOTIC INTERVENTIONS, AND MODELING 10951 巻 2019年

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Progress in Biomedical Optics and Imaging - Proceedings of SPIE

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 confirmed that tracking errors of the proposed method was enough small to perform navigation in the ascending, transverse, and descending colons.

DOI： 10.1117/12.2512729

Web of Science

Scopus
Automatic segmentation of eyeball structures from micro-CT images based on sparse annotation 招待有り査読有り

Sugino Takaaki, Roth Holger R., Oda Masahiro, Omata Seiji, Sakuma Shinya, Arai Fumihito, Mori Kensaku

MEDICAL IMAGING 2018: BIOMEDICAL APPLICATIONS IN MOLECULAR, STRUCTURAL, AND FUNCTIONAL IMAGING 10578 巻頁： 105780V-1-105780V-6 2018年

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1117/12.2293431

Web of Science
Cascade classification of endocytoscopic images of colorectal lesions for automated pathological diagnosis 招待有り査読有り

Itoh Hayato, Mori Yuichi, Misawa Masashi, Oda Masahiro, Kudo Shin-ei, Mori Kensaku

MEDICAL IMAGING 2018: COMPUTER-AIDED DIAGNOSIS 10575 巻頁： 1057516-1-1057516-6 2018年

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1117/12.2293495

Web of Science
3Dプリンタの最新動向招待有り

森健策

インナービジョン 33 巻頁： 35 - 36 2018年

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担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

CiNii Research
BESNet: Boundary-Enhanced Segmentation of Cells in Histopathological Images 招待有り査読有り

Oda Hirohisa, Roth Holger R., Chiba Kosuke, Sokolic Jure, Kitasaka Takayuki, Oda Masahiro, Hinoki Akinari, Uchida Hiroo, Schnabel Julia A., Mori Kensaku

MEDICAL IMAGE COMPUTING AND COMPUTER ASSISTED INTERVENTION - MICCAI 2018, PT II 11071 巻頁： 228 - 236 2018年

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1007/978-3-030-00934-2_26

Web of Science
Develop and Validate a Finite Element Method Model for Deformation Matching of Laparoscopic Gastrectomy Navigation 招待有り査読有り

Chen Tao, Wei Guodong, Shi Weili, Hayashi Yuichiro, Oda Masahiro, Jiang Zhengang, Li Guoxin, Mori Kensaku

MEDICAL IMAGING 2018: IMAGE-GUIDED PROCEDURES, ROBOTIC INTERVENTIONS, AND MODELING 10576 巻 2018年

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1117/12.2293288

Web of Science
Deep Learning and Its Application to Medical Image Segmentation 招待有り査読有り

ROTH Holger R., SHEN Chen, ODA Hirohisa, ODA Masahiro, HAYASHI Yuichiro, MISAWA Kazunari, MORI Kensaku

Medical Imaging Technology 36 巻 ( 2 ) 頁： 63 - 71 2018年

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：The Japanese Society of Medical Imaging Technology

One of the most common tasks in medical imaging is semantic segmentation. Achieving this segmentation automatically has been an active area of research, but the task has been proven very challenging due to the large variation of anatomy across different patients. However, recent advances in deep learning have made it possible to significantly improve the performance of image recognition and semantic segmentation methods in the field of computer vision. Due to the data driven approaches of hierarchical feature learning in deep learning frameworks, these advances can be translated to medical images without much difficulty. Several variations of deep convolutional neural networks have been successfully applied to medical images. Especially fully convolutional architectures have been proven efficient for segmentation of 3D medical images. In this article, we describe how to build a 3D fully convolutional network (FCN) that can process 3D images in order to produce automatic semantic segmentations. The model is trained and evaluated on a clinical computed tomography (CT) dataset and shows stateof-the-art performance in multi-organ segmentation.

DOI： 10.11409/mit.36.63

CiNii Research
Colon Shape Estimation Method for Colonoscope Tracking Using Recurrent Neural Networks 招待有り査読有り

Oda Masahiro, Roth Holger R., Kitasaka Takayuki, Furukawa Kasuhiro, Miyahara Ryoji, Hirooka Yoshiki, Goto Hidemi, Navab Nassir, Mori Kensaku

MEDICAL IMAGE COMPUTING AND COMPUTER ASSISTED INTERVENTION - MICCAI 2018, PT IV 11073 巻頁： 176 - 184 2018年

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1007/978-3-030-00937-3_21

Web of Science
Airway Segmentation from 3D Chest CT Volumes Based on Volume of Interest Using Gradient Vector Flow 招待有り査読有り

MENG Qier, KITASAKA Takayuki, ODA Masahiro, UENO Junji, MORI Kensaku

Medical Imaging Technology 36 巻 ( 3 ) 頁： 133 - 146 2018年

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：The Japanese Society of Medical Imaging Technology

In this paper, we propose a new airway segmentation algorithm from 3D chest CT volumes based on the volume of interest (VOI). The algorithm segments each bronchial branch by recognizing the airway regions from the trachea using the VOIs to segment each branch. A VOI is placed to envelop the branch currently being processed. Then a cavity enhancement filter is performed only inside the current VOI so that each branch is extracted. At the same time, we perform a leakage detection scheme to avoid any leakage regions inside the VOI. Next the gradient vector flow magnitude map and a tubular-likeness function are computed in each VOI. This assists the predictions of both the position and direction of the next child VOIs to detect the next child branches to continue the tracking algorithm. Finally, we unify all of the extracted airway regions to form a complete airway tree. We used a dataset that includes 50 standard-dose human chest CT volumes to evaluate our proposed algorithm. The average extraction rate was approximately 78.1% with a significantly decreased false positive rate compared to the previous method.

DOI： 10.11409/mit.36.133

CiNii Research
<b>3Dプリンターの基礎と医療応用</b> 招待有り査読有り

森健策

心臓 49 巻 ( 11 ) 頁： 1104 - 1113 2017年11月

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：公益財団法人日本心臓財団

DOI： 10.11281/shinzo.49.1104

CiNii Research
Automated mediastinal lymph node detection from CT volumes based on intensity targeted radial structure tensor analysis 招待有り

Hirohisa Oda, Kanwal K. Bhatia, Masahiro Oda, Takayuki Kitasaka, Shingo Iwano, Hirotoshi Homma, Hirotsugu Takabatake, Masaki Mori, Hiroshi Natori, Julia A. Schnabel, Kensaku Mori

Journal of Medical Imaging 4 巻 ( 04 ) 頁： 1 2017年11月

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担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：SPIE-Intl Soc Optical Eng

DOI： 10.1117/1.jmi.4.4.044502

CiNii Research
Automatic anatomical labeling of arteries and veins using conditional random fields 招待有り査読有り

Kitasaka Takayuki, Kagajo Mitsuru, Nimura Yukitaka, Hayashi Yuichiro, Oda Masahiro, Misawa Kazunari, Mori Kensaku

INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER ASSISTED RADIOLOGY AND SURGERY 12 巻 ( 6 ) 頁： 1041 - 1048 2017年6月

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1007/s11548-017-1549-x

Web of Science
Artificial Intelligence for Endocytoscopy Provides Fully Automated Diagnosis of Histological Remission in Ulcerativ E. Coli Tis 招待有り査読有り

Yasuharu Maeda, Kudo Shinei, Mori Yuichi, Misawa Masashi, Wakamura Kunihiko, Hayashi Seiko, Ogata Noriyuki, Takeda Kenichi, Kudo Toyoki, Hayashi Takemasa, Katagiri Atsushi, Ishida Fumio, Ohtsuka Kazuo, Oda Masahiro, Mori Kensaku

GASTROINTESTINAL ENDOSCOPY 85 巻 ( 5 ) 頁： AB248 - AB248 2017年5月

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

Web of Science
Computer-Aided Diagnosis Based on Endocytoscopy With Narrow-Band Imaging Allows Accurate Diagnosis of Diminutive Colorectal Lesions 招待有り査読有り

Misawa Masashi, Kudo Shinei, Mori Yuichi, Takeda Kenichi, Kataoka Shinichi, Nakamura Hiroki, Maeda Yasuharu, Ogawa Yushi, Yamauchi Akihiro, Igarashi Kenta, Hayashi Takemasa, Kudo Toyoki, Wakamura Kunihiko, Katagiri Atsushi, Baba Toshiyuki, Ishida Fumio, Oda Masahiro, Mori Kensaku

GASTROINTESTINAL ENDOSCOPY 85 巻 ( 5 ) 頁： AB57 - AB57 2017年5月

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

Web of Science
Can Artificial Intelligence Correctly Diagnose Sessile Serrated Adenomas/Polyps? 招待有り査読有り

Mori Yuichi, Kudo Shinei, Ogawa Yushi, Misawa Masashi, Takeda Kenichi, Kudo Toyoki, Wakamura Kunihiko, Hayashi Takemasa, Ichimasa Katsuro, Maeda Yasuharu, Toyoshima Naoya, Nakamura Hiroki, Katagiri Atsushi, Baba Toshiyuki, Ishida Fumio, Oda Masahiro, Mori Kensaku, Inoue Haruhiro

GASTROINTESTINAL ENDOSCOPY 85 巻 ( 5 ) 頁： AB510 - AB510 2017年5月

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

Web of Science
Diagnostic Ability of Automated Diagnosis System Using Endocytoscopy for Invasive Colorectal Cancer 招待有り査読有り

Takeda Kenichi, Kudo Shinei, Mori Yuichi, Kataoka Shinichi, Yasuharu Maeda, Ogawa Yushi, Nakamura Hiroki, Misawa Masashi, Kudo Toyoki, Wakamura Kunihiko, Hayashi Takemasa, Katagiri Atsushi, Baba Toshiyuki, Hidaka Eiji, Ishida Fumio, Inoue Haruhiro, Oda Masahiro, Mori Kensaku

GASTROINTESTINAL ENDOSCOPY 85 巻 ( 5 ) 頁： AB408 - AB408 2017年5月

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

Web of Science
3Dイメージと3D印刷されたオブジェクトの利用が熟達者と初心者の空間的メンタルモデル形成に及ぼす影響招待有り査読有り

前東晃礼, 三輪和久, 小田昌宏, 中村嘉彦, 森建策, 伊神剛

人工知能学会研究会資料先進的学習科学と工学研究会 79 巻 ( 0 ) 頁： 08 2017年3月

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：一般社団法人人工知能学会

DOI： 10.11517/jsaialst.79.0_08

CiNii Research
Automatic segmentation of airway tree based on local intensity filter and machine learning technique in 3D chest CT volume 招待有り査読有り

Meng Qier, Kitasaka Takayuki, Nimura Yukitaka, Oda Masahiro, Ueno Junji, Mori Kensaku

INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER ASSISTED RADIOLOGY AND SURGERY 12 巻 ( 2 ) 頁： 245 - 261 2017年2月

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1007/s11548-016-1492-2

Web of Science
3D FCN Feature Driven Regression Forest-Based Pancreas Localization and Segmentation 招待有り査読有り

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

DEEP LEARNING IN MEDICAL IMAGE ANALYSIS AND MULTIMODAL LEARNING FOR CLINICAL DECISION SUPPORT 10553 巻頁： 222 - 230 2017年

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担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)

This paper presents a fully automated atlas-based pancreas segmentation method from CT volumes utilizing 3D fully convolutional network (FCN) feature-based pancreas localization. Segmentation of the pancreas is difficult because it has larger inter-patient spatial variations than other organs. Previous pancreas segmentation methods failed to deal with such variations. We propose a fully automated pancreas segmentation method that contains novel localization and segmentation. Since the pancreas neighbors many other organs, its position and size are strongly related to the positions of the surrounding organs. We estimate the position and the size of the pancreas (localization) from global features by regression forests. As global features, we use intensity differences and 3D FCN deep learned features, which include automatically extracted essential features for segmentation. We chose 3D FCN features from a trained 3D U-Net, which is trained to perform multi-organ segmentation. The global features include both the pancreas and surrounding organ information. After localization, a patient-specific probabilistic atlas-based pancreas segmentation is performed. In evaluation results with 146 CT volumes, we achieved 60.6% of the Jaccard index and 73.9% of the Dice overlap.

DOI： 10.1007/978-3-319-67558-9_26

Web of Science

Scopus
3Dプリンタ・ユーザーインターフェイス等の最新動向招待有り

森健策

インナービジョン 32 巻頁： 44 - 45 2017年

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担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

CiNii Research
3Dプリンタの医療応用招待有り

森健策

医用画像情報学会雑誌 34 巻 ( 1 ) 頁： 1 - 6 2017年

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：医用画像情報学会

DOI： 10.11318/mii.34.1

CiNii Research
3Dプリンタの医療応用招待有り

森健策

医用画像情報学会雑誌 34 巻頁： 1 - 6 2017年

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担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

CiNii Research
3Dプリンタ-の基礎と医療応用招待有り

森健策

月刊心臓 49 巻頁： 1104 - 1113 2017年

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担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

CiNii Research
Automatic Segmentation of Head Anatomical Structures from Sparsely-annotated Images 招待有り査読有り

Sugino Takaaki, Roth Holger R., Eshghi Mohammad, Oda Masahiro, Chung Min Suk, Mori Kensaku

2017 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON CYBORG AND BIONIC SYSTEMS (CBS) 頁： 145 - 149 2017年

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

Web of Science
Computer-Aided Diagnosis of Mammographic Masses Using Geometric Verification-Based Image Retrieval 招待有り査読有り

Li Qingliang, Shi Weili, Yang Huamin, Zhang Huimao, Li Guoxin, Chen Tao, Mori Kensaku, Jiang Zhengang

MEDICAL IMAGING 2017: COMPUTER-AIDED DIAGNOSIS 10134 巻 2017年

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1117/12.2255799

Web of Science
Comparison of the Deep-Learning-Based Automated Segmentation Methods for the Head Sectioned Images of the Virtual Korean Human Project 招待有り査読有り

Eshghi Mohammad, Roth Holger R., Oda Masahiro, Chung Min Suk, Mori Kensaku

PROCEEDINGS OF THE FIFTEENTH IAPR INTERNATIONAL CONFERENCE ON MACHINE VISION APPLICATIONS - MVA2017 頁： 290 - 293 2017年

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

Web of Science
A study on improvement of airway segmentation using Hybrid method 招待有り査読有り

Qier M., Kitasaka T., Nimura Y., Oda M., Mori K.

Proceedings - 3rd IAPR Asian Conference on Pattern Recognition, ACPR 2015 頁： 549 - 553 2016年6月

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担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Proceedings - 3rd IAPR Asian Conference on Pattern Recognition, ACPR 2015

This paper presents a method for extracting an airway region from 3D chest CT volumes that uses a combination of tube enhancement filters, voxel classification based on machine learning methods and graph-cut algorithm. Lots of previous methods utilize region growing or level set algorithms without any prior knowledge of bronchi, which always fail when they reach to the peripheral bronchi. In this paper, a method of extraction based on airway shape and machine learning is proposed. The proposed method detects candidate voxels of bronchial regions by using two types of enhancement filters, and a classifier model is built for selecting the proper candidates regions based on intensity and shape features and finally the selected candidate voxels are connected by graph-cut algorithm. We applied this method on six cases of 3D chest CT volumes. The results show that this method can extract the smaller airway branches without leaking into the lung parenchyma areas.

DOI： 10.1109/ACPR.2015.7486563

Scopus
Characterization of Colorectal Lesions Using a Computer-Aided Diagnostic System for Narrow-Band Imaging Endocytoscopy 招待有り査読有り

Misawa Masashi, Kudo Shin-ei, Mori Yuichi, Nakamura Hiroki, Kataoka Shinichi, Maeda Yasuharu, Kudo Toyoki, Hayashi Takemasa, Wakamura Kunihiko, Miyachi Hideyuki, Katagiri Atsushi, Baba Toshiyuki, Ishida Fumio, Inoue Haruhiro, Nimura Yukitaka, Mori Kensaku

GASTROENTEROLOGY 150 巻 ( 7 ) 頁： 1531 - + 2016年6月

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1053/j.gastro.2016.04.004

Web of Science
Clinical application of a surgical navigation system based on virtual laparoscopy in laparoscopic gastrectomy for gastric cancer 招待有り査読有り

Hayashi Yuichiro, Misawa Kazunari, Oda Masahiro, Hawkes David J., Mori Kensaku

INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER ASSISTED RADIOLOGY AND SURGERY 11 巻 ( 5 ) 頁： 827 - 836 2016年5月

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1007/s11548-015-1293-z

Web of Science
3Dイメージと3D印刷されたオブジェクトの利用が肝構造のメンタルモデル形成に与える影響招待有り査読有り

前東晃礼, 三輪和久, 小田昌宏, 中村嘉彦, 森建策, 伊神剛

人工知能学会研究会資料先進的学習科学と工学研究会 76 巻 ( 0 ) 頁： 14 2016年3月

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：一般社団法人人工知能学会

DOI： 10.11517/jsaialst.76.0_14

CiNii Research
3Dプリンタ・ユーザーインターフェイス等の最新動向招待有り

森健策

インナービジョン - 巻頁： 44 - 45 2016年

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担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

CiNii Research
3Dプリンティングのハンドリングのノウハウ招待有り

森健策

インナービジョン 31 巻頁： 20 - 24 2016年

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担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

CiNii Research
Automated anatomical labeling of abdominal arteries and hepatic portal system extracted from abdominal CT volumes 招待有り査読有り

Matsuzaki Tetsuro, Oda Masahiro, Kitasaka Takayuki, Hayashi Yuichiro, Misawa Kazunari, Mori Kensaku

MEDICAL IMAGE ANALYSIS 20 巻 ( 1 ) 頁： 152 - 161 2015年2月

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1016/j.media.2014.11.002

Web of Science
Automated Torso Organ Segmentation from 3D CT Images using Conditional Random Field 招待有り査読有り

Nimura Yukitaka, Hayashi Yuichiro, Kitasaka Takayuki, Misawa Kazunari, Mori Kensaku

MEDICAL IMAGING 2016: COMPUTER-AIDED DIAGNOSIS 9785 巻 2015年

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1117/12.2214845

Web of Science
3Dプリンティングの現状と将来展望:医用画像処理と3Dプリンタによる臓器実体モデル作成とその利用招待有り

森健策

光技術コンタクト 53 巻頁： 20 - 27 2015年

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担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

CiNii Research
A study on improvement of airway segmentation using Hybrid method 招待有り査読有り

Qier Meng, Kitasaka Takayuki, Nimura Yukitaka, Oda Masahiro, Mori Kensaku

PROCEEDINGS 3RD IAPR ASIAN CONFERENCE ON PATTERN RECOGNITION ACPR 2015 頁： 549 - 553 2015年

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

Web of Science
Development of a new detection device using a glass clip emitting infrared fluorescence for laparoscopic surgery of gastric cancer 招待有り査読有り

Inada Shunko Albano, Fuchi Shingo, Mori Kensaku, Hasegawa Junichi, Misawa Kazunari, Nakanishi Hayao

6TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON OPTICAL, OPTOELECTRONIC AND PHOTONIC MATERIALS AND APPLICATIONS (ICOOPMA) 2014 619 巻 2015年

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1088/1742-6596/619/1/012033

Web of Science
Development and clinical application of surgical navigation system for laparoscopic hepatectomy 招待有り査読有り

Hayashi Yuichiro, Igami Tsuyoshi, Hirose Tomoaki, Nagino Masato, Mori Kensaku

MEDICAL IMAGING 2015: IMAGE-GUIDED PROCEDURES, ROBOTIC INTERVENTIONS, AND MODELING 9415 巻 2015年

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1117/12.2082690

Web of Science
Connection method of separated luminal regions of intestine from CT volumes 招待有り査読有り

Oda Masahiro, Kitasaka Takayuki, Furukawa Kazuhiro, Watanabe Osamu, Ando Takafumi, Hirooka Yoshiki, Goto Hidemi, Mori Kensaku

MEDICAL IMAGING 2015: COMPUTER-AIDED DIAGNOSIS 9414 巻 2015年

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1117/12.2081977

Web of Science
Automated Torso Organ Segmentation from 3D CT Images using Structured Perceptron and Dual Decompostion 招待有り査読有り

Nimura Yukitaka, Hayashi Yuichiro, Kitasaka Takayuki, Mori Kensaku

MEDICAL IMAGING 2015: COMPUTER-AIDED DIAGNOSIS 9414 巻 2015年

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1117/12.2081774

Web of Science
Automated branching pattern report generation for laparoscopic surgery assistance 招待有り査読有り

Oda Masahiro, Matsuzaki Tetsuro, Hayashi Yuichiro, Kitasaka Takayuki, Misawa Kazunari, Mori Kensaku

MEDICAL IMAGING 2015: COMPUTER-AIDED DIAGNOSIS 9414 巻 2015年

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担当区分：責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1117/12.2082488

Web of Science
Class-wise confidence-aware active learning for laparoscopic images segmentation 査読有り

Jie Qiu, Yuichiro Hayashi, Masahiro Oda, Takayuki Kitasaka, Kensaku Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 18 巻頁： 473 - 482 2023年3月

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DOI： 10.1007/s11548-022-02773-2
CT像からの腸閉塞検出における中心線を用いた後処理手法

陳思睿, 小田紘久, 安芹, 林雄一郎, 北坂孝幸, 滝本愛太朗, 檜顕成, 内田広夫, 鈴木耕次郎, 小田昌宏, 森健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI)信学技報 122 巻 ( 417 ) 頁： 223 - 228 2023年3月
医用画像とAI 査読有り

カレントテラピー 41 巻 ( 39 ) 頁： 79 - 79 2023年3月

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記述言語：日本語
Comparative study of the Small Intestine segmentation based on 2D and 3D U-Nets

Qin An, Hirohisa Oda, Sirui Chen, Yuichiro Hayashi, Takayuki Kitasaka, Hiroo Uchida, Akinari Hinoki, Kojiro Suzuki, Aitaro Takimoto, Masahiro Oda, Kensaku Mori

122 巻 ( 417 ) 頁： 46 - 51 2023年3月
Average Templateを使ったCT像からのCOVID-19異常陰影領域セグメンテーション手法

柳凱, 小田昌宏, 鄭通, 林雄一郎, 大竹義人, 橋本正弘, 明石敏昭, 青木茂樹, 森　健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 信学技報 122 巻 ( 47 ) 頁： 40 - 45 2023年3月
術前画像情報を用いた腹腔鏡映像からの血管位置予測の検討

榎本圭吾, 林雄一郎, 北坂孝幸, 小田昌宏, 三澤一成, 森健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 信学技報 122 巻 ( 417 ) 頁： 63 - 68 2023年3月
グラフニューラルネットワークを用いた血管名自動命名における臓器特徴の有効性の調査

出口智也, 林雄一郎, 北坂孝幸, 小田昌宏, 三澤一成, 森健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI), 信学技報 122 巻 ( 417 ) 頁： 105 - 110 2023年3月
L-former : a lightweight transformer for realistic medical image generation and its application to super-resolution 査読有り

Tong Zheng, Hirohisa Oda, Yuichiro Hayashi,shota Nakamura, Masaki Mori, Hirotsugu Takabatake, Hiroshi Natori, Masahiro Oda, Kensaku Mori

proc. SPIE 2023年2月
Priority attention network with Bayesian learning for fully automatic segmentation of substantia nigra from neuromelanin MRI 招待有り査読有り

Tao Hu, Hayato Itoh, Masahiro Oda, Shinji Saiki, Nobutaka Hattori, Koji Kamagata, Shigeki Aoki, Kensaku Mori

Proc.SPIE12464 2023年2月
`Thrombosis region extraction and quantitative analysis in confocal laser scanning microscopic image sequence in in-vivo imaging 招待有り査読有り

Yunheng Wu, Masahiro Oda,Yuichiro Hayashi, Shuntaro Kawamura, Takanori Takebe, Kensaku Mori

Proc.SPIE 2023年2月
Real bronchoscopic images-based bronchial nomenclature: a preliminary study 招待有り査読有り

Cheng Wang, Yuichiro Hayashi, Masahiro Oda, Takayuki Kitasaka, Hirotsugu Takabatake, Masaki Mori, Hiroshi Natori, Kensaku Mori

Proc.SPIE 2023年2月
Improved method for COVID-19 classification of complex-architecture CNN from chest CT volumes using orthogonal ensemble networks 招待有り査読有り

Ryo Toda, Masahiro Oda, Yuichiro Hayashi, Yoshito Otake, Masahiro Hashimoto, Toshiaki Akashi, Shigeki Aoki, Kensaku Mori

Proc.SPIE 2023年2月
Octree cube constraints in PBD method for high resolution surgical simulation 査読有り

Rintaro Miyazaki, Yuichiro Hayashi, Masahiro Oda, Kensaku Mori

Proc.SPIE 2023年2月
Classification of COVID-19 cases from chest CT volumes using hybrid model of 3D CNN and 3D MLP-mixer 招待有り査読有り

Masahiro Oda, Tong Zheng, Yuichiro Hayashi, Yoshito Otake, Masahiro Hashimoto, Toshiaki Akashi, Shigeki Aoki, Kensaku Mori

Proc.SPIE 2023年2月
A semantic segmentation method for laparoscopic images using semantically similar groups 査読有り

Leo Uramoto, Yuichiro Hayashi, Masahiro Oda, Takayuki Kitasaka, Kazunari Misawa, Kensaku Mori

Proc.SPIE 2023年2月
Deep learning-based prediction model for postoperative complications of cervical posterior longitudinal ligament ossification 査読有り

Sadayuki Ito, Hiroaki Nakashima, Toshitaka Yoshii, Satoru Egawa, Kenichiro Sakai, Kazuo Kusano, Shinji Tsutui, Takashi Hirai, Yu Matsukura, Kanichiro Wada, Keiichi Katsumi, Masao Koda, Atsushi Kimura, Takeo Furuya, Satoshi Maki, Narihito Nagoshi, Norihiro Nishida, Yukitaka Nagamoto, Yasushi Oshima, Kei Ando, Masahiko Takahata, Kanji Mori, Hideaki Nakajima, Kazuma Murata, Masayuki Miyagi, Takashi Kaito, Kei Yamada, Tomohiro Banno, Satoshi Kato, Tetsuro Ohba, Satoshi Inami, Shunsuke Fujibayashi, Hiroyuki Katoh, Haruo Kanno, Masahiro Oda, Kensaku Mori, Hiroshi Taneichi, Yoshiharu Kawaguchi, Katsushi Takeshita, Morio Matsumoto, Masashi Yamazaki, Atsushi Okawa, Shiro Imagama

Europian Spine Journal 2023年2月

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DOI： 10.1007/s00586-023-07562-2
Surgical area recognition from laparoscopic images in laparoscopic gastrectomy for gastric cancer using label smoothing and uncertainty 招待有り査読有り

Yuichiro Hayashi,Kazunari Misawa, Kensaku Mori

Proc. SPIE 12466 2023年2月

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DOI： 10.1117/12.2654775
Oesophagus Achalasia Diagnosis from Esophagoscopy Based on a Serial Multi-scale Network 査読有り

Kai Jiang, Masahiro Oda, Yuichiro Hayashi, Hironari Shiwaku, Masashi Misawa, Kensaku Mori

Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging & Visualization 11 巻 ( 4 ) 頁： 1271 - 1280 2023年2月

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DOI： 10.1080/21681163.2022.2159534
KST-Mixer: Kinematic Spatio-Temporal Data Mixer For Colon Shape Estimation 査読有り

Masahiro Oda, Kazuhiro Furukawa, Nassir Navab, Kensaku Mori

Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging & Visualization 2023年1月

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DOI： 10.1080/21681163.2022.2151938
人工知能（AI）の最新動向　RSNA2022におけるAI関連セッション査読有り

インナービジョン 38 巻 ( 2 ) 頁： 33 - 34 2023年1月

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記述言語：日本語
Boundary-aware Feature and Prediction Refinement for Polyp Segmentation 査読有り

ie Qiu, Yuichiro Hayashi, Masahiro Oda, Takayuki Kitasaka, Kensaku Mori, ``Boundary-aware Feature and Prediction Refinement for Polyp Segmentation

Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging & Visualization 2022年12月

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DOI： 10.1080/21681163.2022.2155579
Pattern Analysis of Substantia Nigra in Parkinson Disease by Fifth-Order Tensor Decomposition and Multi-sequence MRI 査読有り

Hayato Itoh, Tao Hu, Masahiro Oda, Shinji Saiki, Koji Kamagata, Nobutaka Hattori, Shigeki Aoki,Kensaku Mori

LNCS13594 2022年10月

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DOI： 10.1007/978-3-031-18814-5_7
Joint multi organ and tumor segmentation from partial labels using federated learning 査読有り

Chen Shen, Pochuan Wang, Dong Yang, Daguang Xu, Masahiro Oda, Po-Ting Chen, Kao-Lang Liu, Wei-Chin Liao, Chiou-Shann Fuh, Kensaku Mori , Weichung Wang, Holger R. Roth

,LNCS 13573 2022年10月

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DOI： 10.1007/978-3-031-18523-6_6
Enhancing Model Generalization for Substantia Nigra Segmentation Using a Test-time Normalization-Based Method 査読有り

Tao Hu, Hayato Itoh, Masahiro Oda, Yuichiro Hayashi, Zhongyang Lu, Shinji Saiki, Nobutaka Hattori, Koji Kamagata, Shigeki Aoki, Kanako K. Kumamaru, Toshiaki Akashi, Kensaku Mori

LNCS13437 頁： 736 - 744 2022年9月

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DOI： 10.1007/978-3-031-16449-1_70
Geometric Constraints for Self-supervised Monocular Depth Estimation on Laparoscopic Images with Dual-task Consistency 査読有り

Wenda Li, Yuichiro Hayashi, Masahiro Oda, akayuki Kitasaka, Kazunari Misawa, Kensaku Mori

LNCS13434 頁： 467 - 477 2022年9月
GNN による血管名自動命名手法における臓器特徴の利用に関する検討招待有り査読有り

出口智也, 林雄一郎, 北坂孝幸, 小田昌宏, 三澤一成, 森健策

　第41回日本医用画像工学会大会予稿集 2022年7月
Confocal Laser Scanning Microscope Image Super Resolution for Biomedical Research Based on Two-Stage Generative Adversarial Network 招待有り査読有り

Yunheng WU, Masahiro ODA, Yuichiro HAYASHI, Takanori TAKEBE, Shogo NAGATA, Shuntaro KAWAMURA, Kensaku MORI

頁： 138 - 139 2022年7月
Co-Training for Semi-Supervised CT Segmentation of COVID-19 招待有り査読有り

Kai LIU, Masahiro ODA, Tong ZHENG, Yuichiro HAYASHI, Yoshito OTAKE, Masahiro HASHIMOTO, Toshiaki AKASHI, Shigeki AOKI, Kensaku MORI

頁： 114 - 115 2022年7月
A Novel Centroid-attention based Hybrid Model for Subarachnoid Hemorrhage Classification on Imbalanced Data 招待有り査読有り

Zhongyang LU, Masahiro ODA,1, Yuichiro HAYASHI, Tao Hu, Hayato ITOH, Takeyuki WATADANI, Osamu ABE，Kensaku MORI

頁： 104 - 105 2022年7月
テンソル分解を用いた黒質緻密部の3 次元パターン表現に関する初期的検討招待有り査読有り

伊東隼人, 小田昌宏, 斉木臣二, 服部信考, 鎌形康司, 青木茂樹, 森健策

第41回日本医用画像工学会大会予稿集頁： 124 - 125 2022年7月
境界情報を考慮する損失関数を用いたFCN による腹部 CT 像からの臓器領域抽出に関する研究招待有り査読有り

大野真奈, 申忱, Holger R. Roth, 小田昌宏, 林雄一郎, 三澤一成, 森健策

第41回日本医用画像工学会大会予稿集頁： 106 - 107 2022年7月
大腸外科領域における情報支援内視鏡外科手術システムの開発招待有り査読有り

]長谷川寛, 北口大地, 小島成浩, 竹下修由, 森健策, 伊藤雅昭

日本コンピュータ外科学会誌第31回日本コンピュータ外科学会大会特集号 24 巻 ( 2 ) 2022年6月
腹腔鏡映像からの血管領域自動抽出におけるDilated U‒Netの段数が抽出精度に与える影響招待有り査読有り

榎本圭吾，林雄一郎，北坂孝幸，小田昌宏, 三澤一成, 森　健策

日本コンピュータ外科学会誌第31回日本コンピュータ外科学会大会特集号 24 巻 ( 2 ) 頁： 22(5)-3 2022年6月
腹腔鏡下胃切除術支援のための腹腔鏡映像からの膵臓領域抽出の検討招待有り査読有り

林雄一郎, 辻真治, 丘杰, 小田昌宏, 三澤一成，森健策

日本コンピュータ外科学会誌第31回日本コンピュータ外科学会大会特集号 24 巻 ( 2 ) 頁： 22(5)-4 2022年6月
nnU‒Netによる肺マイクロCT像からの小葉間隔壁抽出招待有り査読有り

深井大輔，小田紘久，椎名健，林雄一郎，鄭通，中村彰太，小田昌宏，森健策

日本コンピュータ外科学会誌第31回日本コンピュータ外科学会大会特集号 24 巻 ( 2 ) 頁： 22(5)-6 2022年6月
コンピュータ外科におけるAIとVisionのドッキング―知能と知覚の結合による新たなコンピュータ外科招待有り査読有り

森健策

日本コンピュータ外科学会誌第30回日本コンピュータ外科学会大会特集号 24 巻 ( 2 ) 2022年6月
Laparoscopic image classification based on surgical areas in laparoscopic gastrectomy, 招待有り査読有り

Y. Hayashi, K. Misawa, K. Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 17 巻頁： s57 - 58 2022年6月
3D bronchus anatomical structure measurement on real bronchoscopic images based on depth images estimated by deep neural network 査読有り

C. Wang, Y. Hayashi, M. Oda, T. Kitasaka, H. Takabatake, M. Mori, H. Honma, K. Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 17 巻頁： s48 - s49 2022年6月
Extraction of respiratory bronchioles and alveolar ducts from micro-CT volumes with distance-based tubular structure filter 招待有り査読有り

T. Shiina, H. Oda, T. Zheng, S. Nakamura, Y. Hayashi, M. Oda, K. Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 17 巻頁： s117 - s118 2022年6月
2D+3D registration in deformation-adaptive super-resolution for medical images 招待有り査読有り

T. Zheng, H. Oda, T. Hu, Y. Hayashi, S. Nakamura, M. Mori, H. Takabatake, H. Natori, M. Oda, K. Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 17 巻頁： s105 - s106 2022年6月
Automatic Detection of Bladder Tumors in Narrow-Band Imaging Cystoscopic Images by tiny-YOLO 招待有り査読有り

J. Mutaguchi, M. Oda, E. Kashiwagi, J. Inokuchi, K. Mori, M. Eto

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 17 巻頁： s86 - s86 2022年6月
30年間の医用画像研究経験を振り返り未来を考える査読有り

情報・システムソサイエティ誌 27 巻 ( 1 ) 2022年5月

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記述言語：日本語
Automated classification method of COVID-19 cases from chest CT volumes using 2D and 3D hybrid CNN for anisotropic volumes 査読有り

Masahiro Oda, Tong Zheng, Yuichiro Hayashi, Yoshito Otake, Masahiro Hashimoto, Toshiaki Akashi, Shigeki Aoki, Kensaku Mori

Proc. SPIE 12033 2022年3月

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DOI： 10.1117/12.2613317
Size-reweighted cascaded fully convolutional network for substantia nigra segmentation from T2 MRI 査読有り

Tao Hu, Hayato Itoh, Masahiro Oda, Shinji Saiki, Nobutaka Hattori, Koji Kamagata, Shigeki Aoki, Kensaku Mori

Proc. SPIE 12032 2022年3月

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DOI： 10.1117/12.2613298
Substantia nigra analysis by tensor decomposition of T2-weighted images for Parkinson’s disease diagnosis 招待有り査読有り

Hayato Itoh, Masahiro Oda, Shinji Saiki, Nobutaka Hattori, Koji Kamagata, Shigeki Aoki, Kensaku Mori

Proc. SPIE 12032 2022年3月

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DOI： 10.1117/12.2612830
Self-supervised depth estimation with uncertainty-weight joint loss function based on laparoscopic videos 査読有り

Wenda Li, Yuichiro Hayashi, Masahiro Oda, Takayuki Kitasaka, Kazunari Misawa, Kensaku Mori

Proc. SPIE 12034 2022年3月

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DOI： 10.1117/12.2612829
Spatial label smoothing via aleatoric uncertainty for bleeding region segmentation from laparoscopic videos 査読有り

Jie Qiu, Yuichiro Hayashi, Masahiro Oda, Takayuki Kitasaka, Nobuyoshi Takeshita, Masaaki Ito, Kensaku Mori

Proc. SPIE 12032 2022年3月

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DOI： 10.1117/12.2611672
Effective hyperparameter optimization with proxy data for multi-organ segmentation 査読有り

Chen Shen, Holger R. Roth, Vishwesh Nath, Yuichiro Hayashi, Masahiro Oda, Kazunari Misawa, Kensaku Mori

Proc. SPIE 12032 2022年3月

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DOI： 10.1117/12.2611422
Coarse-to-fine cascade framework for cross-modality super-resolution on clinical/micro CT dataset, 査読有り

Tong Zheng, Hirohisa Oda, Yuichiro Hayashi, Shota Nakamura, Masaki Mori, Hirotsugu Takabatake, Hiroshi Natori, Masahiro Oda, Kensaku Mori

Proc. SPIE 12032 2022年3月

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DOI： 10.1117/12.2611311
Bronchial orifice tracking-based branch level estimation for bronchoscopic navigation 査読有り

Cheng Wang, Yuichiro Hayashi, Masahiro Oda, Takayuki Kitasaka, Hitotsugu Takabatake, Masaki Mori, Hirotoshi Honma, Hiroshi Natori, Kensaku Mori

Proc. SPIE 12034 2022年3月

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DOI： 10.1117/12.2612827
Taking full advantage of uncertainty estimation: an uncertainty-assisted two-stage pipeline for multi-organ segmentation 査読有り

Zhou Zheng, Masahiro Oda, Kazunari Misawa, Kensaku Mori

Proc. SPIE 12033 2022年3月

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DOI： 10.1117/12.2612535
Multiclass prediction for improving intestine segmentation on non-fecal-tagged CT volume 査読有り

Hirohisa Oda, Yuichiro Hayashi, Takayuki Kitasaka, Aitaro Takimoto, Akinari,Hinoki, Hiroo Uchida, Kojiro Suzuki, Masahiro Oda, Kensaku Mori

Proc. SPIE 12033 2022年3月

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DOI： 10.1117/12.2611441
人工知能(AI)最新動向学会発表を中心に(2)-Digital Poster発表を中心に

森　健策

インナービジョン 37 巻 ( 2 ) 頁： 30 - 31 2022年2月
医用画像処理による人体構造の解析とその診断治療への応用～ 30年間の医用画像研究経験を振り返り未来を考える～

森健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI), MI2021-74 121 巻 ( 347 ) 頁： 127 - 132 2022年1月
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, 橋本正弘, 陣崎雅弘, 明石敏昭, 青木茂樹, 森健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI), MI2021-57 121 巻 ( 347 ) 頁： 49 - 54 2022年1月
高精度な大腸ポリープ検出に向けた物体検出モデルの解析

伊東隼人, 三澤将史, 森悠一, 工藤進英, 小田昌宏, 森健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI), MI2021-63 121 巻 ( 347 ) 頁： 86 - 87 2022年1月
大規模腹腔鏡動画像データベース構築に向けたオンラインアノテーションツールの開発

伊東隼人, 潘冬平, 小澤卓也, 小田昌宏, 竹下修由, 伊藤雅昭, 森健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI), MI2021-65 121 巻 ( 347 ) 頁： 86 - 87 2022年1月
深層学習に基づくマウスのクラニアルウィンドウ画像における血管セグメンテーションの考察招待有り査読有り

呉運恒, 小田昌宏, 林雄一郎, 武部貴則, 森健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 121 巻 ( 347 ) 頁： 174 - 179 2022年1月
Performance improvement of weakly supervised fully convolutional networks by skip connections for brain structure segmentation 査読有り

Takaaki Sugino, Holger R. Roth, Mashiro Oda, Taichi Kin, Nobuhito Saito, Yoshikazu Nakajima, Kensaku Mori,

Medical Physics 48 巻 ( 11 ) 頁： 7215 - 7227 2021年11月

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担当区分：最終著者

DOI： 10.1002/mp.15192
胸腔鏡下手術におけるパノラマビジョンリングの基礎開発査読有り

北坂孝幸，林　雄一郎，中村彰太，芳川豊史，森　健策，中井　剛，中井康博

日本コンピュータ外科学会誌第30回日本コンピュータ外科学会大会特集号 23 巻 ( 4 ) 頁： 318 2021年11月
複数の畳み込み範囲を持つグラフニューラルネットワークによる血管名自動命名手法の検討査読有り

出口智也，林　雄一郎，北坂孝幸，小田昌宏, 三澤一成，森　健策

日本コンピュータ外科学会誌第30回日本コンピュータ外科学会大会特集号 23 巻 ( 4 ) 頁： 299 - 300 2021年11月
腹腔鏡下胃切除術の手術ナビゲーションにおける位置合わせ誤差の補正に関する検討査読有り

林　雄一郎, 三澤一成，森　健策

日本コンピュータ外科学会誌第30回日本コンピュータ外科学会大会特集号 23 巻 ( 4 ) 頁： 301 - 302 2021年11月
CT 像からの腸管領域抽出改善に関する基礎的検討査読有り

小田紘久，林　雄一郎，北坂孝幸，滝本愛太朗，檜　顕成，内田広夫，鈴木耕次郎，　小田昌宏, 森　健策

日本コンピュータ外科学会誌第30回日本コンピュータ外科学会大会特集号 23 巻 ( 4 ) 頁： 287 - 288 2021年11月
自己教師あり学習による腹腔鏡動画像の手術器具セグメンテーション査読有り

丘　傑，林　雄一郎，小澤卓也，小田昌宏, 北坂孝幸，三澤一成, 竹下修由, 伊藤雅昭,　森　健策

日本コンピュータ外科学会誌第30回日本コンピュータ外科学会大会特集号 23 巻 ( 4 ) 頁： 217 - 218 2021年11月
距離変換と管状構造フィルタによる肺マイクロCT画像からの細気管支・肺胞管抽出手法の検討査読有り

椎名　健, 小田紘久, 鄭　通, 中村彰太, 林　雄一郎, 小田昌宏, 森　健策

日本コンピュータ外科学会誌第30回日本コンピュータ外科学会大会特集号 23 巻 ( 4 ) 頁： 219 - 220 2021年11月
大規模腹腔鏡動画像データベース構築に向けたアノテーションツール開発査読有り

伊東隼人，潘　冬平，小澤卓也，小田昌宏, 竹下修由, 伊藤雅昭, 森　健策

日本コンピュータ外科学会誌第30回日本コンピュータ外科学会大会特集号 23 巻 ( 4 ) 頁： 243 - 244 2021年11月
腹腔鏡下胃切除術支援のための腹腔鏡映像からの術中操作の予測に関する初期検討査読有り

林雄一郎, 三澤一成, 森健策

日本コンピュータ外科学会誌第30回日本コンピュータ外科学会大会特集号 23 巻 ( 4 ) 頁： 248 2021年11月
CT像の非等方性を考慮した3D CNNによるCOVID‒19症例の自動分類手法査読有り

小田昌宏, 鄭通, 林　雄一郎, 大竹義人, 橋本正弘, 明石敏明, 青木茂樹, 森　健策

日本コンピュータ外科学会誌第30回日本コンピュータ外科学会大会特集号 23 巻 ( 4 ) 頁： 265 - 266 2021年11月
MRI 画像からの大脳基底核のAIセグメンテーション―Skip Connection による抽出精度向上の検討査読有り

杉野貴明，金　太一，斎藤　季，川瀬利弘，小野木真哉，齊藤延人，森　健策, 中島義和

日本コンピュータ外科学会誌第30回日本コンピュータ外科学会大会特集号 23 巻 ( 4 ) 頁： 286 2021年11月
胸部 CT 像からの COVID-19 症例の自動分類手法

小田　昌宏, 鄭通, 林雄一郎, 大竹　義人, 橋本正弘, 明石敏昭, 森健策

第40回日本医用画像工学会大会予稿集頁： 65 - 67 2021年10月
深層学習とディジタルファントムを用いた骨陰影低減技術の開発

五島風汰, 田中利恵, 小田昌宏, 森健策, 高田宗尚, 田村昌也, 松本勲

第40回日本医用画像工学会大会予稿集頁： 270 - 272 2021年10月
3D Kidney Tumor Semantic Segmentation using Cascaded Convolutional Networks 招待有り査読有り

第40回日本医用画像工学会大会予稿集頁： 243 - 248 2021年10月
Attention 機構を導入したグラフニューラルネットワークによる,

出口智也, 林雄一郎, 北坂孝幸, 小田昌宏,1 三澤一成, 森健策

第40回日本医用画像工学会大会予稿集頁： 239 - 241 2021年10月
深度情報を利用した FCN による腹腔鏡映像からの血管領域自動抽出の検討

榎本圭吾, 林雄一郎, 北坂孝幸, 小田昌宏,1 伊藤雅昭, 竹下修由, 三澤一成, 森健策

第40回日本医用画像工学会大会予稿集頁： 235 - 241 2021年10月
Vascular Structure Segmentation in Stereomicroscope Image

Yunheng WU, Masahiro ODA, Yuichiro HAYASHI, Takanori TAKEBE, Kensaku MORI

頁： 229 - 234 2021年10月
Synthesized Perforation Detection from Endoscopy Videos Using Model Training with Synthesized Images by GAN

Kai Jiang, Hayato Itoh, Masahiro Oda, Taishi Okumura, Yuichi Mori, Masashi Misawa, Takemasa Hayashi, Shin-Ei Kudo, Kensaku Mori

頁： 199 - 201 2021年10月
Improving Classification Accuracy of Hands' Bone Marrow Edema by Transfer Learning

Dongping PAN, Masahiro ODA, Kou KATAYAMA, Takanobu Okubo, Kensaku MORI

頁： 150 - 157 2021年10月
腸閉塞・イレウスの病変箇所特定における診断支援システムの精度評価

小田紘久, 林雄一郎, 北坂孝幸, 玉田雄大, 滝本愛太朗, 檜顕成, 内田広夫, 鈴木耕次郎, 小田昌宏, 森健策

第40回日本医用画像工学会大会予稿集頁： 129 - 131 2021年10月
Self-attention Class Balanced DenseNet_LSTM framework for Subarachnoid Hemorrhage CT image Classification on Extremely Imbalanced Brain CT Dataset

第40回日本医用画像工学会大会予稿集頁： 69 - 75 2021年10月
ピットパターン特徴量の解析に向けた超拡大内視鏡画像の再構成法に関する初期的検討

伊東隼人, 小田昌宏, 森悠一, 三澤将史, 工藤進英, 森健策

第40回日本医用画像工学会大会予稿集頁： 309 - 317 2021年10月
VR Organ Puzzle: A Virtual Reality Application for the Education of Human Anatomy

Siqi LI, Yuichiro HAYASHI，Michitaka FUJIWARA, Masahiro ODA, Kensaku MORI

頁： 489 - 491 2021年10月
Non-contrast to Artery Contrast CT Translation Via Representation-Aligned Generative Model

Tao HU, Masahiro ODA, Yuichiro HAYASHI, Zhongyang LU, Toshiaki AKASHI, Shigeki AOKI, Kensaku MORI

2021年10月

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担当区分：最終著者
Clinical CT Super-resolution Utilizing Registered Clinical – Micro CT Database

Tong ZHENG, Hirohisa ODA, Yuichiro HAYASHI, Shota NAKAMURA, Masaki MORI, Hirotsugu TAKABATAKE, Hiroshi NATORI, Masahiro ODA, Kensaku MORI

頁： 394 - 400 2021年10月
距離マップを利用した肺マイクロ CT 像からの肺胞抽出

椎名健, 小田紘久, 鄭通, 中村彰太, 林雄一郎, 小田昌宏, 森健策

第40回日本医用画像工学会大会予稿集頁： 374 - 377 2021年10月
VR Organ Puzzle: A Virtual Reality Application for the Education of Human Anatomy

Siqi LI, Yuichiro HAYASHI，Michitaka FUJIWARA, Masahiro ODA, Kensaku MORI

頁： 493 - 498 2021年10月
Multi-task Federated Learning for Heterogeneous Pancreas Segmentation 招待有り査読有り国際共著

Chen Shen, Pochuan Wang, Holger R. Roth, Dong Yang, Daguang Xu, Masahiro Oda, Weichung Wang, Chiou-Shann Fuh, Po-Ting Chen, Kao-Lang Liu, Wei-Chih Liao, Kensaku Mori

LNCS12969 頁： 101 - 110 2021年9月

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DOI： 10.1007/978-3-030-90874-4_10
Super-Resolution by Latent Space Exploration: Training with Poorly-Aligned Clinical and Micro CT Image Dataset 招待有り査読有り

Tong Zheng, Hirohisa Oda, Yuichiro Hayashi, Shota Nakamura, Masahiro Oda, Kensaku Mori

LNCS12965 頁： 24 - 33 2021年9月
Intestine segmentation with small computational cost for diagnosis assistance of ileus and intestinal obstruction 招待有り査読有り

Hirohisa Oda, Yuichiro Hayashi, Takayuki Kitasaka, Aitaro Takimoto, Akinari Hinoki, Hiroo Uchida, Kojiro Suzuki, Masahiro Oda, Kensaku Mori

LNCS 12969 頁： 3 - 12 2021年9月

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DOI： 10.1007/978-3-030-90874-4_1
泌尿器科領域における画像処理

森健策

泌尿器科 14 巻 ( 2 ) 頁： 213 - 220 2021年8月
Can artificial intelligence help to detect dysplasia in patients with ulcerative colitis? 招待有り国際誌

Maeda Yasuharu, Kudo Shin-ei, Ogata Noriyuki, Misawa Masashi, Mori Yuichi, Mori Kensaku, Ohtsuka Kazuo

ENDOSCOPY 53 巻 ( 07 ) 頁： E273 - E274 2021年7月

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記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Endoscopy

DOI： 10.1055/a-1261-2944

Web of Science

Scopus

PubMed
Micro-CT-assisted cross-modality super-resolution of clinical CT: utilization of synthesized training dataset 査読有り

T. Zheng, H. Oda, S. Nakamura, M. Mori, H. Takabatake, H. Natori, M. Oda, K. Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 16 巻 ( sup.1 ) 頁： 12 - 14 2021年6月
Unsupervised colonoscopic depth estimation by domain translations with a Lambertian-reflection keeping auxiliary task 査読有り

Hayato Itoh, Masahiro Oda, Yuichi Mori, Masashi Misawa, Shin-Ei Kudo, Kenichiro Imai, Sayo Ito, Kinichi Hotta, Hirotsugu Takabatake, Masaki Mori, Hiroshi Natori,Kensaku Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 16 巻 ( 6 ) 頁： 989 - 1001 2021年6月

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担当区分：最終著者

DOI： 10.1007/s11548-021-02398-x
AIによる内視鏡外科手術支援と開発基盤としての手術動画データベース構築招待有り査読有り

竹下修由, 森健策, 伊藤正昭

消化器外科 44 巻 ( 7 ) 頁： 1159 - 1166 2021年6月
Three-dimensional surgical plan printing for assisting liver surgery, 査読有り

Y. Hayashi, T. Igami, Y. Nakamura, K. Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 16 巻 ( sup.1 ) 頁： 104 - 106 2021年6月
COVID-19 lung infection and normal region segmentation from CT volumes using FCN with local and global spatial feature encoder 査読有り

M. Oda, Y. Hayashi, Y. Otake, M. Hashimoto, T. Akashi, K. Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 16 巻 ( sup.1 ) 頁： 19 - 20 2021年6月
Experimental evaluation of loss functions in YOLO-v3 training for the perforation detection and localization in colonoscopic videos 査読有り

K. Jiang, H. Itoh, M. Oda, T. Okumura, Y. Mori, M. Misawa, T. Hayashi, S. E. Kudo, K. Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 16 巻 ( sup.1 ) 頁： 74 - 75 2021年6月
Blood vessel regions segmentation from laparoscopic videos using fully convolutional networks with multi field of view input 査読有り

K. Mori, S. Morimitsu, S. Yamamoto, T. Ozawa, T. Kitasaka, Y. Hayashi, M. Oda, M. Ito, N. Takeshita, K. Misawa

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 16 巻 ( sup.1 ) 頁： 56 - 57 2021年6月
`Intestine segmentation combining Watershed transformation and machine learning-based distance map estimation 査読有り

H. Oda, Y. Hayashi, T. Kitasaka, Y. Tamada, A. Takimoto, A. Hinoki, H. Uchida, K. Suzuki, H. Itoh, M. Oda, K. Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 16 巻 ( sup.1 ) 頁： 89 - 90 2021年6月
Real-time deformation simulation of hollow organs based on XPBD with small time steps and air mesh for surgical simulation 査読有り

S. Li, Y. Hayashi, M. Oda, K. Misawa, K. Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 16 巻 ( sup.1 ) 頁： 21 - 25 2021年6月
Spatial Information Considered Module based on Attention Mechanism for Self-Supervised Depth Estimation from Laparoscopic Image Pairs 査読有り

W. Li, Y. Hayashi, M. Oda, T. Kitasaka, K. Misawa, K. Mori

nternational Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 16 巻 ( sup.1 ) 頁： 45 - 46 2021年6月
機械学習によるCOVID-19症例CT画像の診断支援査読有り

森　健策

映像情報メディア学会誌 75 巻 ( 3 ) 頁： 326 - 329 2021年5月

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担当区分：筆頭著者
Development of a computer-aided detection system for colonoscopy and a publicly accessible large colonoscopy video database (with video) 招待有り査読有り国際誌

Misawa M., Kudo S.e., Mori Y., Hotta K., Ohtsuka K., Matsuda T., Saito S., Kudo T., Baba T., Ishida F., Itoh H., Oda M., Mori K.

Gastrointestinal Endoscopy 93 巻 ( 4 ) 頁： 960 - 967 2021年4月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Gastrointestinal Endoscopy

Background and Aims: Artificial intelligence (AI)–assisted polyp detection systems for colonoscopic use are currently attracting attention because they may reduce the possibility of missed adenomas. However, few systems have the necessary regulatory approval for use in clinical practice. We aimed to develop an AI-assisted polyp detection system and to validate its performance using a large colonoscopy video database designed to be publicly accessible. Methods: To develop the deep learning–based AI system, 56,668 independent colonoscopy images were obtained from 5 centers for use as training images. To validate the trained AI system, consecutive colonoscopy videos taken at a university hospital between October 2018 and January 2019 were searched to construct a database containing polyps with unbiased variance. All images were annotated by endoscopists according to the presence or absence of polyps and the polyps’ locations with bounding boxes. Results: A total of 1405 videos acquired during the study period were identified for the validation database, 797 of which contained at least 1 polyp. Of these, 100 videos containing 100 independent polyps and 13 videos negative for polyps were randomly extracted, resulting in 152,560 frames (49,799 positive frames and 102,761 negative frames) for the database. The AI showed 90.5% sensitivity and 93.7% specificity for frame-based analysis. The per-polyp sensitivities for all, diminutive, protruded, and flat polyps were 98.0%, 98.3%, 98.5%, and 97.0%, respectively. Conclusions: Our trained AI system was validated with a new large publicly accessible colonoscopy database and could identify colorectal lesions with high sensitivity and specificity. (Clinical trial registration number: UMIN 000037064.)

DOI： 10.1016/j.gie.2020.07.060

Scopus

PubMed
Contrastive Learningを用いた肺野CT画像からCOVID-19の自動判定招待有り査読有り

加藤聡太, 堀田一弘, 小田昌宏, 森健策, 大竹義人, 橋本正弘, 明石敏昭

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 120 巻 ( 432 ) 頁： 82 - 86 2021年3月
カスケードCNNによる腹腔鏡動画からの出血領域自動抽出招待有り査読有り

山本翔太, 林雄一郎, 盛満慎太郎, 北坂孝幸, 小田昌宏, 竹下修由, 伊藤雅昭, 森健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 120 巻 ( 431 ) 頁： 172 - 175 2021年3月
Spectral-based Convolutional Graph Neural Networksを用いた腹部動脈領域の血管名自動命名に関する研究招待有り査読有り

日比裕太, 林雄一郎, 北坂孝幸, 伊東隼人, 小田昌宏, 三澤一成, 森健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 120 巻 ( 431 ) 頁： 176 - 181 2021年3月
Artificial Intelligence System to Determine Risk of T1 Colorectal Cancer Metastasis to Lymph Node. 招待有り査読有り国際誌

Kudo SE, Ichimasa K, Villard B, Mori Y, Misawa M, Saito S, Hotta K, Saito Y, Matsuda T, Yamada K, Mitani T, Ohtsuka K, Chino A, Ide D, Imai K, Kishida Y, Nakamura K, Saiki Y, Tanaka M, Hoteya S, Yamashita S, Kinugasa Y, Fukuda M, Kudo T, Miyachi H, Ishida F, Itoh H, Oda M, Mori K

Gastroenterology 160 巻 ( 4 ) 頁： 1075 - 1084.e2 2021年3月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Gastroenterology

Background & Aims: In accordance with guidelines, most patients with T1 colorectal cancers (CRC) undergo surgical resection with lymph node dissection, despite the low incidence (∼10%) of metastasis to lymph nodes. To reduce unnecessary surgical resections, we used artificial intelligence to build a model to identify T1 colorectal tumors at risk for metastasis to lymph node and validated the model in a separate set of patients. Methods: We collected data from 3134 patients with T1 CRC treated at 6 hospitals in Japan from April 1997 through September 2017 (training cohort). We developed a machine-learning artificial neural network (ANN) using data on patients’ age and sex, as well as tumor size, location, morphology, lymphatic and vascular invasion, and histologic grade. We then conducted the external validation on the ANN model using independent 939 patients at another hospital during the same period (validation cohort). We calculated areas under the receiver operator characteristics curves (AUCs) for the ability of the model and US guidelines to identify patients with lymph node metastases. Results: Lymph node metastases were found in 319 (10.2%) of 3134 patients in the training cohort and 79 (8.4%) of /939 patients in the validation cohort. In the validation cohort, the ANN model identified patients with lymph node metastases with an AUC of 0.83, whereas the guidelines identified patients with lymph node metastases with an AUC of 0.73 (P < .001). When the analysis was limited to patients with initial endoscopic resection (n = 517), the ANN model identified patients with lymph node metastases with an AUC of 0.84 and the guidelines identified these patients with an AUC of 0.77 (P = .005). Conclusions: The ANN model outperformed guidelines in identifying patients with T1 CRCs who had lymph node metastases. This model might be used to determine which patients require additional surgery after endoscopic resection of T1 CRCs. UMIN Clinical Trials Registry no: UMIN000038609

DOI： 10.1053/j.gastro.2020.09.027

DOI： 10.1053/j.gastro.2020.09.027

Scopus

PubMed
Unsupervised segmentation of COVID-19 infected lung clinical CT volumes using image inpainting and representation learning 査読有り

Tong Zheng, Masahiro Oda, Chenglong Wang, Takayasu Moriya, Yuichiro Hayashi, Yoshito Otake, Masahiro Hashimoto, Toshiaki Akashi, Masaki Mori, Hirotsugu Takabatake, Hiroshi Natori, Kensaku Mori

Proc. SPIE 11596, Medical Imaging, 2021: Image Processing 頁： 115963F-1 - 6 2021年2月

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担当区分：最終著者,　責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1117/12.2580641
Extremely imbalanced subarachnoid hemorrhage detection based on enseNet-LSTM network with class-balanced loss and transfer learning 査読有り

Zhongyang Lu, Masahiro Oda, Yuichiro Hayashi, Tao Hu, Hayato Itoh, Takeyuki Watadani, Osamu Abe, Masahiro Hashimoto, Masahiro Jinzaki, Kensaku Mori

Proceedings Volume 11597, Medical Imaging 2021: Computer-Aided Diagnosis 頁： 115971Z 2021年2月

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担当区分：最終著者,　責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1117/12.2582088
Single-shot three-dimensional reconstruction for colonoscopic image analysis 査読有り

Hayato Itoh, Masahiro Oda, Yuichi Mori, Masashi Misawa, Shin-ei Kudo, Kinnichi Hotta, Hirotsugu Takabatake, Masaki Mori, Hiroshi Natori, Kensaku Mori

Proc. SPIE 11598, Medical Imaging 2021: Image-Guided Procedures, Robotic Interventions, and Modeling 頁： 115980E-1 - 6 2021年2月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1117/12.2582660
Intestinal region reconstruction of ileus cases from 3D CT images based on graphical representation and its visualization 査読有り

Hirohisa Oda, Yuichiro Hayashi, Takayuki Kitasaka, Yudai Tamada, Aitaro Takimoto, Akinari Hinoki, Hiroo Uchida, Kojiro Suzuki, Hayato Itoh, Masahiro Oda, Kensaku Mori

Proc.SPIE 11597, Medical Imaging 2021: Computer-Aided Diagnosis 2021年2月

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担当区分：最終著者,　責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1117/12.2581261
Lung infection and normal region segmentation from CT volumes of COVID-19 cases 査読有り

Masahiro Oda, Yuichiro Hayashi, Yoshito Otake, Masahiro Hashimoto, Toshiaki Akashi, Kensaku Mori

Proc. SPIE 11597, Medical Imaging 2021: Computer-Aided Diagnosis 頁： 115972X-1 - 6 2021年2月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1117/12.2582066
Extraction of lung and lesion regions from COVID-19 CT volumes using 3D fully convolutional networks 査読有り

Yuichiro Hayashi, Masahiro Oda, Chen Shen, Masahiro Hashimoto, Yoshito Otake, Toshiaki Akashi, Kensaku Mori

Proc.SPIE 11597, Medical Imaging 2021: Computer-Aided Diagnosis 頁： 115972A-1 - 6 2021年2月

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担当区分：最終著者,　責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）

DOI： 10.1117/12.2581818
人工知能（AI）最新動向　AI研究から見たRSNA-AIの広がりを感じる大会招待有り

森健策

インナービジョン 36 巻 ( 2 ) 頁： 25 - 26 2021年2月

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担当区分：筆頭著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
CT画像XAI技術で「新型コロナウィルス肺炎」を85%精度で識別

小田昌宏, 森健策

C-press 120 巻頁： 5 - 6 2021年2月
COVID-19診断支援AI開発における名古屋大学の取り組み

小田昌宏, 鄭通, 林雄一郎, 森健策

39 巻 ( 1 ) 頁： 13 - 19 2021年2月
New method for the assessment of perineural invasion from perihilar cholangiocarcinoma 査読有り

Hiroshi Tanaka, Tsuyoshi Igami, Yoshie Shimoyama, Tomoki Ebata, Yukihiro Yokoyama, Kensaku Mori, Masato Nagino,

Surgery Today 51 巻 ( 2 ) 頁： 136 - 143 2021年1月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1007/s00595-020-02071-x
Current status and future perspective on artificial intelligence for lower endoscopy 招待有り国際誌

Misawa Masashi, Kudo Shin-ei, Mori Yuichi, Maeda Yasuharu, Ogawa Yushi, Ichimasa Katsuro, Kudo Toyoki, Wakamura Kunihiko, Hayashi Takemasa, Miyachi Hideyuki, Baba Toshiyuki, Ishida Fumio, Itoh Hayato, Oda Masahiro, Mori Kensaku

DIGESTIVE ENDOSCOPY 33 巻 ( 2 ) 頁： 273 - 284 2021年1月

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記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Digestive Endoscopy

The global incidence and mortality rate of colorectal cancer remains high. Colonoscopy is regarded as the gold standard examination for detecting and eradicating neoplastic lesions. However, there are some uncertainties in colonoscopy practice that are related to limitations in human performance. First, approximately one-fourth of colorectal neoplasms are missed on a single colonoscopy. Second, it is still difficult for non-experts to perform adequately regarding optical biopsy. Third, recording of some quality indicators (e.g. cecal intubation, bowel preparation, and withdrawal speed) which are related to adenoma detection rate, is sometimes incomplete. With recent improvements in machine learning techniques and advances in computer performance, artificial intelligence-assisted computer-aided diagnosis is being increasingly utilized by endoscopists. In particular, the emergence of deep-learning, data-driven machine learning techniques have made the development of computer-aided systems easier than that of conventional machine learning techniques, the former currently being considered the standard artificial intelligence engine of computer-aided diagnosis by colonoscopy. To date, computer-aided detection systems seem to have improved the rate of detection of neoplasms. Additionally, computer-aided characterization systems may have the potential to improve diagnostic accuracy in real-time clinical practice. Furthermore, some artificial intelligence-assisted systems that aim to improve the quality of colonoscopy have been reported. The implementation of computer-aided system clinical practice may provide additional benefits such as helping in educational poorly performing endoscopists and supporting real-time clinical decision-making. In this review, we have focused on computer-aided diagnosis during colonoscopy reported by gastroenterologists and discussed its status, limitations, and future prospects.

DOI： 10.1111/den.13847

Web of Science

Scopus

PubMed
Dense-layer-based YOLO-v3 for Detection and Localization of Colon Perforations 招待有り査読有り

Jiang Kai, Itoh Hayato, Oda Masahiro, Okumura Taishi, Mori Yuichi, Misawa Masashi, Hayashi Takemasa, Kudo Shin-Ei, Mori Kensaku

MEDICAL IMAGING 2021: COMPUTER-AIDED DIAGNOSIS 11597 巻頁： 115971A-1 - 6 2021年

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記述言語：日本語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Progress in Biomedical Optics and Imaging - Proceedings of SPIE

Endoscopic submucosal dissection is a minimally invasive treatment for early gastric cancer. In endoscopic submucosal dissection, a physician directly removes the mucosa around the lesion under internal endoscopy by using the flush knife. However, the flush knife may accidentally pierce the colonic wall and generate a perforation on it. If physicians overlooking a small perforation, a patient may need emergency open surgery, since a perforation can easily cause peritonitis. For the prevention of overlooking of perforations, a computer-aided diagnosis system has a potential demand. We believe automatic perforation detection and localization function is very useful for the analysis of endoscopic submucosal dissection videos for the development of a computeraided diagnosis system. At current stage, the research of perforation detection and localization progress slowly, automatic image-based perforation detection is very challenge. Thus, we devote to the development of detection and localization of perforations in colonoscopic videos. In this paper, we proposed a supervised-learning method for perforations detection and localization in colonoscopic videos. This method uses dense layers in YOLO-v3 instead of residual units, and a combination of binary cross entropy and generalized intersection over union loss as the loss function in the training process. This method achieved 0.854 accuracy, 0.850 AUC score and 0.884 mean average precision for perforation detection and localization, respectively, as an initial study

DOI： 10.1117/12.2582300

Web of Science

Scopus
[総論]AI時代を見据えた消化器外科手術 AIによる大腸T2癌リンパ節転移予測招待有り査読有り

中原健太, 石田文生, 一政克朗, 森悠一, 三澤将史, 澤田成彦, 工藤進英, Villard Ben, 伊東隼人, 森健策

日本消化器外科学会総会 75回巻頁： WS15 - 6 2020年12月

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記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：(一社)日本消化器外科学会
Improving contrast and spatial resolution in crystal analyzer based x ray dark field imaging 査読有り

Masami Ando Yuki Nakao Ge Jin Hiroshi Sugiyama Naoki Sunaguchi Yongjin Sung Yoshifumi Suzuki Yong Sun Michio Tanimoto Katsuhiro Kawashima Tetsuya Yuasa Kensaku Mori Shu Ichihara Rajiv Gupta,

Medical Physics 47 巻 ( 11 ) 頁： 5505 - 5513 2020年11月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1002/mp.14442
多元計算解剖モデルと人工知能に基づく診断治療支援招待有り査読有り

森　健策

映像情報メディア学会誌 74 巻 ( 6 ) 頁： 909-915 2020年11月

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担当区分：筆頭著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
Preliminary study of Loss-Function Design for Detection and Localization of Perforations with YOLO-v3 in Colonoscopic Images

22 巻 ( 4 ) 頁： 348 - 349 2020年11月

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担当区分：最終著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
腸閉塞およびイレウスの診断支援システムにおける距離マップの導入

小田紘久, 林雄一郎, 北坂孝幸，玉田雄大,滝本愛太朗，檜顕成, 内田広夫，鈴木耕次郎, 伊東隼人，小田昌宏，森　健策

日本コンピュータ外科学会誌第29回日本コンピュータ外科学会大会特集号 22 巻 ( 4 ) 頁： 282 - 284 2020年11月

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担当区分：最終著者,　責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
局所情報に注目した腹腔鏡動画像からの出血領域抽出

山本翔太, 盛満慎太郎，林　雄一郎，北坂　孝幸，小田　昌宏，伊藤　雅昭，竹下　修由,　森　健策

日本コンピュータ外科学会誌第29回日本コンピュータ外科学会大会特集号 22 巻 ( 4 ) 頁： 285 - 286 2020年11月

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担当区分：最終著者,　責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
Dilated convolution を用いた腹腔鏡動画像からの血管領域抽出における空間情報利用に関する検討

盛満慎太郎, 山本翔太, 小澤卓也, 北坂孝幸, 林　雄一郎, 小田昌宏, 伊藤雅昭, 竹下修由，三澤一成, 森　健策

日本コンピュータ外科学会誌第29回日本コンピュータ外科学会大会特集号 22 巻 ( 4 ) 頁： 287 - 288 2020年11月

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担当区分：最終著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
表現学習に基づくクラスタリングによるCOVID-19 肺CT像からの病変部抽出手法

鄭通, 小田昌宏, 王成龍，林　雄一郎，橋本正弘, 大竹義人，明石敏昭, 森　健策

日本コンピュータ外科学会誌第29回日本コンピュータ外科学会大会特集号 22 巻 ( 4 ) 頁： 294 - 295 2020年11月

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担当区分：最終著者,　責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
深層学習によるMRI画像からの神経鞘腫の自動位置検出

小田昌宏, 伊藤定之, 今釜史郎, 森健策

日本コンピュータ外科学会誌第29回日本コンピュータ外科学会大会特集号 22 巻 ( 4 ) 頁： 296 - 297 2020年11月

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担当区分：最終著者,　責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
腹腔鏡動画像用オンラインアノテーションツールの開発

屠芸豪, 伊東隼人，小澤卓也，小田昌宏, 竹下修由，伊藤雅昭，森健策

日本コンピュータ外科学会誌第29回日本コンピュータ外科学会大会特集号 22 巻 ( 4 ) 頁： 306 - 307 2020年11月

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担当区分：最終著者,　責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
呼吸器外科における仮想胸腔鏡像による手術ナビゲーションシステムを用いた手術支援の検討

林雄一郎, 中村彰太，森健策

日本コンピュータ外科学会誌第29回日本コンピュータ外科学会大会特集号 22 巻 ( 4 ) 頁： 337 2020年11月

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担当区分：最終著者,　責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
気管支鏡ナビゲーションのための敵対的生成による内視鏡画像深度推定の評価

王成, 小田昌宏，林雄一郎，北坂孝幸，本間裕敏，高畠博嗣，森雅樹，名取博, 森　健策

日本コンピュータ外科学会誌第29回日本コンピュータ外科学会大会特集号 22 巻 ( 4 ) 頁： 338 - 339 2020年11月

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担当区分：最終著者,　責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
SUN database : 大腸ポリープ自動検出器の精度評価に向けた試験用画像

伊東隼人, 三澤将史，森悠一，小田　昌宏，工藤　進英, 森健策

日本コンピュータ外科学会誌第29回日本コンピュータ外科学会大会特集号 22 巻 ( 4 ) 頁： 346 - 347 2020年11月

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担当区分：最終著者,　責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
Cost savings in colonoscopy with artificial intelligence-aided polyp diagnosis: an add-on analysis of a clinical trial (with video) 招待有り査読有り国際誌

Mori Y., Kudo S.e., East J.E., Rastogi A., Bretthauer M., Misawa M., Sekiguchi M., Matsuda T., Saito Y., Ikematsu H., Hotta K., Ohtsuka K., Kudo T., Mori K.

Gastrointestinal Endoscopy 92 巻 ( 4 ) 頁： 905 - 911 2020年10月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Gastrointestinal Endoscopy

Background and Aims: Artificial intelligence (AI) is being implemented in colonoscopy practice, but no study has investigated whether AI is cost saving. We aimed to quantify the cost reduction using AI as an aid in the optical diagnosis of colorectal polyps. Methods: This study is an add-on analysis of a clinical trial that investigated the performance of AI for differentiating colorectal polyps (ie, neoplastic versus non-neoplastic). We included all patients with diminutive (≤5 mm) rectosigmoid polyps in the analyses. The average colonoscopy cost was compared for 2 scenarios: (1) a diagnose-and-leave strategy supported by the AI prediction (ie, diminutive rectosigmoid polyps were not removed when predicted as non-neoplastic), and (2) a resect-all-polyps strategy. Gross annual costs for colonoscopies were also calculated based on the number and reimbursement of colonoscopies conducted under public health insurances in 4 countries. Results: Overall, 207 patients with 250 diminutive rectosigmoid polyps (104 neoplastic, 144 non-neoplastic, and 2 indeterminate) were included. AI correctly differentiated neoplastic polyps with 93.3% sensitivity, 95.2% specificity, and 95.2% negative predictive value. Thus, 105 polyps were removed and 145 were left under the diagnose-and-leave strategy, which was estimated to reduce the average colonoscopy cost and the gross annual reimbursement for colonoscopies by 18.9% and US$149.2 million in Japan, 6.9% and US$12.3 million in England, 7.6% and US$1.1 million in Norway, and 10.9% and US$85.2 million in the United States, respectively, compared with the resect-all-polyps strategy. Conclusions: The use of AI to enable the diagnose-and-leave strategy results in substantial cost reductions for colonoscopy.

DOI： 10.1016/j.gie.2020.03.3759

Scopus

PubMed
Prediction of dose distribution from luminescence image of water using a deep convolutional neural network for particle therapy 査読有り

Takuya Yabe, Seiichi Yamamoto, Masahiro Oda, Kensaku Mori, Toshiyuki Toshito, Takashi Akagi

Medical Physics 47 巻 ( 9 ) 頁： 3882-3891 2020年9月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1002/mp.14372
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

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 120 巻 ( 156 ) 頁： 69 - 74 2020年9月

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担当区分：最終著者,　責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）
腹腔鏡手術動画像データベース構築に向けたリモートアノテーションツールのプロトタイプ開発

屠芸豪, 伊東隼人, 小澤卓也, 小田昌宏, 竹下修由, 伊藤雅昭, 森健策

第39回日本医用画像工学会大会予稿集頁： 611 - 615 2020年9月

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担当区分：最終著者,　責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
ニューラルネットワークとSpherical K-meansを用いた胃壁マイクロCT像からの層構造および腫瘍抽出の検討

御手洗翠, 小田紘久, 杉野貴明, 守谷享泰, 伊東隼人, 小田昌宏, 小宮山琢真, 古川和宏, 宮原良二, 藤城光弘, 森雅樹, 高畠博嗣, 名取博, 森健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 120 巻 ( 156 ) 頁： 1 - 6 2020年9月

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担当区分：最終著者,　責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）
Spatial Information Considered Self-Supervised Depth Estimation Based on Image Pairs from Stereo Laparoscope

Wenda Li, Yuichiro Hayashi, Masahiro Oda, Takayuki Kitasaka, Kazunari Misawa, Kensaku Mori

頁： 602 - 606 2020年9月

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担当区分：最終著者,　責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
Preliminary Study of Perforation Detection and Localization for Colonoscopy Video

Kai Jiang, Hayato Itoh, Masahiro Oda, Taishi Okumura, Yuichi Mori, Masashi Misawa, Takemasa Hayashi, Shin-Ei Kudo, Kensaku Mori

頁： 142 - 147 2020年9月

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担当区分：最終著者,　責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
読影レポート解析を利用した医用画像データベースからのアノテーション付きデータセット作成に関する初期検討

林雄一郎, 鈴村悠輝, 岡崎真治, 小田昌宏, 森健策

第39回日本医用画像工学会大会予稿集頁： 163 - 167 2020年9月

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担当区分：最終著者,　責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
A study on Subarachnoid Hemorrhage automatic detection utilized Transfer Learning on extremely imbalanced brain CT datasets

Zhongyang Lu, Masahiro Oda, Yuichiro Hayashi, Tao Hu, Hayato Ito，Takeyuki Watadani，Osamu Abe，Masahiro Hashimoto，Masahiro Jinzaki，Kensaku Mori

頁： 168 - 172 2020年9月

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担当区分：最終著者,　責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
COVID-19 症例の定量評価のためのCT 像からの肺野自動セグメンテーション

小田昌宏, 林雄一郎, 大竹義人, 橋本正弘, 明石敏昭, 森健策

第39回日本医用画像工学会大会予稿集頁： 181 - 184 2020年9月

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担当区分：最終著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
Preliminary Study on Classification of Interstitial Cystitis Using Cystoscopy Images

Tao Chu, Masahiro Oda, Akira Furuta, Tokunori Yamamoto, Kensaku Mori

頁： 186 - 191 2020年9月

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担当区分：最終著者,　責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
Dilated convolution を用いた FCN による腹腔鏡動画像からの血管領域抽出

盛満慎太郎, 山本翔太, 北坂孝幸, 林雄一郎, 小田昌宏, 竹下修由, 伊藤雅昭, 三澤一成, 森健策

第39回日本医用画像工学会大会予稿集頁： 230 - 233 2020年9月

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担当区分：最終著者,　責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
大域及び局所情報を用いた深層学習による出血領域自動セグメンテーション

山本翔太, 盛満慎太郎, 林雄一郎, 北坂孝幸, 小田昌宏, 伊藤雅昭, 竹下修由, 森健策

第39回日本医用画像工学会大会予稿集頁： 246 - 249 2020年9月

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担当区分：最終著者,　責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
広範囲の隣接関係を考慮したグラフニューラルネットワークを用いた腹部動脈血管名自動命名の検討

日比裕太, 林雄一郎, 北坂孝幸, 伊東隼人, 小田昌宏, 三澤一成, 森健策

第39回日本医用画像工学会大会予稿集頁： 268 - 271 2020年9月

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担当区分：最終著者,　責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
Cross-phase CT Image Registration Using Convolutional Neural Network

Tao Hu, Masahiro Oda, Yuichiro Hayashi, Zhongyang Lu, Kanako Kunishishima Kumamaru, Shigeki Aoki, Kensaku Mori

頁： 276 - 280 2020年9月

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担当区分：最終著者,　責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
Unsupervised 3D Super-resolution of Clinical CT Volumes by Utilizing Multi-axis 2D Super-resolution

第39回日本医用画像工学会大会予稿集頁： 377 - 384 2020年9月

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担当区分：最終著者,　責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
Preliminary Study on Classification of Hands' Bone Marrow Edema Using X-ray Images

Dongping Pan, Masahiro Oda, Kou Katayama, Takanobu Okubo, Kensaku Mori

頁： 488 - 493 2020年9月

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担当区分：最終著者,　責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
大腸内視鏡のための教師なし深度画像推定法における補助タスク検討

伊東隼人, 小田昌宏, 森悠一, 三澤将史, 工藤進英, 堀田欣一, 高畠博嗣, 森雅樹, 名取博, 森健策

第39回日本医用画像工学会大会予稿集頁： 563 - 568 2020年9月

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担当区分：最終著者,　責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
泌尿器科画像診断に用いられるAI技術とその応用

森　健策

泌尿器外科 33 巻 ( 6 ) 頁： 557-561 2020年6月

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記述言語：日本語
Detecting ganglion cells on virtual slide images: Macroscopic masking by superpixel 査読有り

H. Oda, Y. Tamada, K. Nishio, T. Kitasaka, H. Amano, K. Chiba, A. Hinoki, H. Uchida, M. Oda, K. Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 15 巻 ( 1 ) 頁： S169 - S170 2020年6月

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担当区分：最終著者,　責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）
An Application of Multi-organ Segmentation from Thick-slice Abdominal CT Volumes using Transfer Learning 査読有り

C. Shen, M. Oda, H. Roth, H. Oda, Y. Hayashi, K. Misawa, K. Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 15 巻 ( 1 ) 頁： S17 - S18 2020年6月

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担当区分：最終著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）
Virtual cleansing by unpaired image translation of intestines for detecting obstruction 査読有り

K. Nishio, H. Oda, T. Kitasaka, Y. Tamada, H. Amano, A. Takimoto, K. Chiba, Y. Hayashi, H. Itoh, M. Oda, A. Hinoki, H. Uchida, K. Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 15 巻 ( 1 ) 頁： S21 - S22 2020年6月

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担当区分：最終著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）
TinyLoss: loss function for tiny image difference evaluation and its application to unpaired non-contrast to contrast abdominal CT estimation 査読有り

M. Oda, T. Hu, K. K. Kumamaru, T. Akashi, S. Aoki, K. Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 15 巻 ( 1 ) 頁： S25 - S26 2020年6月

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担当区分：責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）
SR-CycleGAN V2: CycleGAN-based unsupervised superresolution with pixel-shuffling 査読有り

T. Zheng, H. Oda, T. Moriya, T. Sugino, S. Nakamura, M. Oda, M. Mori, H. Takabatake, H. Natori, K. Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 15 巻 ( 1 ) 頁： S27 - S28 2020年6月

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担当区分：最終著者,　責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）
Blood vessel segmentation from laparoscopic video using ConvLSTM U-Net

S. Morimitsu, S. Yamamoto, T. Ozawa, T. Kitasaka, Y. Hayashi, M. Oda, M. Ito, N. Takeshita, K. Misawa, K. Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 15 巻 ( 1 ) 頁： S63 - S64 2020年6月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）
Extraction of blood vessel regions in liver from CT volumes using fully convolutional networks for computer assisted liver surgery 査読有り

Y. Hayashi, C. Shen, T. Igami, M. Nagino, K. Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 15 巻 ( 1 ) 頁： S152 - S153 2020年6月

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担当区分：最終著者,　責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）
AIによるSSA/Pの超拡大内視鏡診断招待有り査読有り

小川悠史, 工藤進英, 森悠一, 三澤将史, 片岡伸一, 前田康晴, 一政克朗, 石垣智之, 工藤豊樹, 若村邦彦, 林武雅, 馬場俊之, 石田文生, 伊東隼人, 小田昌宏, 森健策

日本大腸検査学会雑誌 36 巻 ( 2 ) 頁： 125 - 125 2020年5月

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記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：(社)日本大腸検査学会
バーチャル・リアリティ手術シュミレーター（VRS）の意義と今後の展望

藤原道隆, 林雄一郎, 高見秀樹, 田中千恵, 森健策, 小寺泰弘

臨床外科 75 巻 ( 4 ) 頁： 476 - 482 2020年4月
Cardiac fiber tracking on super high-resolution CT images: a comparative study 招待有り国際誌

Oda Hirohisa, Roth Holger R., Sugino Takaaki, Sunaguchi Naoki, Usami Noriko, Oda Masahiro, Shimao Daisuke, Ichihara Shu, Yuasa Tetsuya, Ando Masami, Akita Toshiaki, Narita Yuji, Mori Kensaku

JOURNAL OF MEDICAL IMAGING 7 巻 ( 2 ) 頁： 026001 - 026001 2020年3月

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記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Journal of Medical Imaging

Purpose: High-resolution cardiac imaging and fiber analysis methods are required to understand cardiac anatomy. Although refraction-contrast x-ray CT (RCT) has high soft tissue contrast, it cannot be commonly used because it requires a synchrotron system. Microfocus x-ray CT (μCT) is another commercially available imaging modality. Approach: We evaluate the usefulness of μCT for analyzing fibers by quantitatively and objectively comparing the results with RCT. To do so, we scanned a rabbit heart by both modalities with our original protocol of prepared materials and compared their image-based analysis results, including fiber orientation estimation and fiber tracking. Results: Fiber orientations estimated by two modalities were closely resembled under the correlation coefficient of 0.63. Tracked fibers from both modalities matched well the anatomical knowledge that fiber orientations are different inside and outside of the left ventricle. However, the μCT volume caused incorrect tracking around the boundaries caused by stitching scanning. Conclusions: Our experimental results demonstrated that μCT scanning can be used for cardiac fiber analysis, although further investigation is required in the differences of fiber analysis results on RCT and μCT.

DOI： 10.1117/1.JMI.7.2.026001

Web of Science

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CiNii Research
3Dプリンティングの最新動向招待有り

森　健策

インナービジョン 35 巻 ( 2 ) 頁： 36-37 2020年2月

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担当区分：筆頭著者,　最終著者,　責任著者記述言語：日本語
Spatial information-embedded fully convolutional networks for multi-organ segmentation with improved data augmentation and instance normalization 査読有り

Chen Shen, Chenglong Wang, Holger R. Roth, Masahiro Oda, Yuichiro Hayashi, Kazunari Misawa, Kensaku Mori

Medical Imaging 2020: Image Processing 11313 巻 2020年2月

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担当区分：最終著者,　責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）
Organ segmentation from full-size CT images using memory-efficient FCN 査読有り

Chenglong Wang, Masahiro Oda, Kensaku Mori

Medical Imaging 2020: Image Processing 11314 巻 2020年2月

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担当区分：最終著者,　責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）
Multi-modality super-resolution loss for GAN-based super-resolution of clinical CT images using micro CT image database 査読有り

Tong Zheng, Hirohisa Oda, Takayasu Moriya, Takaaki Sugino, Shota Nakamura, Masahiro Oda, Masaki Mori, Hirotsugu Takabatake, Hiroshi Natori, Kensaku Mori

Medical Imaging 2020: Image Processing 11313 巻 2020年2月

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担当区分：最終著者,　責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）
Visualizing intestines for diagnostic assistance of ileus based on intestinal region segmentation from 3D CT images 査読有り

Hirohisa Oda, Kohei Nishio, Takayuki Kitasaka, Hizuru Amano, Aitaro Takimoto, Akinari Hinoki, Hiroo Uchida, Kojiro Suzuki, Hayato Itoh, Masahiro Oda, Kensaku Mori

Medical Imaging 2020: Image Processing 11314 巻 2020年2月

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担当区分：最終著者,　責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）
Visualising decision-reasoning regions in computer-aided pathological pattern diagnosis of endoscytoscopic images based on CNN weights analysis 査読有り

Hayato Itoh, Zhongyang Lu, Yuichi Mori, Masashi Misawa, Masahiro Oda, Shin-ei Kudo, Kensaku Mori

Medical Imaging 2020: Image Processing 11314 巻 2020年2月

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担当区分：最終著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）
Usefulness of fine-tuning for deep learning based multi-organ regions segmentation method from non-contrast CT volumes using small training dataset 査読有り

Yuichiro Hayashi, Chen Shen, Holger R. Roth, Masahiro Oda, Kazunari Misawa, Masahiro Jinzaki, Masahiro Hashimoto, Kanako K. Kumamaru, Shigeki Aoki, Kensaku Mori

Medical Imaging 2020: Image Processing 11314 巻 2020年2月

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担当区分：最終著者,　責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）
Automated eye disease classification method from anterior eye image using anatomical structure focused image classification technique 査読有り

Masahiro Oda, Naoyuki Maeda, Takefumi Yamaguchi, Hideki Fukuoka, Yuta Ueno, Kensaku Mori

Medical Imaging 2020: Image Processing 11314 巻 2020年2月

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担当区分：最終著者,　責任著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）
Improved visual SLAM for bronchoscope tracking and registration with pre-operative CT images

Cheng Wang, Masahiro Oda, Yuichiro Hayashi, Takayuki Kitasaka, Hirotoshi Honma, Hirotsugu Takabatake, Masaki Mori, Hiroshi Natori, Kensaku Mori

Medical Imaging 2020: Image Processing 11315 巻 2020年2月

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担当区分：最終著者記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）
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

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 119 巻 ( 399 ) 頁： 129 - 134 2020年1月

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担当区分：最終著者,　責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）
腹腔鏡下手術支援のためのU-Netに基づく腹腔鏡動画像からの出血領域の推定

山本翔太, 林雄一郎, 盛満慎太郎, 小澤卓也, 北坂孝幸, 小田昌宏, 竹下修由, 伊藤雅昭, 森健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 119 巻 ( 399 ) 頁： 209 - 214 2020年1月

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担当区分：最終著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）
MICCAI 2019参加報告

小田昌宏, 伊東隼人, 宮内翔子, 諸岡健一, 松崎博貴, 花岡昇平, 古川亮, 増谷佳孝, 森健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 119 巻 ( 399 ) 頁： 219 - 226 2020年1月

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担当区分：最終著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）
CycleGANによる腸管電子洗浄とその腸管閉塞部位検出への応用

西尾光平, 小田紘久, 千馬耕亮, 北坂孝幸, 林雄一郎, 伊東隼人, 小田昌宏, 檜顕成, 内田広夫, 森健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 119 巻 ( 399 ) 頁： 243 - 248 2020年1月

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担当区分：最終著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）
臨床肺CT画像と切除肺マイクロCT画像の非剛体位置合わせ手法の検討

波多腰慎矢, 小田紘久, 林雄一郎, Holger R. Roth, 中村彰太, 小田昌宏, 森雅樹, 高畠博嗣, 名取博, 森健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 119 巻 ( 399 ) 頁： 249 - 254 2020年1月

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担当区分：最終著者,　責任著者記述言語：日本語掲載種別：研究論文（研究会，シンポジウム資料等）
Realistic Endoscopic Image Generation Method Using Virtual-to-real Image-domain Translation

Masahiro Oda, Kiyohito Tanaka, Hirotsugu Takabatake, Masaki Mori, Hiroshi Natori, Kensaku Mori

Healthcare Technology Letters 6 巻 ( 6 ) 頁： 214-219 2019年12月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）
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

RSNA2019 頁： AI020-EB-X 2019年12月

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記述言語：英語
Micro Lung Cancer Analysis Based on Micro CT Imaging Using Generative Adversarial Network

Kensaku Mori, Takayasu Moriya, Hirohisa Oda, MENG , Midori Mitarai, Masahiro Oda, Shota Nakamura, Takaaki Sugino, Holger R. Roth

RSNA2019 頁： CH007-EC-X 2019年12月

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記述言語：英語
Automatic Quantitative Analysis of Kidney Tumor Using 3D Fully Convolutional Network

Chenglong Wang, Masahiro Oda, Yuichiro Hayashi, Naoto Sassa, Tokunori Yamamoto, Kensaku Mori

RSNA2019 頁： UR002-EB-X 2019年12月

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記述言語：英語
Technique for Improving Accuracy of Deep Learning-based Multi-Organ Segmentation from CT Volumes

Chen Shen, Hirohisa Oda, MENG, Masahiro Oda, Holger R. Roth, Yuichiro Hayashi, Kensaku Mori, Takayuki Kitasaka, Kazunari Misawa

RSNA2019 頁： N021-EC-X 2019年12月

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記述言語：英語
大腸肛門病理学におけるAI利用の将来像

森健策

日本大腸肛門病学学術集会　抄録号頁： A17 2019年10月

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記述言語：日本語
機械学習を用いた医療支援

森健策

第84回日本泌尿器気学会東部総会, プログラム抄録集頁： 123 2019年10月

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記述言語：日本語
胸部領域AIの歴史と今後-歴史的研究を振り返りながら今後を展望する-

森健策

臨床画像 35 巻 ( 10 ) 頁： 1139-1149 2019年10月

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記述言語：日本語
Realistic Endoscopic Image Generation Method Using Virtual-to-real Image-domain Translation

Masahiro Oda, Kiyohito Tanaka, Hirotsugu Takabatake, Masaki Mori, Hiroshi Natori, Kensaku Mori

MICCAI 2019 Healthcare Technology Letters 2019年10月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1049/htl.2019.0071
Stable Polyp-Scene Classification via Subsampling and Residual Learning from an Imbalanced Large Dataset

Hayato Itoh, Holger Roth, Masahiro Oda, Masashi Misawa, Yuichi Mori, Shin-Ei Kudo, Kensaku Mori

MICCAI 2019 Healthcare Technology Letters 頁： 1-6 2019年10月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1049/htl.2019.0079
Spaciousness Filters for Non-contrast CT Volume Segmentation of the Intestine Region for Emergency Ileus Diagnosis

Hirohisa Oda, Kohei Nishio, Takayuki Kitasaka, Benjamin Villard, Hizuru Amano, Kosuke Chiba, Akinari Hinoki, Hiroo Uchida, Kojiro Suzuki, Hayato Itoh, Masahiro Oda, Kensaku Mori

MICCAI 2019 LNCS 11840 巻頁： 104-114 2019年10月

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記述言語：英語
Unsupervised Segmentation of Micro-CT Images of Lung Cancer Specimen Using Deep Generative Models

Takayasu Moriya, Hirohisa Oda, Midori Mitarai, Shota Nakamura, Holger R. Roth, Masahiro Oda, Kensaku Mori

MICCAI 2019 LNCS 11769 巻頁： 240-248 2019年10月

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記述言語：英語
Tubular Structure Segmentation Using Spatial Fully Connected Network With Radial Distance Loss for 3D Medical images

Chenglong Wang, Yuichiro Hayashi, Masahiro Oda, Hayato Itoh, Takayuki Kitasaka, Alejandro Frangi, Kensaku Mori

MICCAI 2019 LNCS 11769 巻頁： 348-356 2019年10月

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記述言語：英語
Intelligent Image Synthesis to Attack a egmentation CNN Using Adversarial Learning

Liang Chen, Paul Bentley, Kensaku Mori, Kazunari Misawa, Michitaka Fujiwara, Daniel Rueckert

MICCAI 2019 LNCS 11827 巻頁： 90-99 2019年10月

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記述言語：英語
人工知能時代の医療を考える

森　健策

EAJ NEWS「AI×医療」特集号 ( 181 ) 頁： 6-8 2019年10月

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記述言語：日本語
Precise estimation of renal vascular dominant regions using spatially aware fully convolutional networks, tensor-cut and Voronoi diagrams

Chenglong Wang, Holger R. Roth, Takayuki Kitasaka, Masahiro Oda, Yuichiro Hayashi, Yasushi Yoshino, Tokunori Yamamoto, Naoto Sassa, Momokazu Goto, Kensaku Mori

Computerized Medical Imaging and Graphics 77 巻 ( 10642 ) 頁： 1-13 2019年10月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1016/j.compmedimag.2019.101642
Unsupervised Segmentation of Micro-CT Images of Lung Cancer Specimen Using Deep Generative Models

Takayasu Moriya, Hirohisa Oda, Midori Mitarai, Shota Nakamura, Holger R. Roth, Masahiro Oda, Kensaku Mori,

LNCS11769 頁： 240-248 2019年10月

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記述言語：英語
Tubular Structure Segmentation Using Spatial Fully Connected Network With Radial Distance Loss for 3D Medical images

Chenglong Wang, Yuichiro Hayashi, Masahiro Oda, Hayato Itoh, Takayuki Kitasaka, Alejandro Frangi, Kensaku Mori

LNCS11769 頁： 348-356 2019年10月

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記述言語：英語
Intelligent Image Synthesis to Attack a segmentation CNN Using Adversarial Learning

Liang Chen, Paul Bentley, Kensaku Mori, Kazunari Misawa, Michitaka Fujiwara, Daniel Rueckert,

LNCS11827 頁： 90-99 2019年10月

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記述言語：英語
Spaciousness Filters for Non-contrast CT Volume Segmentation of the Intestine Region for Emergency Ileus Diagnosis

Hirohisa Oda, Kohei Nishio, Takayuki Kitasaka, Benjamin Villard, Hizuru Amano, Kosuke Chiba, Akinari Hinoki, Hiroo Uchida, Kojiro Suzuki, Hayato Itoh, Masahiro Oda, Kensaku Mori

LNCS 11840 頁： 104-114 2019年10月

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記述言語：英語
Artificial Intelligence-assisted System Improves Endoscopic Identification of Colorectal Neoplasms 査読有り国際誌

Kudo S.e., Misawa M., Mori Y., Hotta K., Ohtsuka K., Ikematsu H., Saito Y., Takeda K., Nakamura H., Ichimasa K., Ishigaki T., Toyoshima N., Kudo T., Hayashi T., Wakamura K., Baba T., Ishida F., Inoue H., Itoh H., Oda M., Mori K.

Clinical Gastroenterology and Hepatology 18 巻 ( 8 ) 頁： 1874 - 1881 2019年9月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Clinical Gastroenterology and Hepatology

Background & Aims: Precise optical diagnosis of colorectal polyps could improve the cost-effectiveness of colonoscopy and reduce polypectomy-related complications. However, it is difficult for community-based non-experts to obtain sufficient diagnostic performance. Artificial intelligence-based systems have been developed to analyze endoscopic images; they identify neoplasms with high accuracy and low interobserver variation. We performed a multi-center study to determine the diagnostic accuracy of EndoBRAIN, an artificial intelligence-based system that analyzes cell nuclei, crypt structure, and microvessels in endoscopic images, in identification of colon neoplasms. Methods: The EndoBRAIN system was initially trained using 69,142 endocytoscopic images, taken at 520-fold magnification, from patients with colorectal polyps who underwent endoscopy at 5 academic centers in Japan from October 2017 through March 2018. We performed a retrospective comparative analysis of the diagnostic performance of EndoBRAIN vs that of 30 endoscopists (20 trainees and 10 experts); the endoscopists assessed images from 100 cases produced via white-light microscopy, endocytoscopy with methylene blue staining, and endocytoscopy with narrow-band imaging. EndoBRAIN was used to assess endocytoscopic, but not white-light, images. The primary outcome was the accuracy of EndoBrain in distinguishing neoplasms from non-neoplasms, compared with that of endoscopists, using findings from pathology analysis as the reference standard. Results: In analysis of stained endocytoscopic images, EndoBRAIN identified colon lesions with 96.9% sensitivity (95% CI, 95.8%–97.8%), 100% specificity (95% CI, 99.6%–100%), 98% accuracy (95% CI, 97.3%–98.6%), a 100% positive-predictive value (95% CI, 99.8%–100%), and a 94.6% negative-predictive (95% CI, 92.7%–96.1%); these values were all significantly greater than those of the endoscopy trainees and experts. In analysis of narrow-band images, EndoBRAIN distinguished neoplastic from non-neoplastic lesions with 96.9% sensitivity (95% CI, 95.8–97.8), 94.3% specificity (95% CI, 92.3–95.9), 96.0% accuracy (95% CI, 95.1–96.8), a 96.9% positive-predictive value, (95% CI, 95.8–97.8), and a 94.3% negative-predictive value (95% CI, 92.3–95.9); these values were all significantly higher than those of the endoscopy trainees, sensitivity and negative-predictive value were significantly higher but the other values are comparable to those of the experts. Conclusions: EndoBRAIN accurately differentiated neoplastic from non-neoplastic lesions in stained endocytoscopic images and endocytoscopic narrow-band images, when pathology findings were used as the standard. This technology has been authorized for clinical use by the Japanese regulatory agency and should be used in endoscopic evaluation of small polyps more widespread clinical settings. UMIN clinical trial no: UMIN000028843.

DOI： 10.1016/j.cgh.2019.09.009

Scopus

PubMed
人工知能による画像診断支援-どこまでできたか.そして,その先は？

森健策

第46回日本小児内視鏡研究会プログラム・抄録集頁： 11 2019年7月

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記述言語：日本語
Artificial intelligence and upper gastrointestinal endoscopy: Current status and future perspective 国際誌

Mori Yuichi, Kudo Shin-ei, Mohmed Hussein E. N., Misawa Masashi, Ogata Noriyuki, Itoh Hayato, Oda Masahiro, Mori Kensaku

DIGESTIVE ENDOSCOPY 31 巻 ( 4 ) 頁： 378 - 388 2019年7月

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記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Digestive Endoscopy

With recent breakthroughs in artificial intelligence, computer-aided diagnosis (CAD) for upper gastrointestinal endoscopy is gaining increasing attention. Main research focuses in this field include automated identification of dysplasia in Barrett's esophagus and detection of early gastric cancers. By helping endoscopists avoid missing and mischaracterizing neoplastic change in both the esophagus and the stomach, these technologies potentially contribute to solving current limitations of gastroscopy. Currently, optical diagnosis of early-stage dysplasia related to Barrett's esophagus can be precisely achieved only by endoscopists proficient in advanced endoscopic imaging, and the false-negative rate for detecting gastric cancer is approximately 10%. Ideally, these novel technologies should work during real-time gastroscopy to provide on-site decision support for endoscopists regardless of their skill; however, previous studies of these topics remain ex vivo and experimental in design. Therefore, the feasibility, effectiveness, and safety of CAD for upper gastrointestinal endoscopy in clinical practice remain unknown, although a considerable number of pilot studies have been conducted by both engineers and medical doctors with excellent results. This review summarizes current publications relating to CAD for upper gastrointestinal endoscopy from the perspective of endoscopists and aims to indicate what is required for future research and implementation in clinical practice.

DOI： 10.1111/den.13317

Web of Science

Scopus

PubMed

CiNii Research
Artificial intelligence and upper gastrointestinal endoscopy: current status and future perspective 査読有り

Yuichi Mori, Shinei Kudo, Hussein Ebaid Naeem Mohmed, Masashi Misawa, Noriyuki Ogata, Hayato Itoh, Masahiro Oda, Kensaku Mori

Digestive endoscopy 34 巻 ( 4 ) 頁： 378-388 2019年7月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1111 den.13317
大腸内視鏡（コロノスコピー）画像診断支援ソフトウェアの開発

森健策

インナービジョン 2019年7月号 34 巻 ( 7 ) 頁： 45 2019年7月

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記述言語：日本語
内視鏡検査手術における超音波画像の利用-マルチモダリティ画像統合-

森健策

計測と制御 58 巻 ( 7 ) 頁： 541-544 2019年7月

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記述言語：日本語
単眼腹腔鏡映像からの奥行き推定を利用した術具セグメンテーション

鈴木拓矢, 道満恵介, 目加田慶人, 三澤一成, 森健策

第38回日本医用画像工学会大会予稿集頁： OP1-11 2019年7月

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記述言語：日本語
多元計算解剖学のその先にあるもの

森　健策

第38回日本医用画像工学会大会予稿集頁： SY2-5 2019年7月

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記述言語：日本語
3D fully convolutional network を用いた腎腫瘍の定量評価における初期検討

王成龍, 小田昌宏, 林雄一郎, 佐々直人, 山本徳則, 森健策

第38回日本医用画像工学会大会予稿集頁： OP5-23 2019年7月

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記述言語：日本語
深層学習を用いた非造影 CT 画像からの複数臓器領域の抽出に関する検討

林雄一郎, 申忱, Roth Holger, 小田昌宏, 三澤一成, 森健策

第38回日本医用画像工学会大会予稿集頁： OP5-14 2019年7月

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記述言語：日本語
グラフ畳み込みニューラルネットワークを用いた腹部動脈血管名自動命名の初期検討

日比裕太, 林雄一郎, 北坂孝幸, 伊東隼人, 小田昌宏, 三澤一成, 森健策

第38回日本医用画像工学会大会予稿集頁： OP5-11 2019年7月

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記述言語：日本語
移学習を用いた腹部 thick-slice CT 像における多臓器領域の自動抽出の初期検討

申忱, ロスホルガー, 林　雄一郎, 小田紘久, 小田昌宏, 三澤一成, 森健策

第38回日本医用画像工学会大会予稿集頁： OP4-15 2019年7月

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記述言語：日本語
深層学習を用いた腹腔鏡手術動画像の出血領域自動セグメンテーション

山本翔太, 小田紘久, 林雄一郎, 北坂孝幸, 小田昌宏, 伊藤雅昭, 竹下修由, 森健策

第38回日本医用画像工学会大会予稿頁： OP4-13 2019年7月

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記述言語：日本語
開腹手術映像における遮蔽物除去システムの VR 化

北坂孝幸, 伊藤幹也, 駒形和哉, 三澤一成, 森健策

第38回日本医用画像工学会大会予稿集頁： OP4-10 2019年7月

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記述言語：日本語
μ CT を用いた改良版 Cycle-GAN による臨床用 CT 像の超解像処理

鄭通, 小田紘久, 守谷享泰, 杉野貴明, 中村彰太, 小田昌弘, 森雅樹, 高畠博嗣, 名取博, 森健策

第38回日本医用画像工学会大会予稿集頁： OP4-02 2019年7月

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記述言語：日本語
小児腸閉塞患者の CT 像における CycleGAN を用いた電子洗浄手法の検討

西尾光平, 小田紘久, 千馬耕亮, 北坂孝幸, 伊東隼人, 小田昌宏, 檜顕成, 内田広夫, 森健策

第38回日本医用画像工学会大会予稿集頁： OP3-20 2019年7月

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記述言語：日本語
腹腔鏡動画像からの Fully Convolutional Network による血管領域抽出

盛満慎太郎, 小澤　卓也, 北坂孝幸, 林雄一郎, 小田昌宏, 伊藤雅昭, 竹下修由, 三澤一成, 森健策

第38回日本医用画像工学会大会予稿集頁： OP3-12 2019年7月

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記述言語：日本語
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

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予稿集頁： OP3-07 2019年7月

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記述言語：日本語
AMED 大規模データベースを用いた CT 画像解析と病変検出への応用

森健策，小田昌宏

第38回日本医用画像工学会大会予稿集頁： SY1-5 2019年7月

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記述言語：日本語
Polyp size classification in colorectal cancer using a Siamese network

頁： OP2-14 2019年7月

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記述言語：英語
表現学習と SVM による胃壁マイクロ CT 像の半教師ありセグメンテーション手法

御手洗翠, 小田紘久, 杉野貴明, 守谷享泰, 伊東隼人, 小田昌宏, 小宮山琢真, 森雅樹, 高畠博嗣, 名取博, 森健策

第38回日本医用画像工学会大会予稿集頁： OP2-08 2019年7月

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記述言語：日本語
深層学習における学習データセット規模拡大に応じた分類精度向上に関する実験的検討　～超拡大大腸内視鏡画像における腫瘍性病変分類に向けた特徴量抽出～

伊東隼人, 森悠一, 三澤将史, 小田昌宏, 工藤進英, 森健策

第38回日本医用画像工学会大会予稿集頁： OP1-24 2019年7月

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記述言語：日本語
少量のラベルデータを用いた学習によるイレウス症例 CT 像における拡張腸管の自動抽出

小田紘久, 西尾光平, 北坂孝幸, 天野日出, 千馬耕亮, 内田広夫, 鈴木耕次郞, 伊東隼人, 小田昌宏, 森健策

第38回日本医用画像工学会大会予稿集頁： OP1-15 2019年7月

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記述言語：日本語
3D fully convolutional network を用いた腎腫瘍の定量評価における初期検討

王成龍, 小田昌宏, 林雄一郎, 佐々直人, 山本徳則, 森健策

第38回日本医用画像工学会大会予稿集頁： OP5-23 2019年7月

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記述言語：日本語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
AMED 大規模データベースを用いた CT 画像解析と病変検出への応用

森健策, 小田昌宏

第38回日本医用画像工学会大会予稿集頁： SY1-5 2019年7月

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記述言語：日本語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
Artificial intelligence and upper gastrointestinal endoscopy: current status and future perspective 査読有り

Yuichi Mori, Shinei Kudo, Hussein Ebaid, Naeem Mohmed, Masashi Misawa, Noriyuki Ogata, Hayato Itoh, Masahiro Oda, Kensaku Mori

Digestive endoscopy 34 巻 ( 4 ) 頁： 378-388 2019年7月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）
医用画像AI

森健策

医療機器学　第94回日本医療機器学会大会・学術集会 89 巻 ( 2 ) 頁： 107-108 2019年6月

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記述言語：日本語
Evaluation on econstruction accuracy of visual SLAM based bronchoscope tracking

C. Wang, Masahiro Oda, Yuichiro Hayashi, Takayuki Kitasaka, Hayato Itoh, H. Honma, H. Takabatake, M. Mori, H. Natori, Kensaku Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery CARS 2019 14 巻 ( 1 ) 頁： S24-25 2019年6月

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記述言語：英語
Automatic egistration of unordered point clouds for the study of abdominal organs and lymph node eformations

B. Villard, K. Tachi, K. Misawa, M. Oda, K. Mori

Computer Assisted Radiology 33rd International Congress and Exhibition CARS 2019 頁： 0 2019年6月

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記述言語：英語
Semi-automated small intestine segmentation by fully convolutional networks and Hessian analysis

K. Mori, H. Oda, T. Sugino, K. Nishio, K. Chiba, K. Oshima, T. Kitasaka, M. Oda, C. Shirota, A. Hinoki, H. Uchida

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery CARS 2019 14 巻 ( 1 ) 頁： s119-120 2019年6月

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記述言語：英語
3D fully convolutional network-based head structure segmentation on multi-modal images from sparse annotation

K. Mori, T. Sugino, H. Roth, M. Oda, T. Kin

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery CARS 2019 14 巻 ( 1 ) 頁： s120-121 2019年6月

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記述言語：英語
Non-contrast to contrasted abdominal CT volume regression using fully convolutional network

M. Oda, K. K. Kumamaru, S. Aoki, K. Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery CARS 2019 14 巻 ( 1 ) 頁： 103-104 2019年6月

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記述言語：英語
Computer-based virtual clinical trial for pulmonary function diagnosis with ynamic chest radiograph

R. Tanaka, E. Samei, W. P. Segars, E. Abadi, H. Roth, H. Oda, K. Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery CARS 2019 14 巻 ( 1 ) 頁： s20-21 2019年6月

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記述言語：英語
Optical coherence tomography classification of multiple retinal diseases using DenseNet

C. Wang, M. Oda, Y. Itoh, K.Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery CARS 2019 14 巻 ( 1 ) 頁： s69-70 2019年6月

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記述言語：英語
Artificial neural network for the prediction of colorectal lymph node metastasis

B. Villard, H. Itoh, K. Ichimasa, Y. Mori, M. Misawa, M. Oda, S. Kudo, K. Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery CARS 2019 頁： 0 2019年6月

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記述言語：英語
Evaluation of squeeze and excitation fully convolutional networks for multi-organ segmentation

C. Shen, F. Milletari, H. Roth, M. Oda, B. Villard, Y. Hayashi, K. Misawa, K. Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery CARS 2019 14 巻 ( 1 ) 頁： s29-30 2019年6月

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記述言語：英語
Automatic segmentation of attention-aware artery region in laparoscopic colorectal surger

S.Morimitsu, H. Itoh, T. Ozawa, H. Oda, T. Kitasaka, T. Sugino, Y. Hayashi, N. Takeshita, M. Ito, M. Oda, K. Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery CARS 2019 14 巻 ( 1 ) 頁： s41-42 2019年6月

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記述言語：英語
Polyp-size determination method using short colonoscopic video clip information

H. Itoh, Y. Mori, M. Misawa, M. Oda, S. E. Kudo, K. Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery CARS 2019 14 巻 ( 1 ) 頁： s88-89 2019年6月

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記述言語：英語
3D fully convolutional network-based head structure segmentation on multi-modal images from sparse annotation

K. Mori, T. Sugino, H. Roth, M. Oda, T. Kin

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery CARS 2019 14 巻 ( 1 ) 頁： s120-121 2019年6月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
Automatic egistration of unordered point clouds for the study of abdominal organs and lymph node eformations

B. Villard, K. Tachi, K. Misawa, M. Oda, K. Mori

Computer Assisted Radiology 33rd International Congress and Exhibition CARS 2019 頁： 0 2019年6月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
Computer-based virtual clinical trial for pulmonary function diagnosis with ynamic chest radiograph

R. Tanaka, E. Samei, W. P. Segars, E. Abadi, H. Roth, H. Oda, K. Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery CARS 2019 14 巻 ( 1 ) 頁： s20-21 2019年6月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
Automatic segmentation of attention-aware artery region in laparoscopic colorectal surger

S.Morimitsu, H. Itoh, T. Ozawa, H. Oda, T. Kitasaka, T. Sugino, Y. Hayashi, N. Takeshita, M. Ito, M. Oda, K. Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery CARS 2019 14 巻 ( 1 ) 頁： s41-42 2019年6月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
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, 渡谷岳行, 阿部修, 橋本正弘, 陣崎雅弘, 森健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 119 巻 ( 51 ) 頁： 65-70 2019年5月

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記述言語：日本語
ビッグデータとAIの医療応用

森健策

最新醫學 74 巻 ( 3 ) 頁： 20-28 2019年3月

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記述言語：日本語
Radiomics nomogram for predicting the malignant potential of gastrointestinal stromal tumours preoperatively 査読有り

Tao Chen, Zhenyuan Ning, Lili Xu, Xingyu Feng, Shuai Han, Holger R. Roth, Wei Xiong, Xixi Zhao, Yanfeng Hu, Hao Liu, Jiang Yu, Yu Zhang, Yong Li, Yikai Xu, Kensaku Mori, Guoxin Li

European radiology 29 巻 ( 3 ) 頁： 1074-1082 2019年3月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）
Fully automated diagnostic system with artificial intelligence using endocytoscopy to identify the presence of histologic inflammation associated with ulcerative colitis (with video) 査読有り

Yasuharu Maeda, Shin-eiKudo, Yuichi Mori, Masashi Misawa, Noriyuki Ogata, Seiko Sasanuma, Kunihiko Wakamura, Masahiro Oda, Kensaku Mori, Kazuo Ohtsuka

Gastrointestinal endoscopy 89 巻 ( 2 ) 頁： 408-415 2019年2月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）
3Dプリンティングの最新動向

森健策

インナービジョン 2019年2月号 34 巻 ( 2 ) 頁： 40-41 2019年2月

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記述言語：日本語
Visual SLAM for bronchoscope tracking and bronchus reconstruction in bronchoscopic navigation

Wang Cheng, Kensaku Mori, Masahiro Oda, Yuichiro Hayashi, Takayuki Kitasaka, Hirotoshi Honma, Hirotsugu Takabatake, Masaki Mori, Hiroshi Natori

Proceedings of SPIE 10951, Medical Imaging 2019 頁： 109510A-1-7 2019年2月

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記述言語：英語
Scanning, registration, and fiber estimation of rabbit hearts using micro-focus and refraction-contrast x-ray CT

Hirohisa Oda, Holger R. Roth, Takaaki Sugino, Naoki Sunaguchi, Noriko Usami, Masahiro Oda, Daisuke Shimao, Shu Ichihara, Tetsuya Yuasa, Masami Ando, Toshiaki Akita, Yuji Narita, Kensaku Mori

Proceedings of SPIE 10953, Medical Imaging 2019 頁： 109531I-1-12 2019年2月

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記述言語：英語
Lung segmentation based on a deep learning approach for dynamic chest radiography

Yuki Kitahara, Rie Tanaka, Holger Roth, Hirohisa Oda, Kensaku Mori, Kazuo Kasahara, Isao Matsumoto

Proceedings of SPIE 10950, Medical Imaging 2019 頁： 109503M-1-6 2019年2月

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記述言語：英語
Multiclass vertebral fracture classification using probability SVM with multi-feature selection

Liyuan Zhang, Huamin Yang, Jiashi Zhao, Weili Shi, Yu Miao, Fei He, Wei He, Yanfang Li, Ke Zhang, Kensaku Mori, Zhengang Jiang

Proceedings of SPIE 10950, Medical Imaging 2019 頁： 1095025-1-11 2019年2月

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記述言語：英語
Spinal curvature segmentation and location by transfer learning

Jiashi Zhao, Zhengang Jiang, Kensaku Mori, Liyuan Zhang, Wei He, Weili Shi, Yu Miao, Fei Yan, Fei He

Proceedings of SPIE 10950, Medical Imaging 2019 頁： 1095023-1-6 2019年2月

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記述言語：英語
Unsupervised segmentation of micro-CT images based on a hybrid of variational inference and adversarial learning

Takayasu Moriya, Holger R. Roth, Shota Nakamura, Hirohisa Oda, Masahiro Oda, Kensaku Mori

Proceedings of SPIE 10953, Medical Imaging 2019 頁： 109530L-1-8 2019年2月

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記述言語：英語
Weakly-supervised deep learning of interstitial lung disease types on CT images

Chenglong Wang, Takayasu Moriya, Yuichiro Hayashi, Holger Roth, Le Lu, Masahiro Oda, Hirotugu Ohkubo, Kennsaku Mori

Proceedings of SPIE 10950, Medical Imaging 2019 頁： 109501H-1-7 2019年2月

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記述言語：英語
Multi-class abdominal organs segmentation with improved V-Nets

Chen Shen, Fausto Milletari, Holger R. Roth, Hirohisa Oda, Masahiro Oda, Yuichiro Hayashi, Kazunari Misawa, Kensaku Mori

Proceedings of SPIE 10949, Medical Imaging 2019 頁： 109490B-1-7 2019年2月

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記述言語：英語
Dynamic chest radiography for pulmonary function diagnosis: A validation study using 4D extended cardiac-torso (XCAT) phantom

Rie Tanaka, Ehsan Samei, William Paul Segars, Ehsan Abadi, Holger Roth, Hirohisa Oda, Kensaku Mori

Proceedings of SPIE 10948, Medical Imaging 2019 頁： 109483I-1-7 2019年2月

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記述言語：英語
Polyp-size classification with RGB-D features for colonoscopy

Hayato Itoh, Holger Roth, Yuichi Mori, Masashi Misawa, Masahiro Oda, Shin-Ei Kudo, Kensaku Mori

Proceedings of SPIE 10950, Medical Imaging 2019 頁： 1095015-1-7 2019年2月

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記述言語：英語
Colonoscope tracking method based on shape estimation network

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

Proceedings of SPIE 10951, Medical Imaging 2019 頁： 109510Q-1-6 2019年2月

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記述言語：英語
3Dプリンティングの最新動向

森健策

インナービジョン 2019年2月号 34 巻 ( 2 ) 頁： 40-41 2019年2月

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記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）
Colonoscope tracking method based on shape estimation network

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

Proceedings of SPIE 10951, Medical Imaging 2019 頁： 109510Q-1-6 2019年2月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
Investigation of extracting the interlobular septa with combination of Hessian analysis and radial structure tensor in micro-CT volume

Xiaotian Zhao, Hirohisa Oda, Shota Nakamura, Yuichiro Hayashi, Hayato Itoh, Masahiro Oda, Kensaku Mori

IFMIA 2019 頁： 0 2019年1月

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記述言語：英語
Wavelength Dependence of Ultrahigh-Resolution Optical Coherence Tomography Using Supercontinuum for Biomedical Imaging 査読有り

Norihiko Nishizawa, Hiroyuki Kawagoe, Masahito Yamanaka, Miyoko atsushima, Kensaku Mori, Tsutomu Kawabe

IEEE Journal of Selected Topics in Quantum Electronics 25 巻 ( 1 ) 頁： 7101115 2019年1月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1109/JSTQE.2018.2854595
Automated hand eye calibration in laparoscope holding robot for robot assisted surgery

Shuai Jiang, Yuichiro Hayashi, Masahiro Oda, Takayuki Kitasaka, Kazunari Misawa, Kensaku Mori

IFMIA 2019 頁： 0 2019年1月

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記述言語：英語
AI支援手術に向けた鏡視下手術画像の自動認識システムの開発

北口大地,　松崎博貴, 渡部嘉気, 青柳吉博, 佐藤大介, 巣籠悠輔, 原聖吾, 森健策, 伊藤雅昭

第１回日本メディカルAI学会学術集会, 日本メディカルAI学会誌 1 巻頁： 81 2019年1月

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記述言語：日本語
切除肺のマイクロCT像における3D-DBPNを用いた超解像の検討

鄭通, 小田紘久, 小田昌宏, 守谷享泰, 中村彰太, 森健策

第11回呼吸機能イメージング研究会学術集会, プログラム抄録集頁： 82 2019年1月

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記述言語：日本語
MICCAI2018参加報告

小田昌宏, 大竹義人, 伊東隼人, 杉野貴明, 斉藤篤, 古川亮, 大西峻, 井宮淳, 森健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 118 巻 ( 412 ) 頁： 221-228 2019年1月

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記述言語：日本語
機械学習を用いた腹部動脈血管名自動命名におけるデータ拡張法の適用に関する検討

鉄村悠介, 林雄一郎, 小田昌宏, 北坂孝幸, 三澤一成, 森健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 118 巻 ( 412 ) 頁： 191-196 2019年1月

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記述言語：英語
CTからの腹部多臓器抽出におけるgroup normalizationの影響に関する考察

申忱, Fausto Milletari, Holger R. Roth, 小田紘久, 小田昌宏, 林雄一郎, 三澤一成, 森健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 118 巻 ( 412 ) 頁： 143-148 2019年1月

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記述言語：日本語
不均衡データからの特徴選択　超拡大内視鏡画像の病理類型分類に向けて

伊東隼人, 森悠一, 三澤将史, 小田昌宏, 工藤進英, 森健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 118 巻 ( 412 ) 頁： 109-114 2019年1月

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記述言語：日本語
経時CT像間の腹部臓器の変形を考慮したリンパ節自動対応付け手法の検討

舘高基, 小田昌宏, 林雄一郎, 伊東隼人, 中村嘉彦, 北坂孝幸, 三澤一成, 森健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 118 巻 ( 412 ) 頁： 97-102 2019年1月

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記述言語：日本語
マルチモーダル画像を用いた深層学習ベースの頭部解剖構造抽出少量画像データ学習における抽出精度検証

杉野貴明, Holger R. Roth, 小田昌宏, 金太一, 森健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 118 巻 ( 412 ) 頁： 65-70 2019年1月

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記述言語：日本語
敵対的Dense U-netを用いた切除肺マイクロCT像の超解像

鄭通, 小田紘久, Holger R. Roth, 小田昌宏, 中村彰太, 森健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 118 巻 ( 412 ) 頁： 7-12 2019年1月

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記述言語：日本語
CTからの腹部多臓器抽出におけるgroup normalizationの影響に関する考察

申忱, Fausto Milletari, Holger R. Roth, 小田紘久, 小田昌宏, 林雄一郎, 三澤一成, 森健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 118 巻 ( 412 ) 頁： 143-148 2019年1月

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記述言語：日本語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
AI支援手術に向けた鏡視下手術画像の自動認識システムの開発

北口大地, 松崎博貴, 渡部嘉気, 青柳吉博, 佐藤大介, 巣籠悠輔, 原聖吾, 森健策, 伊藤雅昭

第１回日本メディカルAI学会学術集会, 日本メディカルAI学会誌 1 巻頁： 81 2019年1月

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記述言語：日本語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
AI搭載医療診断システム・機器のレギュレーションについて査読有り

鎮西清行, 清水昭伸, 森健策, 原田香奈子, 武田英明, 橋爪誠, 石塚真由美, 加藤進昌, 河盛隆造, 許俊鋭, 永田恭介, 山根隆志, 佐久間一郎, 大江和彦, 光石衛

レギュラトリーサイエンス学会誌 9 巻 ( 1 ) 頁： 31 - 36 2019年

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記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：一般社団法人レギュラトリーサイエンス学会

近年, 人工知能〔Artificial Intelligence (AI)〕の研究の著しい発展に伴い, AI技術を搭載する医療機器とその他の医療システムの研究開発が急速に進められている. AI医療システムには開発者や審査において考慮すべき, 従来の医療システムにはない新しい要素がある. それは学習によりシステム性能などが変化しうるという可塑性, ブラックボックスとしての性質がもたらすシステムの振る舞いの予測困難さ, 高度な自律能に伴う医師らと患者の関係性の変化である. AI医療システムは, 今後急速に医療の場に導入されてくると考えられ, これらの特徴を十分考慮した研究開発や審査の体制を早急に構築しなければならない.

DOI： 10.14982/rsmp.9.31

CiNii Research
大腸内視鏡診断への人工知能応用：Endocytoを用いた診断支援システムの研究開発経験から

森悠一, 工藤進英, 森健策

日本消化器病学会雑誌 115 巻 ( 12 ) 頁： 1030-1036 2018年12月

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記述言語：日本語
大腸内視鏡治療誘導のためのRecurrent Neural Networkを用いた大腸内視鏡トラッキング手法の開発査読有り

小田昌宏, Holger R. Roth, 北坂孝幸, 古川和宏, 宮原良二, 廣岡芳樹, Nassir Navab, 森健策

日本バーチャルリアリティ学会論文誌 23 巻 ( 4 ) 頁： 249-252 2018年12月

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記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.18974/tvrsj.23.4_249
Micro CT and Histopathological Image Registration Based on Deep-Learning Assisted Image Registration

Kensaku Mori, Kai Nagara, Shota Nakamura, Hirohisa Oda, MENG, Holger R. Roth,, Masahiro Oda

RSNA2018 頁： CH218-ED-X 2018年11月

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記述言語：英語
U‒Net を用いた腹腔鏡動画像における出血領域検出に関する検討

小澤卓也, 小田紘久, 伊東隼人, 北坂孝幸, Holger R. Roth, 小田昌宏, 林雄一郎, 三澤一成, 伊藤雅昭, 竹下修由 , 森健策

日本コンピュータ外科学会誌第27回日本コンピュータ外科学会大会特集号 20 巻 ( 4 18(6)-10 ) 頁： 370 2018年11月

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記述言語：日本語
ディープラーニングを用いた腹腔鏡映像からの腹腔鏡下胃切除術の手術工程解析の検討

林雄一郎, 杉野貴明, 小田昌宏, 三澤一成, 森健策

日本コンピュータ外科学会誌第27回日本コンピュータ外科学会大会特集号 20 巻 ( 4 18(ⅩⅠ)-10 ) 頁： 368-369 2018年11月

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記述言語：日本語
腹腔鏡把持ロボットのための自動ハンドアイキャリブレーションの検討

蒋　帥, 林　雄一郎, 小田昌宏, 北坂孝幸, 三澤一成, 森健策

日本コンピュータ外科学会誌第27回日本コンピュータ外科学会大会特集号 20 巻 ( 4 18(Ⅹ)-10 ) 頁： 359 2018年11月

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記述言語：日本語
イレウス診断支援システムにおける閉塞部位の誤検出修正及び改善ツールの構築

西尾光平, 小田紘久, 千馬耕亮, 北坂孝幸, Holger R. Roth, 伊東隼人, 林雄一郎, 小田昌宏, 檜　顕成, 内田広夫, 森健策

日本コンピュータ外科学会誌第27回日本コンピュータ外科学会大会特集号 20 巻 ( 4 18(Ⅹ)-3 ) 頁： 348-349 2018年11月

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記述言語：日本語
SLAM ベースのビジュアルトラッキングにおける隣接フレーム利用再構成手法の評価

王成, 小田昌宏, 林雄一郎, 北坂孝幸, 本間裕敏, 高畠博嗣, 森雅樹, 名取博, 森健策

日本コンピュータ外科学会誌第27回日本コンピュータ外科学会大会特集号 20 巻 ( 4 18(Ⅸ)-4 ) 頁： 342-343 2018年11月

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記述言語：日本語
ステレオ手術顕微鏡画像からの脳表の 3 次元形状復元と術前 MRI 画像との融合による脳神経外科手術支援の検討

林雄一郎, 藤井正純, 柴田睦実, Dilip Bhandari, 森健策

日本コンピュータ外科学会誌第27回日本コンピュータ外科学会大会特集号 20 巻 ( 4 18(Ⅷ)-4 ) 頁： 334-335 2018年11月

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記述言語：日本語
CT 像より自動抽出された動脈領域に対応した機械学習に基づく腹部動脈血管名自動命名法

鉄村悠介, 林雄一郎, 小田昌宏, 北坂孝幸, 三澤一成, 森健策

日本コンピュータ外科学会誌第27回日本コンピュータ外科学会大会特集号 20 巻 ( 4 18(Ⅶ)-4 ) 頁： 322-323 2018年11月

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記述言語：日本語
生成モデルを利用したマイクロ CT 画像の半教師ありセグメンテーション

守谷享泰, Holger R. Roth, 中村彰太, 小田紘久, 小田昌宏, 森健策

日本コンピュータ外科学会誌第27回日本コンピュータ外科学会大会特集号 20 巻 ( 4 18(Ⅵ)-9 ) 頁： 312-313 2018年11月

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記述言語：日本語
不均衡データセットからの学習データセット構築法 ―機械学習に基づく医用画像分類に向けて―

伊東隼人, 森悠一, 三澤将史, 小田昌宏, 工藤進英, 森健策

日本コンピュータ外科学会誌第27回日本コンピュータ外科学会大会特集号 20 巻 ( 4 18(Ⅲ)-5 ) 頁： 261-262 2018年11月

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記述言語：日本語
深層学習を用いた屈折 X 線 CT 画像からの眼球構造抽出 ―Sparse annnotation データの学習法に関する検討―

杉野貴明, Holger R. Roth, 小田昌宏, 砂口尚輝, 島雄大介, 森健策

日本コンピュータ外科学会誌第27回日本コンピュータ外科学会大会特集号 20 巻 ( 4 18(Ⅲ)-4 ) 頁： 259-260 2018年11月

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記述言語：日本語
深層学習を用いたマイクロ CT 画像の超解像に関する初期的検討

鄭通, Holger R. Roth, 小田昌宏, 小田紘久, 中村彰太, 森健策

日本コンピュータ外科学会誌第27回日本コンピュータ外科学会大会特集号 20 巻 ( 4 18(Ⅱ)-8 ) 頁： 252-253 2018年11月

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記述言語：日本語
医用画像処理のための深層学習サンプルコード集 DMED

小田昌宏, 原武史, 森健策

日本コンピュータ外科学会誌第27回日本コンピュータ外科学会大会特集号 20 巻 ( 4 18(Ⅱ)-5 ) 頁： 248-249 2018年11月

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記述言語：日本語
超拡大内視鏡におけるAI

森健策, 伊東隼人, 三澤将史, 森悠一, 工藤進英

日本光学会年次学術講演会講演予稿集頁： 226-227 2018年11月

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記述言語：日本語
Investigation on the condition of using adjacent reconstruction in visual bronchoscope tracking

118 巻 ( 286 ) 頁： 27-32 2018年11月

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記述言語：英語
病院内位置測位手法の検討

山下佳子, 大山慎太郎, 大谷智洋, 白鳥義宗, 森　健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI), MICT2018-47 118 巻 ( 285 ) 頁： 41-44 2018年11月

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記述言語：日本語
Computer Assistance in Comparison of Kidney Function Variation Between Pre- and Post-nephrectomy

Chenglong Wang, Masahiro Oda, Jun Nagayama, Yasushi Yoshino, Tokunori Yamamoto, Kensaku Mori

RSNA2018 頁： UR007-EB-WEA 2018年11月

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記述言語：英語
3D High-Resolution Microstructure Imaging of the Heart

Hirohisa Oda, MENG, Holger R. Roth,, Naoki Sunaguch, Tetsuya Yuasa, Toshiaki Akita, Kensaku Mori, Daisuke Shimao, Shu Ichihara, Masami Ando, Noriko Usami, Masahiro Oda, Yuji Narita

RSNA2018 頁： CA001-EC-X 2018年11月

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記述言語：英語
3D High-Resolution Microstructure Imaging of the Heart

Hirohisa Oda, MENG, Holger R. Roth, Naoki Sunaguch, Tetsuya Yuasa, Toshiaki Akita, Kensaku Mori, Daisuke Shimao, Shu Ichihara, Masami Ando, Noriko Usami, Masahiro Oda, Yuji Narita

RSNA2018 頁： CA001-EC-X 2018年11月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
Computer Assistance in Comparison of Kidney Function Variation Between Pre- and Post-nephrectomy

Chenglong Wang, Masahiro Oda, Jun Nagayama, Yasushi Yoshino, Tokunori Yamamoto, Kensaku Mori

RSNA2018 頁： UR007-EB-WEA 2018年11月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
CT 像より自動抽出された動脈領域に対応した機械学習に基づく腹部動脈血管名自動命名法

鉄村悠介, 林雄一郎, 小田昌宏, 北坂孝幸, 三澤一成, 森健策

日本コンピュータ外科学会誌第27回日本コンピュータ外科学会大会特集号 20 巻 ( 4 18(Ⅶ)-4 ) 頁： 322-323 2018年11月

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記述言語：日本語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
DRINet for Medical Image Segmentation 査読有り

Liang Chen, Paul Bentley, Kensaku Mori, Kazunari Misawa, Michitaka Fujiwara, Daniel Rueckert

IEEE Transaction on Medical Imaging 37 巻 ( 11 ) 頁： 2453-2462 2018年10月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）
Real-Time Use of Artificial Intelligence in Identification of Diminutive Polyps During Colonoscopy: A Prospective Study 査読有り

Yuichi Mori, Shin-ei Kudo, Masashi Misawa, Yutaka Saito, Hiroaki Ikematsu, Kinichi Hotta, Kazuo Ohtsuka, Fumihiko Urushibara, Shinichi Kataoka, Yushi Ogawa, Yasuharu Maeda, Kenichi Takeda, Hiroki Nakamura, Katsuro Ichimasa, Toyoki Kudo, Takemasa Hayashi, Kunihiko Wakamura, Fumio Ishida, Haruhiro Inoue, Hayato Itoh, Masahiro Oda, Kensaku Mori

Annals of Internal Medicine 2018年9月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.7326/M18-0249
Application of three-dimensional print in minor hepatectomy following liver partition between anterior and posterior sectors 査読有り

Tsuyoshi Igami, Yoshihiko Nakamura, Masahiro Oda, Hiroshi Tanaka, Motoi Nojiri, Tomoki Ebata, Yukihiro Yokoyama, Gen Sugawara, Takashi Mizuno, Junpei Yamaguchi, Kensaku Mori, Masato Nagino

ANZ Journal of Surgery 88 巻 ( 9 ) 頁： 882-885 2018年9月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）
BESNet: Boundary-enhanced Segmentation of Cells in Histopathological Images

Hirohisa Oda, Holger Roth, Kosuke Chiba, Jure Sokolic, Takayuki Kitasaka, Masahiro Oda, Akinari Hinoki, Hiroo Uchida, Julia A Schnabel, Kensaku Mori

MICCAI 2018, LNCS 11071 頁： 228-236 2018年9月

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記述言語：英語
Towards Automated Colonoscopy Diagnosis: Binary Polyp Size Estimation via Unsupervised Depth Learning

Hayato Itoh, Holger Roth, Le Lu, Masahiro Oda, Masashi Misawa, Yuichi Mori, Shin-ei Kudo, Kensaku Mori

MICCAI 2018, LNCS 11071 頁： 176-184 2018年9月

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記述言語：英語
Colon Shape Estimation Method for Colonoscope Tracking using Recurrent Neural Networks

Masahiro Oda, Holger Roth, Takayuki Kitasaka, Kazuhiro Furukawa, Ryoji Miyahara, Yoshiki Hirooka, Hidemi Goto, Nassir Navab, Kensaku Mori

MICCAI 2018, LNCS 11073 頁： 176-184 2018年9月

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記述言語：英語
A Multi-scale Pyramid of 3D Fully Convolutional Networks for Abdominal Multiorgan Segmentation

Holger Roth, Chen Shen, Hirohisa Oda, Takaaki Sugino, Masahiro Oda, Yuichiro Hayashi, Kazunari Misawa, Kensaku Mori

MICCAI 2018, LNCS 11073 頁： 417-425 2018年9月

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記述言語：英語
Fully Convolutional Network-based Eyeball Segmentation from Sparse Annotation for Eye Surgery Simulation Model

Takaaki Sugino, Holger R. Roth, Masahiro Oda, Kensaku Mori

International Workshop on Bio-Imaging and Visualization for Patient-Customized Simulations, BIVPCS 2018, LNCS 11042 頁： 118-126 2018年9月

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記述言語：英語
Fully automated diagnostic system with artificial intelligence using endocytoscopy to identify the presence of histologic inflammation associated with ulcerative colitis (with video) 査読有り

Yasuharu Maeda, Shin-eiKudo, Yuichi Mori, Masashi Misawa, Noriyuki Ogata, Seiko Sasanuma, Kunihiko Wakamura, Masahiro Oda, Kensaku Mori, Kazuo Ohtsuka

Gastrointestinal endoscopy 2018年9月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1016/j.gie.2018.09.024
A Multi-scale Pyramid of 3D Fully Convolutional Networks for Abdominal Multiorgan Segmentation

Holger Roth, Chen Shen, Hirohisa Oda, Takaaki Sugino, Masahiro Oda, Yuichiro Hayashi, Kazunari Misawa, Kensaku Mori

MICCAI 2018, LNCS 11073 頁： 417-425 2018年9月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
Anatomical location classification of gastroscopic images using DenseNet trained from Cyclical Learning Rate

Qier Meng, Kiyohito Tanaka, Shin'ichi Satoh, Masaru Kitsuregawa, Yusuke Kurose, Tatsuya Harada, Hideaki Hayashi, Ryoma Bise, Seiichi Uchida, Masahiro Oda, Kensaku Mori

頁： PS1-51 2018年8月

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記述言語：英語
Sparse annotationによる深層学習ベースの解剖構造抽出：屈折X線CT像からの精密な眼球セグメンテーション

杉野貴明，Holger R. Roth，小田昌宏，砂口尚輝，島雄大介，市原周，湯浅哲也，安藤正海，森健策

MIRU2018 頁： PS3-11 2018年8月

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記述言語：日本語
超拡大内視鏡における病理画像分類のための特徴選択法

伊東隼人, 森悠一, 三澤将史, 小田昌宏, 工藤進英, 森健策

MIRU2018 頁： PS2-17 2018年8月

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記述言語：日本語
Radiomics nomogram for predicting the malignant potential of gastrointestinal stromal tumours preoperatively 査読有り

Tao Chen, Zhenyuan Ning, Lili Xu, Xingyu Feng, Shuai Han, Holger R. Roth, Wei Xiong, Xixi Zhao, Yanfeng Hu, Hao Liu, Jiang Yu, Yu Zhang, Yong Li, Yikai Xu, Kensaku Mori, Guoxin Li

European radiology 頁： 1-9 2018年8月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1007/s00330-018-5629-2
Anatomical location classification of gastroscopic images using DenseNet trained from Cyclical Learning Rate

Qier Meng, Kiyohito Tanaka, Shin'ichi Satoh, Masaru Kitsuregawa, Yusuke Kurose, Tatsuya Harada, Hideaki Hayashi, Ryoma Bise, Seiichi Uchida, Masahiro Oda, Kensaku Mori

MIRU2018 頁： PS1-51 2018年8月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
Attention U-Net: Learning Where to Look for the Pancreas

Ozan Oktay, Jo Schlemper, Loic Le Folgoc, Matthew Lee, Mattias Heinrich, Kazunari Misawa, Kensaku Mori, Steven McDonagh?, Nils Y. Hammerla, Bernhard Kainz, Ben Glocker, Daniel Rueckert

Medical Imaging with Deep Learning MIDL2018 頁： 00 2018年7月

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記述言語：英語
マイクロCT画像からのRSTを用いた小葉壁抽出手法の検討

趙笑添, Holger R. Roth, 中村彰太, 小田紘久, 林　雄一郎, 守谷享泰, 長柄　快, 小田昌宏, 森　健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 118 巻 ( 150 ) 頁： 11-16 2018年7月

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記述言語：日本語
教師なし深度推定を利用したRGB-D 特徴抽出に基づくポリープのトリナリサイズ推定

伊東隼人, Holger Roth, 三澤将史, 森悠一, 小田昌宏, 工藤進英, 森健策

第37回日本医用画像工学会大会予稿集頁： OP14-4 2018年7月

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記述言語：日本語
機械学習を用いた腹部動脈血管名自動命名における臓器情報および多血管相互関係利用方法の検討

鉄村悠介, Holger Roth, 林雄一郎, 小田昌宏, 三澤一成, 森健策

第37回日本医用画像工学会大会予稿集頁： OP14-2 2018年7月

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記述言語：日本語
隣接復元を用いたSLAMベースの気管支鏡追跡の改善

王成, 小田昌宏, 林雄一郎, 本間裕敏, 高畑博嗣, 森雅樹, 名取博, 森健策

第37回日本医用画像工学会大会予稿集頁： OP13-6 2018年7月

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記述言語：日本語
腹腔鏡下手術のためのVR 手術再観察システムの開発

鈴木拓矢，道満恵介，目加田慶人，三澤一成，森健策

第37回日本医用画像工学会大会予稿集頁： OP8-4 2018年7月

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記述言語：日本語
脳神経外科手術支援のための手術顕微鏡画像からの脳表の３次元形状復元に関する検討

林雄一郎, 柴田睦実, 藤井正純, 森健策

第37回日本医用画像工学会大会予稿集頁： OP8-1 2018年7月

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記述言語：日本語
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

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会大会予稿集頁： OP7-5 2018年7月

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記述言語：日本語
胃の変形情報を利用した経時リンパ節の自動対応付け手法の精度向上に関する研究

舘高基, 小田昌宏, 林雄一郎, 中村嘉彦, 北坂孝幸, 三澤一成, 森健策

第37回日本医用画像工学会大会予稿集頁： OP4-2 2018年7月

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記述言語：日本語
ウサギ心臓の屈折CT像における線維配向の可視化ならびに評価

小田紘久, Holger R. Roth, 砂口尚輝, 宇佐美紀子, 小田昌宏 , 島雄大介, 市原周, 湯浅哲也, 安藤正海, 秋田利明, 成田裕司, 森健策

第37回日本医用画像工学会大会予稿集頁： OP1-8 2018年7月

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記述言語：日本語
機械学習による内視鏡動画インスタンスセグメンテーションのための手動アノテーションツールの開発

小澤卓也, 小田紘久, 伊東隼人, 北坂孝幸, Holger R. Roth, 小田昌宏, 林雄一郎, 三澤一成, 伊藤雅昭, 竹下修由, 森健

第37回日本医用画像工学会大会予稿集頁： OP1-7 2018年7月

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記述言語：日本語
Fast Marching Algorithmに基づく小児CT像からの腸管閉塞部位検出手法

西尾光平, 小田紘久, 千馬耕亮, 北坂孝幸, Holger Roth, 伊東隼人, 小田昌宏, 檜顕成, 内田広夫, 森健策

第37回日本医用画像工学会大会予稿集頁： OP1-6 2018年7月

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記述言語：日本語
Fully convolutional networkを用いた少量画像データ学習からの頭部解剖構造抽出

杉野貴明，Holger R. Roth，小田昌宏，庄野直之，金太一，森健策

第37回日本医用画像工学会大会予稿集頁： OP1-1 2018年7月

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記述言語：日本語
Deformation matching of laparoscopic gastrectomy Navigation based on finite element analysis

T. Chen, G. Wei, W. Shi, Y.Hu, J. Yu, Z.Jiang,K. Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 13 巻 ( 1 ) 頁：ｓ67-68 2018年6月

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記述言語：英語
Unsupervised deep learning based registration for aligning micro CT and histology images

K. Nagara, S. Nakamura, H. Roth, M. Oda, K. Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 13 巻 ( 1 ) 頁： s155-157 2018年6月

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記述言語：英語
Micro-focus X-ray CT of the heart:A comparison with X-ray refraction-contrast CT,

Hirohisa Oda, Holger R. Roth, Naoki Sunaguchi, Daisuke Shimao, Takaaki Sugino, Masahiro Oda, Toshiaki Akita, Yuji Narita, Shu Ichihara, Tetsuya Yuasa, Masami Ando, Kensaku Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 13 巻 ( 1 ) 頁：ｓ140-142 2018年6月

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記述言語：英語
Polyp detection in colonoscopic videos by using spatio-temporal feature

Hayato Itoh, Holger R. Roth, Masashi Misawa, Yuichi Mori, Masahiro Oda, Shin-ei Kudo, Kensaku Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 13 巻 ( 1 ) 頁：ｓ97-98 2018年6月

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記述言語：英語
Deformation matching of laparoscopic gastrectomy Navigation based on finite element analysis

T. Chen, G. Wei, W. Shi, Y.Hu, J. Yu, Z.Jiang, K. Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 13 巻 ( 1 ) 頁： s67-68 2018年6月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
Improvement of robustness of SLAM-based bronchoscope tracking by posture guided feature matching

Cheng Wang,Masahiro Oda,Yuichiro Hayashi,Hirotoshi Honma, Hirotsugu Takabatake, Masaki Mori, Hiroshi Natori, Kensaku Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 13 巻 ( 1 ) 頁：ｓ11-12 2018年6月

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記述言語：英語
Eye structure segmentation on micro-CT images using 3D fully convolutional network with sparsely-annotated training data

T. Sugino, H. Roth, M. Oda, S. Omata, S. Sakuma, F. Arai, K. Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 13 巻 ( 1 ) 頁： s182-184 2018年6月

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記述言語：英語
Automated ganglion cell detection using fully convolutional networks and evaluation under different training losses

Hirohisa Oda, Kosuke Chiba, Holger R. Roth, Takayuki Kitasaka, Masahiro Oda, Akinari Hinoki, Hiroo Uchida, Kensaku Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 13 巻 ( 1 ) 頁：ｓ104-106 2018年6月

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記述言語：英語
Semi-supervised spherical K-means for segmenting idiopathic interstitial pneumonia from chest CT images

C. Wang, T. Moriya, Y. Hayashi, M. Oda, H. Ohkubo, K. Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 13 巻 ( 1 ) 頁：ｓ27-28 2018年6月

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記述言語：英語
Evaluation of 3D fully convolutional networks for multi-class organ segmentation in contrast-enhanced CT

Chen Shen, Holger R. Roth, Hirohisa Oda, Masahiro Oda, Yuichiro Hayashi, Kazunari Misawa, Tadaaki Miyamoto, and Kensaku Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 13 巻 ( 1 ) 頁：ｓ21-22 2018年6月

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記述言語：英語
Abdominal artery segmentation from CT volumes using fully convolutional network for small artery segmentation

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

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 13 巻 ( 1 ) 頁：ｓ20-21 2018年6月

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記述言語：英語
Auto-context 3D fully convolutional networks for multi-scale semantic segmentation of abdominal CT volumes

K. Mori, H. Roth, C. Shen, H. Oda, T. Sugino, M. Oda, Y. Hayashi, K. Misawa

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 13 巻 ( 1 ) 頁：ｓ18-19 2018年6月

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記述言語：英語
Unsupervised 3D micro-CT image segmentation based on a hybrid of VAE and GAN

T. Moriya, H. Roth, S. Nakamura, H. Oda, K. Nagara, M. Oda, K. Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 13 巻 ( 1 ) 頁：ｓ15-17 2018年6月

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記述言語：英語
Abdominal artery segmentation from CT volumes using fully convolutional network for small artery segmentation

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

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 13 巻 ( 1 ) 頁： s20-21 2018年6月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
Automated ganglion cell detection using fully convolutional networks and evaluation under different training losses

Hirohisa Oda, Kosuke Chiba, Holger R. Roth, Takayuki Kitasaka, Masahiro Oda, Akinari Hinoki, Hiroo Uchida, Kensaku Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 13 巻 ( 1 ) 頁： s104-106 2018年6月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
Auto-context 3D fully convolutional networks for multi-scale semantic segmentation of abdominal CT volumes

K. Mori, H. Roth, C. Shen, H. Oda, T. Sugino, M. Oda, Y. Hayashi, K. Misawa

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 13 巻 ( 1 ) 頁： s18-19 2018年6月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
An application of cascaded 3D fully convolutional networks for medical image segmentation 査読有り

Roth Holger R., Oda Hirohisa, Zhou Xiangrong, Shimizu Natsuki, Yang Ying, Hayashi Yuichiro, Oda Masahiro, Fujiwara Michitaka, Misawa Kazunari, Mori Kensaku

COMPUTERIZED MEDICAL IMAGING AND GRAPHICS 66 巻頁： 90 - 99 2018年6月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Computerized Medical Imaging and Graphics

Recent advances in 3D fully convolutional networks (FCN) have made it feasible to produce dense voxel-wise predictions of volumetric images. In this work, we show that a multi-class 3D FCN trained on manually labeled CT scans of several anatomical structures (ranging from the large organs to thin vessels) can achieve competitive segmentation results, while avoiding the need for handcrafting features or training class-specific models. To this end, we propose a two-stage, coarse-to-fine approach that will first use a 3D FCN to roughly define a candidate region, which will then be used as input to a second 3D FCN. This reduces the number of voxels the second FCN has to classify to ∼10% and allows it to focus on more detailed segmentation of the organs and vessels. We utilize training and validation sets consisting of 331 clinical CT images and test our models on a completely unseen data collection acquired at a different hospital that includes 150 CT scans, targeting three anatomical organs (liver, spleen, and pancreas). In challenging organs such as the pancreas, our cascaded approach improves the mean Dice score from 68.5 to 82.2%, achieving the highest reported average score on this dataset. We compare with a 2D FCN method on a separate dataset of 240 CT scans with 18 classes and achieve a significantly higher performance in small organs and vessels. Furthermore, we explore fine-tuning our models to different datasets. Our experiments illustrate the promise and robustness of current 3D FCN based semantic segmentation of medical images, achieving state-of-the-art results. 1

DOI： 10.1016/j.compmedimag.2018.03.001

Web of Science

Scopus

PubMed
Artificial Intelligence-Assisted Polyp Detection for Colonoscopy: Initial Experience 査読有り

Masashi Misawa, Shin-eiKudo, Yuichi Mori, Tomonari Cho, Shinichi Kataoka, Akihiro Yamauchi, Yushi Ogawa, Yasuharu Maeda, Kenichi Takeda, Katsuro Ichimasa, Hiroki Nakamura, Yusuke Yagawa, Naoya Toyoshima, Noriyuki Ogata, Toyoki Kudo, Tomokazu Hisayuki, Takemasa Hayashi, Kunihiko Wakamura, Toshiyuki Baba, Fumio Ishida, Hayato Ito, Roth Holger, Kensaku Mori

Gastroenterology 154 巻 ( 8 ) 頁： 2027-2029 2018年6月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1053/j.gastro.2018.04.003
Port placement planning method for assistant surgeon in laparoscopic gastrectomy

Y. Hayashi, K. Misawa, K. Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 13 巻 ( 1 ) 頁： s231-232 2018年6月

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記述言語：英語
Regulatory Science on AI-based Medical Devices and Systems 査読有り

Kiyoyuki Chinzei, Akinobu Shimizu, Kensaku Mori, Kanako Harada, Hideaki Takeda, Makoto Hashizume, Mayumi Ishizuka, Nobumasa Kato, Ryuzo Kawamori, Shunei Kyo, Kyosuke Nagata, Takashi Yamane, Ichiro Sakuma, Kazuhiko Ohe, Mamoru Mitsuishi

Advanced Biomedical Engineering 7 巻頁： 118-123 2018年5月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： org/10.14326/abe.7.118
デスクトップ型マイクロCTによる微細解剖構造イメージング

森健策

Medical Imaging Technology 36 巻 ( 3 ) 頁： 127-132 2018年5月

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記述言語：日本語
特集/マイクロ解剖学のための微細解剖構造イメージング

森健策

Medical Imaging Technology 36 巻 ( 3 ) 頁： 105-106 2018年5月

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記述言語：日本語
DRINet for Medical Image Segmentation 査読有り

Liang Chen, Paul Bentley, Kensaku Mori, Kazunari Misawa, Michitaka Fujiwara, Daniel Rueckert

IEEE Transaction on Medical Imaging 2018年5月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1109/TMI.2018.2835303
Potential of artificial intelligence-assisted colonoscopy using an endocytoscope (with video) 査読有り

Yuichi Mori, Shin-ei Kudo, Kensaku Mori

Digestive Endoscopy 30 巻 ( S1 ) 頁： 52-53 2018年4月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： org/10.1111/den.13005
Cascaded 3D Fully Convolutional Networks for Medical Image Segmentation

Holger Roth, Hirohisa Oda, Xiangrong Zhou, Natsuki Shimizu, Ying Yang, Chen Shen, Yuichiro Hayashi, Masahiro Oda, Michitaka Fujiwara, Kazunari Misawa, Kensaku Mori,

GTC2018, 頁： S8532 2018年3月

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記述言語：英語
Cascaded 3D Fully Convolutional Networks for Medical Image Segmentation

Holger Roth, Hirohisa Oda, Xiangrong Zhou, Natsuki Shimizu, Ying Yang, Chen Shen, Yuichiro Hayashi, Masahiro Oda, Michitaka Fujiwara, Kazunari Misawa, Kensaku Mori

GTC2018, 頁： S8532 2018年3月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
ディープラーニングを用いた教師なし学習によるレジストレーション手法の初期的検討

長柄　快, Holger R. Roth, 中村彰太, 小田昌宏, 森　健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 117 巻 ( 518 ) 頁： 7-12 2018年3月

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記述言語：日本語
Pre/intra-operative diagnosis and navigational assistance based on multidisciplinary computational anatomy

Kensaku Mori, Masahiro Oda, Holger R roth, Yoshihiko Nakamura, Yoshito Mekada, Takayuki Kitasaka, Kazunari Misawa, Michitaka Fujiwara, Kazuhiro Durukawa, Shu Ichihara

頁： 87-105 2018年3月

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記述言語：英語
MICCAI2017参加報告

大竹義人, 伊藤康一, 小田昌宏, 備瀬竜馬, 諸岡健一, 周　向栄, 斉藤　篤, 清水昭伸, 増谷佳孝, 佐藤嘉伸, 森　健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 117 巻 ( 518 ) 頁： 125-131 2018年3月

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記述言語：日本語
複数のステレオ内視鏡画像からの臓器形状復元の定量評価

柴田睦実, 林　雄一郎, 小田昌宏, 三澤一成, 森　健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 117 巻 ( 518 ) 頁： 117-122 2018年3月

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記述言語：日本語
CNNによる回帰を用いた臓器領域の位置推定手法の初期的検討

清水南月, 小田昌宏, ロスホルガー, 林　雄一郎, 三澤一成, 藤原道隆, 森　健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 117 巻 ( 518 ) 頁： 81-86 2018年3月

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記述言語：日本語
3D U-Netと測地距離カーネルを取り入れた全連結条件付き確率場に基づく医用画像からの多臓器自動抽出

楊　瀛, Roth Holger, 小田昌宏, 北坂孝幸, 三澤一成, 森　健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 117 巻 ( 518 ) 頁： 75-80 2018年3月

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記述言語：日本語
超拡大内視鏡画像における腫瘍性ポリープ分類に向けたグラスマン距離に基づく特徴選択法

伊東隼人, 森　悠一, 三澤将史, 小田昌宏, 工藤進英, 森　健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 117 巻 ( 518 ) 頁： 51-56 2018年3月

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記述言語：日本語
開腹手術映像における遮蔽物除去手法の改善 FFDによる位置合わせ精度の評価

北坂孝幸, 奥田透生, 佐藤　準, 豊田誠仁, 澤野弘明, 末永康仁, 三澤一成, 森健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 117 巻 ( 518 ) 頁： 31-32 2018年3月

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記述言語：日本語
Artificial intelligence may help in predicting the need for additional surgery after endoscopic resection of T1 colorectal cancer 査読有り国際誌

Ichimasa Katsuro, Kudo Shin-ei, Mori Yuichi, Misawa Masashi, Matsudaira Shingo, Kouyama Yuta, Baba Toshiyuki, Hidaka Eiji, Wakamura Kunihiko, Hayashi Takemasa, Kudo Toyoki, Ishigaki Tomoyuki, Yagawa Yusuke, Nakamura Hiroki, Takeda Kenichi, Haji Amyn, Hamatani Shigeharu, Mori Kensaku, Ishida Fumio, Miyachi Hideyuki

ENDOSCOPY 50 巻 ( 3 ) 頁： 230 - 240 2018年3月

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記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Georg Thieme Verlag KG

<jats:title>Abstract</jats:title><jats:p>
Background and study aims Decisions concerning additional surgery after endoscopic resection of T1 colorectal cancer (CRC) are difficult because preoperative prediction of lymph node metastasis (LNM) is problematic. We investigated whether artificial intelligence can predict LNM presence, thus minimizing the need for additional surgery.</jats:p><jats:p>
Patients and methods Data on 690 consecutive patients with T1 CRCs that were surgically resected in 2001 – 2016 were retrospectively analyzed. We divided patients into two groups according to date: data from 590 patients were used for machine learning for the artificial intelligence model, and the remaining 100 patients were included for model validation. The artificial intelligence model analyzed 45 clinicopathological factors and then predicted positivity or negativity for LNM. Operative specimens were used as the gold standard for the presence of LNM. The artificial intelligence model was validated by calculating the sensitivity, specificity, and accuracy for predicting LNM, and comparing these data with those of the American, European, and Japanese guidelines.</jats:p><jats:p>
Results Sensitivity was 100 % (95 % confidence interval [CI] 72 % to 100 %) in all models. Specificity of the artificial intelligence model and the American, European, and Japanese guidelines was 66 % (95 %CI 56 % to 76 %), 44 % (95 %CI 34 % to 55 %), 0 % (95 %CI 0 % to 3 %), and 0 % (95 %CI 0 % to 3 %), respectively; and accuracy was 69 % (95 %CI 59 % to 78 %), 49 % (95 %CI 39 % to 59 %), 9 % (95 %CI 4 % to 16 %), and 9 % (95 %CI 4 % – 16 %), respectively. The rates of unnecessary additional surgery attributable to misdiagnosing LNM-negative patients as having LNM were: 77 % (95 %CI 62 % to 89 %) for the artificial intelligence model, and 85 % (95 %CI 73 % to 93 %; P < 0.001), 91 % (95 %CI 84 % to 96 %; P < 0.001), and 91 % (95 %CI 84 % to 96 %; P < 0.001) for the American, European, and Japanese guidelines, respectively.</jats:p><jats:p>
Conclusions Compared with current guidelines, artificial intelligence significantly reduced unnecessary additional surgery after endoscopic resection of T1 CRC without missing LNM positivity.</jats:p>

DOI： 10.1055/s-0043-122385

Web of Science

PubMed

CiNii Research
Correction: Artificial intelligence may help in predicting the need for additional surgery after endoscopic resection of T1 colorectal cancer 査読有り

Katsuro Ichimasa, Shin-ei Kudo, Yuichi Mori, Masashi Misawa, Shingo Matsudaira, Yuta Kouyama, Toshiyuki Baba, Eiji Hidaka, Kunihiko Wakamura, Takemasa Hayashi, Toyoki Kudo, Tomoyuki Ishigaki, Yusuke Yagawa, Hiroki Nakamura, Kenichi Takeda, Amyn Haji, Shigeharu Hamatani, Kensaku Mori, Fumio Ishida, Hideyuki Miyach

Endoscopy 50 巻 ( 3 ) 頁： C2 2018年3月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1055/s-0044-100290
Correction: Artificial intelligence may help in predicting the need for additional surgery after endoscopic resection of T1 colorectal cancer 査読有り

Katsuro Ichimasa, Shin-ei Kudo, Yuichi Mori, Masashi Misawa, Shingo Matsudaira, Yuta Kouyama, Toshiyuki Baba, Eiji Hidaka, Kunihiko Wakamura, Takemasa Hayashi, Toyoki Kudo, Tomoyuki Ishigaki, Yusuke Yagawa, Hiroki Nakamura, Kenichi Takeda, Amyn Haji, Shigeharu Hamatani, Kensaku Mori, Fumio Ishida, Hideyuki Miyach

Endoscopy 50 巻 ( 3 ) 頁： C2 2018年3月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）
Correction: Artificial intelligence may help in predicting the need for additional surgery after endoscopic resection of T1 colorectal cancer 査読有り

Katsuro Ichimasa, Shin-ei Kudo, Yuichi Mori, Masashi Misawa, Shingo Matsudaira, Yuta Kouyama, Toshiyuki Baba, Eiji Hidaka, Kunihiko Wakamura, Takemasa Hayashi, Toyoki Kudo, Tomoyuki Ishigaki, Yusuke Yagawa, Hiroki Nakamura, Kenichi Takeda, Amyn Haji, Shigeharu Hamatani, Kensaku Mori, Fumio Ishida, Hideyuki Miyach

Endoscopy 50 巻 ( 3 ) 頁： C2 2018年3月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）
3D U-Netと測地距離カーネルを取り入れた全連結条件付き確率場に基づく医用画像からの多臓器自動抽出

楊瀛, Roth Holger, 小田昌宏, 北坂孝幸, 三澤一成, 森健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 117 巻 ( 518 ) 頁： 75-80 2018年3月

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記述言語：日本語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
Machine learning-based colon deformation estimation method for colonscope tracking

Masahiro Oda, Takayuki Kitasaka, Kazuhiro Furukawa, Ryoji Miyahara, Yoshiki Hirooka, Hidemi Goto, Nassir Navab, Kensaku Mori

Proc. SPIE 10576, Medical Imaging 2018 頁： 1057619-1-1057619-6 2018年2月

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記述言語：英語
Dense volumetric detection and segmentation of mediastinal lymph nodes in chest CT images

Hirohisa Oda, Holger Roth, Kanwal K. Bhatia, Masahiro Oda, Takayuki Kitasaka, Shingo Iwano, Hirotoshi Homma, Hirotsugu Takabatake, Masaki Mori, Hiroshi Natori, Julia A. Schnabel, Kensaku Mori,

Proc. SPIE 10575, Medical Imaging 2018 頁： 1057502-1-1057502-6 2018年2月

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記述言語：英語

DOI： 10.1117/12.2287066
Unsupervised pathology image segmantaion using representation learning with spherical k-means

Takayasu Moriya, Holger R. Roth, Shota Nakamura, Hirohisa Oda, Kai Nagara, Masahiro Oda, Kensaku Mori,

Proc. SPIE 10581, Medical Imaging 2018 頁： 1058111-1-1058111-7 2018年2月

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記述言語：英語

DOI： 10.1117/12.2292172
Unsupervised segmentation of 3D medical images based on clustering and deep representation learning

Takayasu Moriya, Holger R. Roth, Shota Nakamura, Hirohisa Oda, Kai Nagara, Masahiro Oda, Kensaku Mori

Proc. SPIE 10578, Medical Imaging 2018 頁： 105780-1-105780-7 2018年2月

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記述言語：英語

DOI： 10.1117/12.2293414
Towards dense volumetric pancreas segmentation in CT using 3D fully convolutional network

Holger Roth, Masahiro Oda, Natsuki Shimizu, Hirohisa Oda, Yuichiro Hayashi, Takayuki Kitasaka, Michitaka Fujiwara, Kazunari Misawa, Kensaku Mori

Proc. SPIE 10574, Medical Imaging 2018 頁： 105740B-1-105740B-6 2018年2月

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記述言語：英語

DOI： 10.1117/12.2293499
Fine segmentation of tiny blood vessel based on fully-connected conditional random field

Chenglong Wang, Masahiro Oda, Yasushi Yoshino, Tokunori Yamamoto, Kensaku Mori

Proc. SPIE 10574, Medical Imaging 2018 頁： 10740K-1-10740K-7 2018年2月

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記述言語：英語

DOI： 10.1117/12.2293486
Develop and Validate a Finite Element Method Model for Deformation Matching of Laparoscopic Gastrectomy Navigation

Tao Chena, Guodong Wei, Weili Shic, Yuichiro Hayashi, Masahiro Oda, Zhengang Jiang, Guoxin Li, Kensaku Mori

Proc. SPIE 10576, Medical Imaging 2018 頁： 105761Y-1-10576Y-6 2018年2月

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記述言語：英語
医用工学と放射線技術科学との融合：期待される新技術

戸田尚宏, 小林哲生, 山谷泰賀, 有村秀孝, 内山良一, 森健策, 藤田広志, 原武史

日本放射線技術学会雑誌, 第73回総会学術大会シンポジウム2 74 巻 ( 2 ) 頁： 175-190 2018年2月

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記述言語：日本語
術前術中後診断治療支援

森　健策

月刊「細胞] 50 巻 ( 1 ) 頁： 14-18 2018年1月

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担当区分：筆頭著者記述言語：日本語
3Dプリンタの最新動向

森健策

インナービジョン 2018年2月号 33 巻 ( 2 ) 頁： 35-36 2018年1月

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記述言語：日本語
3Dプリンタの最新動向

森健策

インナービジョン 2018年2月号 33 巻 ( 2 ) 頁： 35-36 2018年1月

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記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）
Advanced Endoscopic Navigation: Surgical Big Data, Methodology, and Applications 査読有り

Luo Xiongbiao, Mori Kensaku, Peters Terry M.

ANNUAL REVIEW OF BIOMEDICAL ENGINEERING, VOL 20 20 巻 ( 1 ) 頁： 221 - 251 2018年

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Annual Review of Biomedical Engineering

Interventional endoscopy (e.g., bronchoscopy, colonoscopy, laparoscopy, cystoscopy) is a widely performed procedure that involves either diagnosis of suspicious lesions or guidance for minimally invasive surgery in a variety of organs within the body cavity. Endoscopy may also be used to guide the introduction of certain items (e.g., stents) into the body. Endoscopic navigation systems seek to integrate big data with multimodal information (e.g., computed tomography, magnetic resonance images, endoscopic video sequences, ultrasound images, external trackers) relative to the patient's anatomy, control the movement of medical endoscopes and surgical tools, and guide the surgeon's actions during endoscopic interventions. Nevertheless, it remains challenging to realize the next generation of context-aware navigated endoscopy. This review presents a broad survey of various aspects of endoscopic navigation, particularly with respect to the development of endoscopic navigation techniques. First, we investigate big data with multimodal information involved in endoscopic navigation. Next, we focus on numerous methodologies used for endoscopic navigation. We then review different endoscopic procedures in clinical applications. Finally, we discuss novel techniques and promising directions for the development of endoscopic navigation.

DOI： 10.1146/annurev-bioeng-062117-120917

Web of Science

Scopus

PubMed

CiNii Research
A Multi-scale Pyramid of 3D Fully Convolutional Networks for Abdominal Multi-organ Segmentation 招待有り査読有り

Roth Holger R., Shen Chen, Oda Hirohisa, Sugino Takaaki, Oda Masahiro, Hayashi Yuichiro, Misawa Kazunari, Mori Kensaku

MEDICAL IMAGE COMPUTING AND COMPUTER ASSISTED INTERVENTION - MICCAI 2018, PT IV 11073 巻頁： 417 - 425 2018年

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)

Recent advances in deep learning, like 3D fully convolutional networks (FCNs), have improved the state-of-the-art in dense semantic segmentation of medical images. However, most network architectures require severely downsampling or cropping the images to meet the memory limitations of today’s GPU cards while still considering enough context in the images for accurate segmentation. In this work, we propose a novel approach that utilizes auto-context to perform semantic segmentation at higher resolutions in a multi-scale pyramid of stacked 3D FCNs. We train and validate our models on a dataset of manually annotated abdominal organs and vessels from 377 clinical CT images used in gastric surgery, and achieve promising results with close to 90% Dice score on average. For additional evaluation, we perform separate testing on datasets from different sources and achieve competitive results, illustrating the robustness of the model and approach.

DOI： 10.1007/978-3-030-00937-3_48

Web of Science

Scopus

その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/miccai/miccai2018-4.html#RothSOSOHMM18
[Implementation of artificial intelligence into colonoscopy: experience of research and development of computer-aided diagnostic system for endocytoscopy]. 査読有り

Mori Y, Kudo SE, Mori K

Nihon Shokakibyo Gakkai zasshi = The Japanese journal of gastro-enterology 115 巻 ( 12 ) 頁： 1030 - 1036 2018年

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記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：一般財団法人日本消化器病学会

<p>近年の内視鏡イメージング技術の発展により，大腸病変の内視鏡診断は飛躍的に発展した．しかし同時に，高精度の診断はエキスパート内視鏡医しか実現できないという，ジレンマが明らかになりつつある．このような内視鏡診断能力の限界に対する，革新的な解決策として注目をあびているのが人工知能による内視鏡診断支援システム（computer-aided diagnosis；CAD）である．本稿では内視鏡CADの研究開発の現状について概観した後，医工産官連携プロジェクト（代表研究者：工藤進英）として研究を進めているEndocyto（=520倍ズームの超拡大内視鏡）を用いた内視鏡CADの発案・医師主導研究・薬機法承認申請の取り組みについて紹介する．</p>

DOI： 10.11405/nisshoshi.115.1030

PubMed

CiNii Research
Application of three-dimensional print in minor hepatectomy following liver partition between anterior and posterior sectors 査読有り

Tsuyoshi Igami, Yoshihiko Nakamura, Masahiro Oda, Hiroshi Tanaka, Motoi Nojiri, Tomoki Ebata, Yukihiro Yokoyama, Gen Sugawara, Takashi Mizuno, Junpei Yamaguchi, Kensaku Mori, Masato Nagino

ANZ Journal of Surgery 2017年12月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1111/ans.14331
Study on the Robustness of ORB-SLAM Based Outlier Elimination in Bronchoscope Tracking -- RANSAC + EPnP for Outlier Detection --

Cheng Wang, Masahiro Oda, Yuichiro Hayashi, Hirotoshi Honma, Hirotsugu Takabatake, Masaki Mori, Hiroshi Natori, Kensaku Mori

MI2017-58 117 巻 ( 281 ) 頁： 47-52 2017年11月

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記述言語：英語
On the influence of Dice loss function in multi-class organ segmentation of abdominal CT using 3D fully convolutional networks

Chen Shen, Holger R. Roth, Hirohisa Oda, Masahiro Oda, Yuichiro Hayashi, Kazunari Misawa, Kensaku Mori

MI2017-51 117 巻 ( 281 ) 頁： 15-20 2017年11月

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記述言語：英語
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) Scientific Assembly and Annual Meeting PROGRAM IN BRIEF 頁： 224 2017年11月

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記述言語：英語
Automated Multi-Organ Segmentation in Abdominal CT with Hierarchical 3D Fully-Convolutional Networks

Holger R. Roth, Hirohisa Oda, MENG, Yuichiro Hayashi, Masahiro Oda, Natsuki Shimizu, Kensaku Mori, Michitaka Fujiwara, Kazunari Misawa

RSNA 2017 (Radiological Society of North America) Scientific Assembly and Annual Meeting PROGRAM IN BRIEF 頁： 267 2017年11月

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記述言語：英語
3D Microstructure Visualization of Lactiferous Duct Structure Based On Refraction X-Ray CT Imaging

Kensaku Mori, Naoki Sunaguchi, Masami Ando, Tetsuya Yuasa, Daisuke Shimao, Shu Ichihara, Rajiv Gupta

RSNA 2017 (Radiological Society of North America) Scientific Assembly and Annual Meeting PROGRAM IN BRIEF 頁： 179 2017年11月

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記述言語：英語
3Dプリンターの基礎と医療応用

森健策

月刊心臓 49 巻 ( 11 ) 頁： 1104-1113 2017年11月

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記述言語：日本語
3Dプリンターの基礎と医療応用

森健策

月刊心臓 49 巻 ( 11 ) 頁： 1104-1113 2017年11月

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記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）
3D Microstructure Visualization of Lactiferous Duct Structure Based On Refraction X-Ray CT Imaging

Kensaku Mori, Naoki Sunaguchi, Masami Ando, Tetsuya Yuasa, Daisuke Shimao, Shu Ichihara, Rajiv Gupta

RSNA 2017 (Radiological Society of North America) Scientific Assembly and Annual Meeting PROGRAM IN BRIEF 頁： 179 2017年11月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
サポートベクタマシンを用いたラジオミクスベースの消化管間質性腫瘍リスク評価システム

陳韜, 小田紘久, Holger R. Roth，北坂孝幸，小田昌宏，李国新，森健策

日本コンピュータ外科学会誌第26回日本コンピュータ外科学会大会特集号 19 巻 ( 4 ) 頁： 239-240 2017年10月

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記述言語：日本語
Automatic Segmentation of Head Anatomical Structures from Sparsely-annotated Images 査読有り

Takaaki Sugino, Holger R. Roth, Mohammad Eshghi, Masahiro Oda, Min Suk Chung, Kensaku Mori

IEEE International Conference on Cyborg and Bionic Systems 頁： 145-149 2017年10月

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記述言語：英語
機械学習を用いた腹部動脈血管名自動命名における臓器情報利用方法に関する一考察

鉄村悠介，Holger Roth，林雄一郎，小田昌宏，進藤幸治，大内田研宙，橋爪誠，三澤一成, 森健策

日本コンピュータ外科学会誌第26回日本コンピュータ外科学会大会特集号 19 巻 ( 4 ) 頁： 361-362 2017年10月

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記述言語：日本語
大腸内視鏡トラッキングのための regression forests を用いた大腸変形モデルの開発

小田昌宏，北坂孝幸，古川和宏，宮原良二，廣岡芳樹，後藤秀実，Nassir Navabe, 森健策

日本コンピュータ外科学会誌第26回日本コンピュータ外科学会大会特集号 19 巻 ( 4 ) 頁： 343-344 2017年10月

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記述言語：日本語
腹腔鏡下胃切除ナビゲーションにおける変形マッチングの有限要素法モデルを検証するための動物実験

陳韜, 魏国棟，何静怡，陳光鋒，李鐿，師爲禮，祁小龍，林雄一郎，蒋振剛,森健策, 李国新

日本コンピュータ外科学会誌第26回日本コンピュータ外科学会大会特集号 19 巻 ( 4 ) 頁： 339-340 2017年10月

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記述言語：日本語
複数フレームのステレオ内視鏡画像を用いた臓器表面形状復元に関する検討

柴田睦実，林雄一郎，小田昌宏，三澤一成，森健策

日本コンピュータ外科学会誌第26回日本コンピュータ外科学会大会特集号 19 巻 ( 4 ) 頁： 326-327 2017年10月

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記述言語：日本語
気管支鏡追跡における ORB-SLAM 適用に関する初期的検討

王成，小田昌宏，林雄一郎，森健策

日本コンピュータ外科学会誌第26回日本コンピュータ外科学会大会特集号 19 巻 ( 4 ) 頁： 324-325 2017年10月

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記述言語：日本語
超拡大大腸内視鏡画像を利用した病理自動診断〜腫瘍性病変に関する分類精度解析〜

伊東隼人，森悠一，三澤将史，小田昌宏，工藤進英，森健策

日本コンピュータ外科学会誌第26回日本コンピュータ外科学会大会特集号 19 巻 ( 4 ) 頁： 319-320 2017年10月

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記述言語：日本語
腹腔鏡下手術の教育支援に向けた VR 訓練システムの開発

鈴木拓矢，道満恵介，目加田慶人，三澤一成，森健策

日本コンピュータ外科学会誌第26回日本コンピュータ外科学会大会特集号 19 巻 ( 4 ) 頁： 293 2017年10月

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記述言語：日本語
音声認識及びジェスチャ認識による腹腔鏡下手術ナビゲーション非接触操作システムの開発

阿部史明，道満恵介，目加田慶人，三澤一成，森健策

日本コンピュータ外科学会誌第26回日本コンピュータ外科学会大会特集号 19 巻 ( 4 ) 頁： 285 2017年10月

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記述言語：日本語
血管芯線を用いた経時リンパ節の自動対応付け

舘高基，小田昌宏，中村嘉彦，三澤一成，森健策

日本コンピュータ外科学会誌第26回日本コンピュータ外科学会大会特集号 19 巻 ( 4 ) 頁： 278-279 2017年10月

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記述言語：日本語
自動設計特徴量を用いた 3 次元腹部 CT 像における膵臓領域の位置推定

清水南月，Holger R. Roth，小田昌宏，三澤一成，藤原道隆，森健策

日本コンピュータ外科学会誌第26回日本コンピュータ外科学会大会特集号 19 巻 ( 4 ) 頁： 270-271 2017年10月

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記述言語：日本語
3D Fully Convolutional Networks と全連結条件付確率場による 3 次元 CT 画像からの多臓器自動抽出に関する検討

楊瀛，小田昌宏，Roth Holger，北坂孝幸，三澤一成, 森健策

日本コンピュータ外科学会誌第26回日本コンピュータ外科学会大会特集号 19 巻 ( 4 ) 頁： 268-269 2017年10月

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記述言語：日本語
レベルセット法を用いた腎臓皮質と髄質領域の分割

王成龍，小田昌宏，永山洵，吉野能，山本徳則，森健策

日本コンピュータ外科学会誌第26回日本コンピュータ外科学会大会特集号 19 巻 ( 4 ) 頁： 266-267 2017年10月

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記述言語：日本語
開腹手術における 3 次元画像を用いた手術ナビゲーションシステムの臨床応用

林雄一郎, 三澤一成，森健策

日本コンピュータ外科学会誌第26回日本コンピュータ外科学会大会特集号 19 巻 ( 4 ) 頁： 253-254 2017年10月

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記述言語：日本語
マイクロ CT を用いた膵臓パラフィンブロック標本の解析

進藤幸治，大内田研宙，Holger R. Roth，小田紘久，岩本千佳，小田昌宏，中村雅史，森健策，橋爪誠

日本コンピュータ外科学会誌第26回日本コンピュータ外科学会大会特集号 19 巻 ( 4 ) 頁： 244-245 2017年10月

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記述言語：日本語
MicroCT を用いた心筋配向解析手法の取り組み〜MRI diffusion tensor 法との比較〜'

秋田利明，小田紘久，森健策

日本コンピュータ外科学会誌第26回日本コンピュータ外科学会大会特集号 19 巻 ( 4 ) 頁： 243 2017年10月

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記述言語：日本語
深層学習を用いたマイクロ CT 画像からの眼球構造自動抽出〜少量データ学習による解剖構造抽出性能の検証

杉野貴明，Holger R. Roth，小田昌宏，小俣誠二，佐久間臣耶，新井史人，森健策

日本コンピュータ外科学会誌第26回日本コンピュータ外科学会大会特集号 19 巻 ( 4 ) 頁： 241-242 2017年10月

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記述言語：日本語
Optimal port placement planning method for laparoscopic gastrectomy 査読有り

Yuichiro Hayashi, Kazunari Misawa, Kensaku Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 12 巻 ( 10 ) 頁： 1677-1684 2017年10月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1007/s11548-017-1548-y
μCT 画像を用いた大変形を含む連続切片 HE 染色画像の 3 次元再構築

長柄快，Holger Roth，中村彰太，小田紘久，守谷享泰，小田昌宏，森健策

日本コンピュータ外科学会誌第26回日本コンピュータ外科学会大会特集号 19 巻 ( 4 ) 頁： 363-364 2017年10月

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記述言語：日本語
色ヒストグラム特徴を用いた腹腔鏡手術映像の体外・体内シーン分類

山田和希, 道満恵介, 目加田慶人, 三澤一成, 森健策

平成 29 年度日本生体医工学会東海支部大会プログラム・抄録集頁： 00 2017年10月

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記述言語：日本語
3D Fully Convolutional Networks と全連結条件付確率場による 3 次元 CT 画像からの多臓器自動抽出に関する検討

楊瀛, 小田昌宏, Roth Holger, 北坂孝幸, 三澤一成, 森健策

日本コンピュータ外科学会誌第26回日本コンピュータ外科学会大会特集号 19 巻 ( 4 ) 頁： 268-269 2017年10月

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記述言語：日本語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
畳み込みニューラルネットワークを利用した超拡大大腸内視鏡画像における腫瘍・非腫瘍の分類

伊東隼人, 森悠一, 三澤将史, 小田昌宏, 工藤進英, 森健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 117 巻 ( 220 ) 頁： 17-21 2017年9月

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記述言語：日本語
Micro-CT Guided 3D Reconstruction of Histological images

Kai Nagara, Holger R. Roth, Shota Nakamura, Hirohisa Oda, Takayasu Moriya, Masahiro Oda, Kensaku Mori

LNCS 10530 頁： 93-101 2017年9月

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記述言語：英語
Motion Vector for Outlier Elimination in Feature Matching and Its Application in SLAM Based Laparoscopic Tracking

Cheng Wang, Masahiro Oda, Yuichiro Hayashi, Kazunari Misawa, Holger Roth, Kensaku Mori

LNCS 10550 頁： 60-69 2017年9月

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記述言語：英語
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

LNCS 10553 頁： 222-230 2017年9月

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記述言語：英語
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

LNCS 10553 頁： 222-230 2017年9月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
Virtual 3D microscope and magnified 3D print for naked eye analyses of alveoli and alveolar duct structures by Heitzman lung specimen with micro CT

Hiroshi Natori, Masaki Mori, Hirotsugu Takabatake, Hirotoshi Homma, ensaku Mori, Masahiro Oda, Hiroyuki Koba, Hiroki Takahashi

ERS International congress 2017 頁： Session 439 2017年9月

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記述言語：英語
Tracking and Segmentation of the Airways in Chest CT Using a Fully Convolutional Network

Qier Meng, Holger R. Roth, Takayuki Kitasaka, Masahiro Oda, Junji Ueno, Kensaku Mori

LNCS 10434 頁： 198-207 2017年9月

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記述言語：英語
TBS: Tensor-Based Supervoxels for Unfolding the Heart

Hirohisa Oda, Holger R. Roth, Kanwal K. Bhatia, Masahiro Oda, Takayuki Kitasaka, Toshiaki Akita, Julia A. Schnabel, Kensaku Mori

LNCS 10433 頁： 681-689 2017年9月

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記述言語：英語
Accuracy of diagnosing invasive colorectal cancer using computer-aided endocytoscopy 査読有り

Takeda Kenichi, Kudo Shin-ei, Mori Yuichi, Misawa Masashi, Kudo Toyoki, Wakamura Kunihiko, Katagiri Atsushi, Baba Toshiyuki, Hidaka Eiji, Ishida Fumio, Inoue Haruhiro, Oda Masahiro, Mori Kensaku

ENDOSCOPY 49 巻 ( 8 ) 頁： 798 - 802 2017年8月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：Endoscopy

Background and study aims Invasive cancer carries the risk of metastasis, and therefore, the ability to distinguish between invasive cancerous lesions and less-aggressive lesions is important. We evaluated a computer-aided diagnosis system that uses ultra-high (approximately×400) magnification endocytoscopy (EC-CAD). Patients and methods We generated an image database from a consecutive series of 5843 endocytoscopy images of 375 lesions. For construction of a diagnostic algorithm, 5543 endocytoscopy images from 238 lesions were randomly extracted from the database for machine learning. We applied the obtained algorithm to 200 endocytoscopy images and calculated test characteristics for the diagnosis of invasive cancer. We defined a high-confidence diagnosis as having a≥90% probability of being correct. Results Of the 200 test images, 188 (94.0%) were assessable with the EC-CADsystem. Sensitivity, specificity, accuracy, positive predictive value (PPV), and negative predictive value (NPV) were 89.4%, 98.9%, 94.1%, 98.8%, and 90.1%, respectively. High-confidence diagnosis had a sensitivity, specificity, accuracy, PPV, and NPV of 98.1%, 100%, 99.3%, 100%, and 98.8%, respectively. Conclusion: EC-CADmay be a useful tool in diagnosing invasive colorectal cancer.

DOI： 10.1055/s-0043-105486

Web of Science

Scopus

PubMed

CiNii Research
K-means 法と Joint Unsupervised Learning による3次元医用画像の教師なしセグメンテーション

守谷享泰, Holger R. Roth, 中村彰太, 小田紘久, 長柄快, 小田昌宏, 森健策

第36回日本医用画像工学会大会予稿集頁： OP16-5 2017年7月

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記述言語：日本語
Multi-atlas pancreas segmentation: Atlas selection based on vessel structure 査読有り

Kenichi Karasawa, Masahiro Oda, Takayuki Kitasaka, Kazunari Misawa, Michitaka Fujiwara, Chengwen Chu, Guoyan Zheng, Daniel Rueckert, Kensaku Mori

Medical Image Analysis 39 巻頁： 18-28 2017年7月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1016/j.media.2017.03.006
3DU-Netによる3次元胸部CT像からのリンパ節検出

小田紘久, KanwalK.Bhatia, HolgerR.Roth, 小田昌宏, 北坂孝幸, 岩野信吾, 本間裕敏, 高畠博嗣, 森雅樹, 名取博 ,JuliaA.Schnabel, 森健策

第36回日本医用画像工学会大会予稿集頁： OP1-6 2017年7月

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記述言語：日本語
Torso organ segmentation in CT using fine-tuned 3D fully convolutional networks

Holger ROTH,Ying YANG,Masahiro ODA,Hirohisa ODA, Yuichiro HAYASHI,Natsuki SHIMIZU,Takayuki KITASAKA,Michitaka FUJIWARA,Kazunari MISAWA,Kensaku MORI

頁： OP1-8 2017年7月

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記述言語：英語
Improvement on Robustness of ORB-SLAM Based Surgical Navigation System by Building Submap

王成 , 小田昌宏, 林雄一郎, 三澤一成, 森健策

第36回日本医用画像工学会大会予稿集頁： OP2-6 2017年7月

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記述言語：英語
ステレオ内視鏡画像からの臓器形状復元手法における複数フレームの利用に関する初期的検討

柴田睦実, 林雄一郎, 小田昌宏, 三澤一成, 森健策

第36回日本医用画像工学会大会予稿集頁： OP2-8 2017年7月

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記述言語：日本語
機械学習を用いた腹部動脈血管名自動命名における肝動脈分岐情報利用方法に関する一考察

鉄村悠介, 張暁楠, Holger Roth, 林雄一郎, 小田昌宏, 三澤一成, 森健策

第36回日本医用画像工学会大会予稿集頁： OP6-1 2017年7月

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記述言語：日本語
A Study on Fine Blood Vessel Segmentation Using Fully-connected Conditional Random Field

頁： OP11-2 2017年7月

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記述言語：英語
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

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予稿集頁： OP11-7 2017年7月

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記述言語：日本語
マイクロ CT 画像情報を利用した特徴点対応付けに基づく顕微鏡画像の 3 次元再構築

長柄快, Holger R. ROTH, 中村彰太, 小田紘久, 守谷享泰, 小田昌宏, 森健策

第36回日本医用画像工学会大会予稿集頁： OP14-1 2017年7月

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記述言語：日本語
血管情報を用いた経時リンパ節の自動対応付け手法に関する研究

舘高基, 小田昌宏, 中村嘉彦, 寶珠山裕, 三澤一成, 森健策

第36回日本医用画像工学会大会予稿集頁： OP15-4 2017年7月

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記述言語：日本語
条件付き確率場による医用画像からの多臓器抽出におけるHigher Order Potential とボクセル連結構造の影響に関する考察

楊瀛, 小田昌宏, Roth Holger, 北坂孝幸, 三澤一成, 森健策

第36回日本医用画像工学会大会予稿集頁： OP16-4 2017年7月

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記述言語：日本語
A Study on Fine Blood Vessel Segmentation Using Fully-connected Conditional Random Field

王成龍, 小田昌宏, 吉野能, 山本徳則, 森健策

第36回日本医用画像工学会大会予稿集頁： OP11-2 2017年7月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
3DU-Netによる3次元胸部CT像からのリンパ節検出

小田紘久, KanwalK.Bhatia, HolgerR.Roth, 小田昌宏, 北坂孝幸, 岩野信吾, 本間裕敏, 高畠博嗣, 森雅樹, 名取博, JuliaA.Schnabel, 森健策

第36回日本医用画像工学会大会予稿集頁： OP1-6 2017年7月

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記述言語：日本語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
Feature-based registration of micro CT volumes

Kai Nagara, Shota Nakamura, Hoiger R. Roth, Masahiro Oda, Hirotoshi Homma, Hirotsugu Takabatake, Masaki Mori, Hiroshi Natori, Kesaku Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 12 巻頁： S201-S203 2017年6月

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記述言語：英語
Multi-organ segmentation in abdominal CT using 3D fully convolutional networks

Holger R. Roth, Masahiro Oda, Yuichiro Hayashi, Hirohisa Oda, Kensaku Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 12 巻頁： S55-S57 2017年6月

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記述言語：英語
Endocytoscope image classification using deep convolutional neural networks

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

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 12 巻頁： S147-S148 2017年6月

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記述言語：英語
False positive reduction of abdominal artery segmentation from CT volumes based on deep convolutional neural networks

Masahiro Oda, Tokunori Yamamoto, Yasushi Yoshino, Kensaku Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 12 巻頁： S27-S29 2017年6月

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記述言語：英語
Automatic Anatomical Labeling of Arteries and Veins Using Conditional Random Fields

Takayuki Kitasaka, Mitsuru Kagajo, Yukitaka Nimura, Yuichiro Hayashi, Masahiro Oda, Kazunari Misawa, Kensaku Mori

8th International Conference on Information Processing in Computer-Assisted Interventions (IPCAI 2017) 頁： - 2017年6月

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記述言語：英語
Accuracy of computer-aided diagnosis based on narrow-band imaging endocytoscopy for diagnosing colorectal lesions: comparison with experts 査読有り

Misawa Masashi, Kudo Shin-ei, Mori Yuichi, Takeda Kenichi, Maeda Yasuharu, Kataoka Shinichi, Nakamura Hiroki, Kudo Toyoki, Wakamura Kunihiko, Hayashi Takemasa, Katagiri Atsushi, Baba Toshiyuki, Ishida Fumio, Inoue Haruhiro, Nimura Yukitaka, Oda Msahiro, Mori Kensaku

INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER ASSISTED RADIOLOGY AND SURGERY 12 巻 ( 5 ) 頁： 757 - 766 2017年6月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery

Purpose: Real-time characterization of colorectal lesions during colonoscopy is important for reducing medical costs, given that the need for a pathological diagnosis can be omitted if the accuracy of the diagnostic modality is sufficiently high. However, it is sometimes difficult for community-based gastroenterologists to achieve the required level of diagnostic accuracy. In this regard, we developed a computer-aided diagnosis (CAD) system based on endocytoscopy (EC) to evaluate cellular, glandular, and vessel structure atypia in vivo. The purpose of this study was to compare the diagnostic ability and efficacy of this CAD system with the performances of human expert and trainee endoscopists. Methods: We developed a CAD system based on EC with narrow-band imaging that allowed microvascular evaluation without dye (ECV-CAD). The CAD algorithm was programmed based on texture analysis and provided a two-class diagnosis of neoplastic or non-neoplastic, with probabilities. We validated the diagnostic ability of the ECV-CAD system using 173 randomly selected EC images (49 non-neoplasms, 124 neoplasms). The images were evaluated by the CAD and by four expert endoscopists and three trainees. The diagnostic accuracies for distinguishing between neoplasms and non-neoplasms were calculated. Results: ECV-CAD had higher overall diagnostic accuracy than trainees (87.8 vs 63.4%; P= 0.01), but similar to experts (87.8 vs 84.2%; P= 0.76). With regard to high-confidence cases, the overall accuracy of ECV-CAD was also higher than trainees (93.5 vs 71.7%; P< 0.001) and comparable to experts (93.5 vs 90.8%; P= 0.38). Conclusions: ECV-CAD showed better diagnostic accuracy than trainee endoscopists and was comparable to that of experts. ECV-CAD could thus be a powerful decision-making tool for less-experienced endoscopists.

DOI： 10.1007/s11548-017-1542-4

Web of Science

Scopus

PubMed
機械学習を用いた内視鏡画像自動診断

第56回日本生体医工学会大会プログラム・抄録集頁： 344 2017年5月

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記述言語：日本語
3Dプリンタの医療応用

森　健策

医用画像情報学会雑誌 34 巻 ( 1 ) 頁： 1-6 2017年4月

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3Dプリンタの医療応用

森健策

医用画像情報学会雑誌 34 巻 ( 1 ) 頁： 1-6 2017年4月

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記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）
Development of an automatic producing cholangiography procedure reconstructed from portal phase multidetector-row computed tomography images: Preliminary experience 査読有り

Tomoaki Hirose, Tsuyoshi Igami, Kusuto Koga, Yuichiro Hayashi, Tomoki Ebata, Yukihiro, Yokoyama, Gen Sugawara, Takashi Mizuno, Junpei Yamaguchi, Kensaku Mori, Masato Nagino

Surgery Today 47 巻 ( 3 ) 頁： 365-374 2017年3月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1007/s00595-016-1394-5
Supervoxel classification forests for estimating pairwise image correspondences 査読有り

Fahdi Kanavati, Tong Tong, Kazunari Misawa, Michitaka Fujiwara, Kensaku Mori, Daniel Rueckert, Ben Glocker

Pattern Recognition 63 巻頁： 561-569 2017年3月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1016/j.patcog.2016.09.026
An improved method for pancreas segmentation using SLIC superpixels and interactive region merging

Liyuan Zhang, Huamin Yang, Weili Shi, Yu Miao, Fei He, Wei He, Yanfang Li, Fei Yan, Huimao Zhang, Kensaku Mori, Zhengang Jiang

Proceedings of SPIE 10134 巻頁： 101343H-1-101343H-12 2017年2月

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記述言語：英語

DOI： doi:10.1117/12.2254366
Hessian-assisted supervoxel: structure-oriented voxel clustering and application to mediastinal lymph node detection from CT volumes

Hirohisa Oda, Kanwal Bhatia, Masahiro Oda, Takayuki Kitasaka, Shingo Iwano, Hirotoshi Homma, Hirotsugu Takabatake, Masaki Mori, Hiroshi Natori, Julia A. Schnabel, Kensaku Mori

Proceedings of SPIE 10134 巻頁： 101341D-1-101341D-12 2017年2月

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記述言語：英語

DOI： 10.1117/12.2254782
Computer-aided diagnosis of mammographic masses using geometric verification-based image retrieval

Qingliang Li, Weili SHI, Huamin Yang, Huimao Zhang, Tao CHEN, Kensaku Mori, Guoxin LI, Zhengang Jiang

Proceedings of SPIE 10134 巻頁： 101342W-1-101342W-8 2017年2月

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記述言語：英語

DOI： doi:10.1117/12.2255799
Extracellular matrix directions estimation of the heart on microfocus X-ray CT volumes

Hirohisa Oda, Masahiro Oda, Takayuki Kitasaka, Toshiaki Akita, Kensaku Mori

Proceedings of SPIE 10137 巻頁： 101370M-1-101370M-9 2017年2月

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記述言語：英語

DOI： 10.1117/12.2254949
Extraction of membrane structure in eyeball from MR volumes

Masahiro Oda, Kin Taichi, Kensaku Mori

Proceedings of SPIE 10137 巻頁： 101371S-1-101371S-6 2017年2月

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記述言語：英語

DOI： 10.1117/12.2254095
A study on surgical field retrieval for intelligent laparotomy video archive system

Takayuki Kitasaka, Yuki Kondo, Yuri Kimura, Yuki Takanashi, Hiroaki Sawano, Yasuhito Suenaga, Kazunari Misawa, and Kensaku Mori

International Forum on Medical Imaging in Asia (IFMIA) 頁： 327-328 2017年1月

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記述言語：英語
GPU Implementation of SLIC Supervoxel Oversegmentation

Hirohisa Oda, Kanwal K. Bhatia, Masahiro Oda, Takayuki Kitasaka, Shingo Iwano, Julia A. Schnabel, and Kensaku Mori

International Forum on Medical Imaging in Asia (IFMIA) 頁： 266-268 2017年1月

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記述言語：英語
A study on surgical field retrieval for intelligent laparotomy video archive system

Takayuki Kitasaka, Yuki Kondo, Yuri Kimura, Yuki Takanashi, Hiroaki Sawano, Yasuhito Suenaga, Kazunari Misawa, Kensaku Mori

International Forum on Medical Imaging in Asia (IFMIA) 頁： 327-328 2017年1月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
Airway segmentation from 3D chest CT volumes based on volume of interest using gradient vector flow

Qier Meng, Takayuki Kitasaka, Masahiro Oda, and Kensaku Mori

International Forum on Medical Imaging in Asia (IFMIA) 頁： 192-195 2017年1月

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記述言語：英語
Multi-scale Image Fusion Between Pre-operative Clinical CT and X-ray microtomography of Lung Pathology

Holger Roth, Kai Nagara, Hirohisa Oda, Masahiro Oda, Tomoshi Sugiyama, Shota Nakamura, and Kensaku Mori

International Forum on Medical Imaging in Asia (IFMIA) 頁： 54-56 2017年1月

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記述言語：英語
Airway segmentation from 3D chest CT volumes based on volume of interest using gradient vector flow

Qier Meng, Takayuki Kitasaka, Masahiro Oda, Kensaku Mori

International Forum on Medical Imaging in Asia (IFMIA) 頁： 192-195 2017年1月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
Structured Random Forestを用いた3次元腹部CT像からのリンパ節自動検出

寳珠山裕, Holger Roth, 小田昌宏,　中村嘉彦, 三澤一成, 藤原　道隆, 森健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 116 巻 ( 393 ) 頁： 23-28 2017年1月

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記述言語：日本語
MISTライブラリのためのGPUプログラミング

小田紘久, 小田昌宏, 北坂孝幸, 森健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 116 巻 ( 393 ) 頁： 133-136 2017年1月

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記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）
Deep-Learning-Based Segmentation for the Head Sectioned Images of the Visible Korean Project

Mohammad Eshghi, Holger R. Roth, Hirohisa Oda, Masahiro Oda, Min Suk Chung, Kensaku Mori

MI2016-119 116 巻 ( 393 ) 頁： 191-194 2017年1月

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記述言語：英語
Influence of Voxel-Connection Structure in Organ Segmentation Based on Conditional Random Field

Ying Yang, Masahiro Oda, Kazunari Misawa, Daniel Rueckert, Kensaku Mori

MI2016-112 116 巻 ( 393 ) 頁： 157-162 2017年1月

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記述言語：英語
MICCAI 2016参加報告

小田昌宏, 宮内翔子, 諸岡健一, 周向栄, 増谷佳孝, 中口俊哉, 井宮淳, 森健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 116 巻 ( 393 ) 頁： 185-190 2017年1月

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記述言語：日本語
Robust colonoscope tracking method for colon deformations utilizing coarse-to-fine correspondence findings 査読有り

Masahiro Oda, Hiroaki Kondo, Takayuki Kitasaka, Kazuhiro Furukawa, Ryoji Miyahara, Yoshiki Hirooka, Hidemi Goto, Nassir Navab, Kensaku Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 12 巻 ( 1 ) 頁： 39-50 2017年1月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1007/s11548-016-1456-6
3Dプリンタ・ユーザーインターフェイス等の最新動向

森健策

インナービジョン 2017年2月号 32 巻 ( 2 ) 頁： 44-45 2017年1月

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記述言語：日本語
3Dプリンタ・ユーザーインターフェイス等の最新動向

森健策

インナービジョン 2017年2月号 32 巻 ( 2 ) 頁： 44-45 2017年1月

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記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）
Airway extraction from 3D chest CT volumes based on iterative extension of VOI enhanced by cavity enhancement filter

Meng Qier, Kitasaka Takayuki, Oda Masahiro, Mori Kensaku

MEDICAL IMAGING 2017: COMPUTER-AIDED DIAGNOSIS 10134 巻頁： 101370M-1-101370M-9 2017年

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Progress in Biomedical Optics and Imaging - Proceedings of SPIE

Airway segmentation is an important step in analyzing chest CT volumes for computerized lung cancer detection, emphysema diagnosis, asthma diagnosis, and pre- and intra-operative bronchoscope navigation. However, obtaining an integrated 3-D airway tree structure from a CT volume is a quite challenging task. This paper presents a novel airway segmentation method based on intensity structure analysis and bronchi shape structure analysis in volume of interest (VOI). This method segments the bronchial regions by applying the cavity enhancement filter (CEF) to trace the bronchial tree structure from the trachea. It uses the CEF in each VOI to segment each branch and to predict the positions of VOIs which envelope the bronchial regions in next level. At the same time, a leakage detection is performed to avoid the leakage by analysing the pixel information and the shape information of airway candidate regions extracted in the VOI. Bronchial regions are finally obtained by unifying the extracted airway regions. The experiments results showed that the proposed method can extract most of the bronchial region in each VOI and led good results of the airway segmentation.

DOI： 10.1117/12.2254233

Web of Science

Scopus
かがくゼミナール「立体臓器モデルを作ろう」実施報告

森健策, 長柄快, 舘高基, 伊神剛, 堀内智子

名古屋市科学館紀要頁： 35-41 2017年

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記述言語：日本語掲載種別：研究論文（大学，研究機関等紀要）
An improved method for pancreas segmentation using SLIC and interactive region merging

Zhang Liyuan, Yang Huamin, Shi Weili, Miao Yu, Li Qingliang, He Fei, He Wei, Li Yanfang, Zhang Huimao, Mori Kensaku, Jiang Zhengang

MEDICAL IMAGING 2017: COMPUTER-AIDED DIAGNOSIS 10134 巻頁： 101343H-1-101343H-12 2017年

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Progress in Biomedical Optics and Imaging - Proceedings of SPIE

Considering the weak edges in pancreas segmentation, this paper proposes a new solution which integrates more features of CT images by combining SLIC superpixels and interactive region merging. In the proposed method, Mahalanobis distance is first utilized in SLIC method to generate better superpixel images. By extracting five texture features and one gray feature, the similarity measure between two superpixels becomes more reliable in interactive region merging. Furthermore, object edge blocks are accurately addressed by re-segmentation merging process. Applying the proposed method to four cases of abdominal CT images, we segment pancreatic tissues to verify the feasibility and effectiveness. The experimental results show that the proposed method can make segmentation accuracy increase to 92% on average. This study will boost the application process of pancreas segmentation for computer-aided diagnosis system.

DOI： 10.1117/12.2254366

Web of Science

Scopus
Quantitative Analysis of Renal Dominant Regions based on Precise Renal Artery Segmentation'

Chenglong Wang, Yoshihiko Nakamura, Masahiro Oda, Yasushi Yoshino, Tokunori Yamamoto, Kensaku Mori

RSNA 2016 (Radiological Society of North America) Scientific Assembly and Annual Meeting PROGRAM IN BRIEF 頁： 214 2016年12月

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記述言語：英語
Myofiber Visualization System for Micro CT Volumes of Left Ventricle

Hirohisa Oda, Masahiro Oda, Takayuki Kitasaka, Toshiaki Akita, Kensaku Mori

RSNA 2016 (Radiological Society of North America) Scientific Assembly and Annual Meeting PROGRAM IN BRIEF 頁： 183 2016年12月

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記述言語：英語
Naked Eye Visible Pores of Kohn and the Shapes of Alveoli on Magnified Three Dimensional Printed Model of the Lung Specimen by Virtual Image of Micro CT: Initial Experience

Hiroshi Natori, Hirotsugu Takabatake, Masaki Mori, Hirotoshi Homma, Kensaku Mori, Masahiro Oda, Hiroyuki Koba, Hiroki Takahashi

RSNA 2016 (Radiological Society of North America) Scientific Assembly and Annual Meeting PROGRAM IN BRIEF 頁： 151 2016年11月

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記述言語：英語
Visualization Method of Myofiber Structure of the Left Ventricle Apex from Micro CT Volumes

Hirohisa Oda, Masahiro Oda, Takayuki Kitasaka, Toshiaki Akita, Kensaku Mori

RSNA 2016 (Radiological Society of North America) Scientific Assembly and Annual Meeting PROGRAM IN BRIEF 頁： 94 2016年11月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）
ステレオ内視鏡画像からの臓器形状復元手法における誤対応点削減処理の提案と手術画像への適用

柴田睦実, 林雄一郎, 小田昌宏, 三澤一成, 森健策

日本コンピュータ外科学会誌第25回日本コンピュータ外科学会大会特集号(JSCAS2016) 18 巻 ( 4 ) 頁： 367-368 2016年11月

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記述言語：日本語
脳神経外科手術ナビゲーションのためのステレオ画像からの脳表の3次元形状の復元

Mohammad Eshghi, 林雄一郎, 柴田睦実, 小田昌宏, 藤井正純, 森健策

日本コンピュータ外科学会誌第25回日本コンピュータ外科学会大会特集号(JSCAS2016) 18 巻 ( 4 ) 頁： 246-247 2016年11月

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記述言語：日本語
Structured Random Forest を用いた3次元腹部CT像からのリンパ節自動検出に関する初期的検討～統計的特徴量を利用したリンパ節検出率の改善～

寶珠山裕, Holger R.Roth, 小田昌宏, 中村嘉彦, 三澤一成, 藤原道隆, 森健策

日本コンピュータ外科学会誌第25回日本コンピュータ外科学会大会特集号(JSCAS2016) 18 巻 ( 4 ) 頁： 287-288 2016年11月

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記述言語：日本語
位置関係を用いた特徴量の導入による胆道領域セグメンテーション手法の改善

陳鵬飛, 田中寛, 小田紘久, 小田昌宏, 林雄一郎,伊神剛, 椰野正人, 森健策

日本コンピュータ外科学会誌第25回日本コンピュータ外科学会大会特集号(JSCAS2016) 18 巻 ( 4 ) 頁： 290-291 2016年11月

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記述言語：日本語
血管木構造構築手法の改善とその血管名称自動対応付けへの応用

張暁楠, 加賀城充, 小田昌宏, 林雄一郎, 三澤一成, 森健策

日本コンピュータ外科学会誌第25回日本コンピュータ外科学会大会特集号(JSCAS2016) 18 巻 ( 4 ) 頁： 293-294 2016年11月

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記述言語：日本語
テンソルベースグラフカットを用いた血管抽出手法の実質臓器への応用

王成龍, 小田昌宏, 吉野能, 山本徳則, 伊神剛, 森健策

日本コンピュータ外科学会誌第25回日本コンピュータ外科学会大会特集号(JSCAS2016) 18 巻 ( 4 ) 頁： 295-296 2016年11月

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記述言語：日本語
腹腔鏡下胃切除術におけるポート位置決定支援のためのポート位置プランニングシステムの開発

林雄一郎, 三澤一成, 森健策

日本コンピュータ外科学会誌第25回日本コンピュータ外科学会大会特集号(JSCAS2016) 18 巻 ( 4 ) 頁： 350-351 2016年11月

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記述言語：日本語
腹腔鏡ナビゲーションシステムにおける ORB-SLAM の適用に関する初期的検討

王成, Mohammad Eshghi, 小田昌宏, 林雄一郎, 三澤一成, 蒋振剛, 森健策

日本コンピュータ外科学会誌第25回日本コンピュータ外科学会大会特集号(JSCAS2016) 18 巻 ( 4 ) 頁： 355-356 2016年11月

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記述言語：日本語
回帰木を用いたCT画像における臓器の局所化に関する特徴量の検討

清水南月, 小田昌宏, 三澤一成, 藤原道隆, 森健策

日本コンピュータ外科学会誌第25回日本コンピュータ外科学会大会特集号(JSCAS2016) 18 巻 ( 4 ) 頁： 365-366 2016年11月

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記述言語：日本語掲載種別：研究論文（学術雑誌）
From macro-scale to micro-scale computational anatomy: perspective of the next 20 years 査読有り

Kensaku Mori

Medical Image Analysis 2016年10月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： doi:10.1016/j.media.2016.06.034
Regression Forest-Based Atlas Localization and Direction Specific Atlas Generation for Pancreas Segmentation

Masahiro Oda, Natsuki Shimizu, Kenichi Karasawa, Yukitaka Nimura, Takayuki Kitasaka, Kazunari Misawa, Michitaka Fujiwara, Daniel Rueckert, and Kensaku Mori

MICCAI 2016 LNCS 9901 巻頁： 556-563 2016年10月

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記述言語：英語
Tensor-Based Graph-Cut in Riemannian Metric Space and Its Application to Renal Artery Segmentation

Chenglong Wang, Masahiro Oda, Yuichiro Hayashi, Yasushi Yoshino, Tokunori Yamamoto, Alejandro F. Frangi, and Kensaku Mori

MICCAI 2016 LNCS 9902 巻頁： 353-361 2016年10月

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記述言語：英語
Automatic segmentation of airway tree based on local intensity filter and machine learning technique in 3D chest CT volume 査読有り

Qier Meng, Takayuki Kitasaka, Yukitaka Nimura, Masahiro Oda, Junji Ueno, Kensaku Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology Surgery 頁： (In Press) 2016年10月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： doi:10.1007/s11548-016-1492-2
Supervoxel classification forests for estimating pairwise image correspondences 査読有り

Fahdi Kanavati, Tong Tong, Kazunari Misawa, Michitaka Fujiwara, Kensaku Mori, Daniel Rueckert, Ben Glocker

Pattern Recognition 63 巻頁： 561–569 2016年9月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： DOI:10.1016/j.patcog.2016.09.026
特集画像ナビゲーションによる消化器癌手術各論：胃癌手術におけるナビゲーションの現状と新しい取り組み

藤原道隆, 三澤一成, 森健策, 川嶋絋一郎, 田中由浩, 小寺泰弘

手術 70 巻 ( 10 ) 頁： 1275-1286 2016年9月

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記述言語：日本語
Development of an automatic producing cholangiography procedure reconstructed from portal phase multidetectorrow computed tomography images: Preliminary experience 査読有り

Tomoaki Hirose, Tsuyoshi Igami, Kusuto Koga, Yuichiro Hayashi, Tomoki Ebata, Yukihiro, Yokoyama, Gen Sugawara, Takashi Mizuno, Junpei Yamaguchi, Kensaku Mori, Masato Nagino

Surgery Today 2016年8月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： DOI: 10.1007/s00595-016-1394-5
Cascade Registration of Micro CT Volumes taken in Multiple Resolutions

Kai Nagara, Hirohisa Oda, Shota Nakamura, Masahiro Oda, Hirotoshi Homma, Hirotsugu Takabatake, Masaki Mori, Hiroshi Natori, Daniel Rueckert, and Kensaku Mori

Medical Imaging and Augmented Reality, 7th International Conference, MIAR 2016 LNCS 9805 巻頁： 269–280 2016年8月

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記述言語：英語
Impact of an automated system for endocytoscopic diagnosis of small colorectal lesions: an international web-based study 査読有り

Yuichi Mori, Shin-ei Kudo ,Philip Wai Yan Chiu, Rajvinder Singh , Masashi Misawa, Kunihiro Wakamura, Toyoki Kudo, Takemasa Hayashi, Atsushi Katagiri, Hideyuki Miyachi, Fumio Ishida, Yasuharu Maeda, Haruhiro Inoue, Yukitaka Nimura, Masahiro Oda, Kensaku Mori

Endoscopy 2016 48 巻 ( 12 ) 頁： 1110-1118 2016年8月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1055/s-0042-113609
Robust colonoscope tracking method for colon deformations utilizing coarse-to-fine correspondence findings 査読有り

Masahiro Oda, Hiroaki Kondo, Takayuki Kitasaka, Kazuhiro Furukawa, Ryoji Miyahara ,Yoshiki Hirooka, Hidemi Goto, Nassir Navab, Kensaku Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 頁： (accepted) 2016年7月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： DOI: 10.1007/s11548-016-1456-6
3次元腹部X線CT像からの経時リンパ節の自動検出精度の検討

中村嘉彦, 寳珠山裕, 林雄一郎, 北坂孝幸, 三澤一成, 森健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 116 巻 ( 160 ) 頁： 39-42 2016年7月

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記述言語：英語
A Study on Fast Interactive Segmentation on 3D Medical Image using Graph-cut

Chenglong Wang, Masahiro Oda, Tokunori Yamamoto, Yasushi Yoshino, Shigeru Nawano, Kensaku Mori

116 巻 ( 160 ) 頁： 23-28 2016年7月

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記述言語：英語
腹腔鏡下手術ナビゲーションシステムのためのステレオ内視鏡画像からの臓器形状復元の定量評価

柴田睦実, 林雄一郎, 小田昌宏, 三澤一成, 森健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 116 巻 ( 160 ) 頁： 7-12 2016年7月

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記述言語：日本語
開腹手術映像の知的アーカイブのための遮蔽物除去手法の評価

北坂孝幸, 後藤慎史, 杉田峻, 富永迅, 澤野弘明, 末永康仁, 三澤一成, 森健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 116 巻 ( 160 ) 頁： 5-6 2016年7月

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記述言語：日本語
Ⅰ 医療分野における3Dプリンタ利活用の最新動向医療分野における3Dプリンタの応用動向─診療報酬改定の影響と今後の動向も含めて

森健策

インナービジョン 2016年7月号 31 巻 ( 7 ) 頁： 4-7 2016年7月

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記述言語：日本語
Ⅲ 3Dプリンティングのハンドリングのノウハウ

森健策

インナービジョン 2016年7月号 31 巻 ( 7 ) 頁： 20-24 2016年7月

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記述言語：日本語
Surgical field retrieval for intelligent laparotomy video archive system

Takayuki Kitasaka, Shinji Goto, Shun Sugita, Hayate Tominaga, Hiroaki Sawano, Yasuhito Suenaga, Kazunari Misawa, Kensaku MORI

頁： PP-7 2016年7月

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記述言語：英語
腹腔鏡下胃切除術のための手術ナビゲーションシステムにおけるステレオ内視鏡画像からの臓器形状復元に関する検討

柴田睦実, 森田千尋, 林雄一郎, 小田昌宏, 三澤一成, 森健策

第35回日本医用画像工学会大会予稿集頁： OP1-10 2016年7月

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記述言語：日本語
Structured Random Forest を用いた 3 次元腹部 CT 像からのリンパ節自動検出に関する初期的検討

寳珠山裕, 二村幸孝, 小田昌宏, 三澤一成, 藤原道隆, 森健策

第35回日本医用画像工学会大会予稿集頁： OP7-4 2016年7月

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記述言語：英語
Regression Forest を用いた膵臓領域の局所化に関する初期的検討

清水南月, 小田昌宏, 三澤一成 ,藤原道隆, 森健策

第35回日本医用画像工学会大会予稿集頁： OP8-7 2016年7月

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記述言語：日本語
腹腔鏡下手術ナビゲーションシステムにおける剛体と非剛体レジストレーションを用いた臓器表面形状による位置合わせ手法の検討

林雄一郎, 森田千尋, 三澤一成, 森健策

第35回日本医用画像工学会大会予稿集頁： PP-29 2016年7月

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記述言語：日本語
Reduction of User Interaction Cost of Graph-cut Using Gradient Vector Flow in Blood Vessel Segmentation

Chenglong WANG, Masahiro ODA, Yasushi YOSHINO, Tokunori YAMAMOTO, Kensaku MORI

頁： OP6-5 2016年7月

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記述言語：日本語
Myofiber Extraction from Micro CT Volumes by Combining Structure Tensor and Hessian Matrix

Hirohisa Oda, Masahiro Oda, Takayuki Kitasaka, Toshiaki Akita, Kensaku Mori

頁： OP6-6 2016年7月

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記述言語：英語
Extraction of Intrahepatic Bile Duct from Dual-energy CT Volumes by Selective Use of Feature Values from Different Scales

Pengfei CHEN, Hiroshi TANAKA, Masahiro ODA, Yuichiro HAYASHI, Tsuyoshi IGAMI, Masato NAGINO, Kensaku MORI

頁： OP9-1 2016年7月

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記述言語：英語
A Study on Volume Similarity Metric for Clinical and Micro CT Volume Registration

NAGARA, Shota NAKAMURA, Masahiro ODA, Hirotoshi HOMMA, Hirotsugu TAKABATAKE, Masaki MORI, Hiroshi NATORI, Kensaku MORI

頁： OP9-2 2016年7月

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記述言語：英語
A Study on Volume Similarity Metric for Clinical and Micro CT Volume Registration

NAGARA, Shota NAKAMURA, Masahiro ODA, Hirotoshi HOMMA, Hirotsugu TAKABATAKE, Masaki MORI, Hiroshi NATORI, Kensaku MORI

第35回日本医用画像工学会大会予稿集頁： OP9-2 2016年7月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
3次元腹部X線CT像からの経時リンパ節の自動検出精度の検討

中村嘉彦, 寳珠山裕, 林雄一郎, 北坂孝幸, 三澤一成, 森健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 116 巻 ( 160 ) 頁： 39-42 2016年7月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
A Study on Fast Interactive Segmentation on 3D Medical Image using Graph-cut

Chenglong Wang, Masahiro Oda, Tokunori Yamamoto, Yasushi Yoshino, Shigeru Nawano, Kensaku Mori

情報通信学会技術研究報告(MI) 116 巻 ( 160 ) 頁： 23-28 2016年7月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
Port placement planning method for assistant surgeon in laparoscopic gastrectomy

Y. Hayashi, K. Misawa, K. Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 13 巻 ( 1 ) 頁： s231-232 2016年6月

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記述言語：英語
Characterization of Colorectal Lesions Using a Computer-Aided Diagnostic System for Narrow-Band Imaging Endocytoscopy 査読有り

Masashi Misawa, Shin-ei Kudo, Yuichi Mori, Hiroki Nakamura, Shinichi Kataoka, Yasuharu Maeda, Toyoki Kudo, Takemasa Hayashi, Kunihiko Wakamura, Hideyuki Miyachi, Atsushi Katagiri, Toshiyuki Baba, Fumio Ishida, Haruhiro Inoue, Yukitaka Nimura, Kensaku Mori

Gastroenterology 150 巻 ( 7 ) 頁： 1531-1532.e3 2016年6月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： DOI:10.1053/j.gastro.2016.04.004
Comparison of Hessian-Matrix- and structure-tensor-based methods for myofiber structure extraction from micro-CT volumes

Hirohisa Oda, Masahiro Oda, Takayuki Kitasaka, Toshiaki Akita, Kensaku Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 2016 11 巻 ( 1 ) 頁： S38-S39 2016年6月

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記述言語：英語
Evaluation of efficiency of feature values for false positive reduction of automated mediastinal lymph node detection

Chenglong Wang, Mitsuru Kagajo, Yoshihiko Nakamura, Masahiro Oda, Yasushi Yoshino, Tokunori Yamamoto, Kensaku Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 2016 11 巻 ( 1 ) 頁： S42-S43 2016年6月

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記述言語：英語
Segmentation method of abdominal arteries from CT volumes utilizing intensity transition along arteries

Masahiro Oda, Tokunori Yamamoto, Yasushi Yoshino, Kensaku Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 2016 11 巻 ( 1 ) 頁： S46-S47 2016年6月

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記述言語：英語
Evaluation of efficiency of feature values for false positive reduction of automated mediastinal lymph node detection

Hirohisa Oda, Masahiro Oda, Takayuki Kitasaka, Shingo Iwano, Hirotoshi Homma, Hirotsugu Takabatake, Masaki Mori, Hiroshi Natori, Kensaku Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 2016 11 巻 ( 1 ) 頁： S130-S131 2016年6月

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記述言語：英語
A multi-scale and multi-modality statistical model of pancreas

Akinobu Shimizu, Hidekata Hontani, Naoki Kobayashi, Hayaru Shouno, Kensaku Mori, Chika Iwamoto, Kenoki Ohuchida, Makoto Hashizume

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 2016 11 巻 ( 1 ) 頁： S165-S166 2016年6月

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記述言語：英語
Scale-seamless registration and visualization for micro-computational anatomy

Kensaku Mori, Kai Nagara, Shota Nakamura, Masahiro Oda

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 2016 11 巻 ( 1 ) 頁： S169-S171 2016年6月

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記述言語：英語
An improved method for intrahepatic bile duct extraction from dual-energy CT volumes based on sample data adjustment for SVM training

Pengfei Chen, Hiroshi Tanaka, Masahiro Oda, Yukihiro Hayashi, Tsuyoshi Igami, Masato Nagino, Kensaku Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 2016 11 巻 ( 1 ) 頁： S218-S219 2016年6月

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記述言語：英語
Port placement planning assistance for laparo - scopic gastrectomy based on anatomical structure analysis

Yuichiro Hayashi, Kazunari Misawa, Kensaku Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 2016 11 巻 ( 1 ) 頁： S265-S266 2016年6月

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記述言語：英語
An improved method for intrahepatic bile duct extraction from dual-energy CT volumes based on sample data adjustment for SVM training

Pengfei Chen, Hiroshi Tanaka, Masahiro Oda, Yukihiro Hayashi, Tsuyoshi Igami, Masato Nagino, Kensaku Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 2016 11 巻 ( 1 ) 頁： S218-S219 2016年6月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
A multi-scale and multi-modality statistical model of pancreas

Akinobu Shimizu, Hidekata Hontani, Naoki Kobayashi, Hayaru Shouno, Kensaku Mori, Chika Iwamoto, Kenoki Ohuchida, Makoto Hashizume

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 2016 11 巻 ( 1 ) 頁： S165-S166 2016年6月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
Clinical application of a surgical navigation system based on virtual laparoscopy in laparoscopic gastrectomy for gastric cancer 査読有り

Yuichiro Hayashi, Kazunari Misawa, Masahiro Oda, David J. Hawkes, Kensaku Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology Surgery 11 巻 ( 5 ) 頁： 827-836 2016年5月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： doi: 10.1007/s11548-015-1293-z
Progressive internal landmark registration for surgical navigation in laparoscopic gastrectomy for gastric cancer 査読有り

Yuichiro Hayashi, Kazunari Misawa, David J. Hawkes, Kensaku Mor

International Journal of Computer Assisted Radiology Surgery 11 巻 ( 5 ) 頁： 837-845 2016年5月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： doi: 10.1007/s11548-015-1346-3
A Computer-Aided Diagnosis System for Endocytoscopy With Narrow-Band Imaging Provides Highly Accurate Diagnosis 査読有り

Misawa Masashi, Kudo Shin-ei, Mori Yuichi, Kataoka Shinichi, Maeda Yasuharu, Sako Tomoya, Watanabe Mayuko, Kudo Toyoki, Hisayuki Tomokazu, Wakamura Kunihiko, Hayashi Takemasa, Miyachi Hideyuki, Katagiri Atsushi, Ishida Fumio, Inoue Haruhiro, Nimura Yukitaka, Mori Kensaku

GASTROINTESTINAL ENDOSCOPY 83 巻 ( 5 ) 頁： AB287 - AB288 2016年5月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1016/j.gie.2016.03.449

Web of Science
Ｘ線ＣＴやＭＲＩにおける3Ｄ画像

森健策

メディカル＆イメージング MOOK 4 巻頁： 57-64 2016年4月

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記述言語：日本語
多元計算解剖モデルの体系的開発 Sytematic Development of Multidisciplinary Computational Anatomy Models 腫瘍マルチスケール時空間モデリング

森健策

第55回日本生体医工学会大会プログラム・抄録集 54 巻 ( 1 ) 頁： 97 2016年4月

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記述言語：日本語
Precise renal artery segmentation for estimation of renal vascular dominant regions

Chenglong Wang, Mitsuru Kagajo, Yoshihiko Nakamura, Masahiro Oda, Yasushi Yoshino, Tokunori Yamamoto, and Kensaku Mori

Proceedings of SPIE Medical Imaging 2016 9784 巻 2016年3月

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記述言語：英語

DOI： 10.1117/12.2217492
Intensity targeted radial structure tensor analysis and its application for automated mediastinal lymph node detection from CT volumes

Hirohisa Oda, Yukitaka Nimura, Masahiro Oda, Takayuki Kitasaka, Shingo Iwano, Hirotoshi Honma, Hirotsugu Takabatake, Masaki Mori, Hiroshi Natori, and Kensaku Mori

Proceedings of SPIE Medical Imaging 2016 9785 巻 2016年3月

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記述言語：英語

DOI： 10.1117/12.2216663
Ensemble lymph node detection from CT volumes combining local intensity structure analysis approach and appearance learning approach

Yoshihiko Nakamura, Yukitaka Nimura, Masahiro Oda, Takayuki Kitasaka, Kazuhiro Furukawa, Hidemi Goto, Michitaka Fujiwara, Kazunari Misawa, and Kensaku Mori

Proceedings of SPIE Medical Imaging 2016 9785 巻 2016年3月

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記述言語：英語

DOI： 10.1117/12.2214925
Position-based adjustment of landmark based correspondence finding in electromagnetic sensor-based colonoscope tracking method

Masahiro Oda, Hiroaki Kondo, Takayuki Kitasaka, Kazuhiro Furukawa, Ryoji Miyahara, Yoshiki Hirooka, Hidemi Goto, Nassir Navab, and Kensaku Mori

Proceedings of SPIE Medical Imaging 2016 9786 巻 2016年3月

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記述言語：英語

DOI： 10.1117/12.2216371
管腔構造に対する自動解剖名称アノテーション

森健策

121回日本解剖学会総会・全国学術集会講演プログラム・抄録集頁： 93 2016年3月

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記述言語：日本語
腹部動脈の血管名自動対応付けにおける分岐パターンを考慮した機械学習の利用の検討

張暁楠, 加賀城充, 小田昌宏, 三澤一成, 森健策

電子情報通信学会　2016年総合大会プログラム D-16-11 巻頁： 81 2016年3月

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記述言語：日本語
医療分野における3Dプリンタの応用

森健策

宙舞 ( 78 ) 頁： 2-6 2016年2月

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記述言語：日本語
エキスパートによるRSNA 2015ベストリポート : 3Dプリンタ，ユーザーインターフェイス等の動向を中心に

森健策

インナービジョン 2016年2月号 31 巻 ( 2 ) 頁： 41-42 2016年2月

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記述言語：日本語
気管支構造情報を用いた気管支内腔壁面への気管支枝名自動表示の精度向上

山本貴洋, 北坂孝幸, 二村幸孝, 末永康仁, 森健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 115 巻 ( 401 ) 頁： 13-18 2016年1月

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記述言語：日本語
条件付き確率場を利用した腹部動脈および肝門脈系の血管名自動対応付け

加賀城充, 二村幸孝, 林雄一郎, 小田昌宏, 北坂孝幸, 三澤一成, 森健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 115 巻 ( 401 ) 頁： 19-24 2016年1月

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記述言語：日本語
マルチスケール画像処理のためのマイクロCT画像データベース構築多元計算解剖学における画像処理アルゴリズム開発のためのデータベース構築

森健策, 長柄快, 小田昌宏

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 115 巻 ( 401 ) 頁： 165-170 2016年1月

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記述言語：日本語
MICCAI2015参加報告

花岡昇平, 唐澤健一. 本谷秀堅. 周向栄. 平野靖, 小田昌宏, 増谷佳孝, 清水昭伸, 森健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 115 巻 ( 401 ) 頁： 177-182 2016年1月

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記述言語：日本語
Dual-energy CT画像からの特徴抽出に基づく肝内胆管領域自動抽出

陳鵬飛, 田中寛, 小田昌宏, 林雄一郎, 伊神剛, 梛野正人, 森健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 115 巻 ( 401 ) 頁： 187-192 2016年1月

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記述言語：日本語
解剖学的ランドマークに基づく自動臓器局所化とその膵臓セグメンテーションへの応用

唐澤健一, 小田昌宏, 北坂孝幸, 花岡昇平, 林雄一郎, 二村幸孝, 三澤一成, 藤原道隆, 森健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 115 巻 ( 401 ) 頁： 215-220 2016年1月

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記述言語：日本語
スケールシームレスナビゲーションのためのマルチスケールレジストレーション法の開発マイクロCT像を用いた基礎的検討

長柄快, 中村彰太, 小田昌宏, 北坂孝幸, 本間裕敏, 高畠博嗣, 森雅樹, 名取博, 森健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 115 巻 ( 401 ) 頁： 351-356 2016年1月

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記述言語：日本語
腹腔鏡下手術ナビゲーションシステムにおける臓器表面形状を用いた術中の非剛体レジストレーションに関する検討

森田千尋, 林雄一郎, 小田昌宏, 三澤一成, 森健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 115 巻 ( 401 ) 頁： 357-362 2016年1月

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記述言語：日本語
Accurate Airway Segmentation Based on Intensity Structure Analysis and Graph-cut

Meng Qier, Kitasaka Takayuki, Nimura Yukitaka, Oda Masahiro, Mori Kensaku

MEDICAL IMAGING 2016: IMAGE PROCESSING 9784 巻 2016年

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Progress in Biomedical Optics and Imaging - Proceedings of SPIE

This paper presents a novel airway segmentation method based on intensity structure analysis and graph-cut. Airway segmentation is an important step in analyzing chest CT volumes for computerized lung cancer detection, emphysema diagnosis, asthma diagnosis, and pre- and intra-operative bronchoscope navigation. However, obtaining a complete 3-D airway tree structure from a CT volume is quite challenging. Several researchers have proposed automated algorithms basically based on region growing and machine learning techniques. However these methods failed to detect the peripheral bronchi branches. They caused a large amount of leakage. This paper presents a novel approach that permits more accurate extraction of complex bronchial airway region. Our method are composed of three steps. First, the Hessian analysis is utilized for enhancing the line-like structure in CT volumes, then a multiscale cavity-enhancement filter is employed to detect the cavity-like structure from the previous enhanced result. In the second step, we utilize the support vector machine (SVM) to construct a classifier for removing the FP regions generated. Finally, the graph-cut algorithm is utilized to connect all of the candidate voxels to form an integrated airway tree. We applied this method to sixteen cases of 3D chest CT volumes. The results showed that the branch detection rate of this method can reach about 77.7% without leaking into the lung parenchyma areas.

DOI： 10.1117/12.2216670

Web of Science

Scopus
An Improved Robust Hand-Eye Calibration for Endoscopy Navigation System

He Wei, Kang Kumsok, Li Yanfang, Shi Weili, Miao Yu, He Fei, Yan Fei, Yang Huamin, Zhang Huimao, Mori Kensaku, Jiang Zhengang

MEDICAL IMAGING 2016: IMAGE-GUIDED PROCEDURES, ROBOTIC INTERVENTIONS, AND MODELING 9786 巻 2016年

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）出版者・発行元：Progress in Biomedical Optics and Imaging - Proceedings of SPIE

Endoscopy is widely used in clinical application, and surgical navigation system is an extremely important way to enhance the safety of endoscopy. The key to improve the accuracy of the navigation system is to solve the positional relationship between camera and tracking marker precisely. The problem can be solved by the hand-eye calibration method based on dual quaternions. However, because of the tracking error and the limited motion of the endoscope, the sample motions may contain some incomplete motion samples. Those motions will cause the algorithm unstable and inaccurate. An advanced selection rule for sample motions is proposed in this paper to improve the stability and accuracy of the methods based on dual quaternion. By setting the motion filter to filter out the incomplete motion samples, finally, high precision and robust result is achieved. The experimental results show that the accuracy and stability of camera registration have been effectively improved by selecting sample motion data automatically.

DOI： 10.1117/12.2216910

Web of Science

Scopus
Surgical and Radiological Studies on the Length of the Hepatic Ducts 査読有り

Tomoaki Hirose, Tsuyoshi Igami, Tomoki Ebata, Yukihiro Yokoyama, Gen Sugawara, Takashi Mizuno, Kensaku Mori, Masahiko Ando, Masato Nagino

World Journal of Surgery 39 巻 ( 12 ) 2015年12月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： doi: 10.1007/s00268-015-3201-7
Pneumoperitoneum simulation based on mass-spring-damper models for laparoscopic surgical planning 査読有り

Yukitaka Nimura, Jia Di Qu, Yuichiro Hayashi, Masahiro Oda, Takayuki Kitasaka, Makoto Hashizume, Kazunari Misawa, and Kensaku Mori

Journal of Medical Imaging 2 巻 ( 4 ) 2015年12月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： 10.1117/1.JMI.2.4.044004
New Tools for Analysis of Peripheral Lung Structures by Virtual Microscopy and Three Dimensional Printed out Scale up Tangible Model for Realization by Micro Focused CT Data of the Lung Specimen

Hiroshi Natori, Hirotsugu Takabatake, Kensaku Mori, Masahiro Oda, Masaki Mori, Hirotoshi Homma, and Hiroyuki Koba

RSNA 2015 (Radiological Society of North America) Scientific Assembly and Annual Meeting PROGRAM IN BRIEF 頁： 278 2015年12月

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記述言語：英語
A Study on Improvement of Airway Segmentation using Hybrid Method

Qier Meng, Takayuki Kitasaka, Yukitaka Nimura, Masahiro Oda, and Kensaku Mori

The 3rd IAPR Asian Conference on Pattern Recognition (ACPR2015) 頁： 225-229 2015年11月

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記述言語：英語
Graph-cutと血管追跡法を併用した腎動脈精密抽出手法における血管抽出性能評価

王成龍, 加賀城充, 中村嘉彦, 小田昌宏, 吉野能, 山本徳則, 森健策

日本コンピュータ外科学会誌第24回日本コンピュータ外科学会大会特集号 17 巻 ( 3 ) 頁： 208-209 2015年11月

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記述言語：日本語
マルチスケール空洞強調フィルタと機械学習を用いた頑健性の高い気道抽出

蒙琪儿, 小田紘久, 北坂孝幸, 二村幸孝, 小田昌宏, 森健策

日本コンピュータ外科学会誌第24回日本コンピュータ外科学会大会特集号 17 巻 ( 3 ) 頁： 206-207 2015年11月

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記述言語：日本語
条件付き確率場を用いた腹部動脈の血管名自動対応付け

加賀城充, 小田昌宏, 林雄一郎, 北坂孝幸, 三澤一成, 森健策

日本コンピュータ外科学会誌第24回日本コンピュータ外科学会大会特集号 17 巻 ( 3 ) 頁： 202-203 2015年11月

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記述言語：日本語
3次元画像を用いた開腹手術の手術ナビゲーションシステムにおける手術支援画像の提示法の検討

林雄一郎, 三澤一成, 森健策

日本コンピュータ外科学会誌第24回日本コンピュータ外科学会大会特集号 17 巻 ( 3 ) 頁： 170-171 2015年11月

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記述言語：日本語
腹腔鏡手術ナビゲーションシステムのための軟性鏡カメラ方向測定装置の開発

長柄快, 柴田睦実, 清水南月, 小田昌宏, 三澤一成, 森健策

日本コンピュータ外科学会誌第24回日本コンピュータ外科学会大会特集号 17 巻 ( 3 ) 頁： 166-167 2015年11月

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記述言語：日本語
腹腔鏡下手術ナビゲーションにおける非剛体レジストレーションを利用した術中の位置合わせに関する検討

森田千尋, 林雄一郎, 小田昌宏, 三澤一成, 森健策

日本コンピュータ外科学会誌第24回日本コンピュータ外科学会大会特集号 17 巻 ( 3 ) 頁： 163-164 2015年11月

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記述言語：日本語
多元計算解剖学とコンピュータ外科-高度知能化治療支援に向けて-

森健策

日本コンピュータ外科学会誌第24回日本コンピュータ外科学会大会特集号 17 巻 ( 3 ) 頁： 156 2015年11月

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記述言語：日本語
マイクロCT画像からの線維方向追跡に関する検討

小田紘久, 小田昌宏, 北坂孝幸, 秋田利明, 森健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 115 巻 ( 301 ) 頁： 9-14 2015年11月

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記述言語：日本語
3次元腹部CT像からのリンパ節抽出における特徴量計算のための球状モデルの利用

孟晨, 二村幸孝, 小田昌宏, 北坂孝幸, 中村嘉彦, 三澤一成, 森健策

日本コンピュータ外科学会誌第24回日本コンピュータ外科学会大会特集号 17 巻 ( 3 ) 頁： 242-243 2015年11月

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記述言語：日本語
超拡大内視鏡画像におけるテクスチャ情報を利用した自動病理診断に関する予備的検討

二村幸孝, 森悠一, 三澤将史, 工藤進英, 森健策

日本コンピュータ外科学会誌第24回日本コンピュータ外科学会大会特集号 17 巻 ( 3 ) 頁： 264-265 2015年11月

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記述言語：日本語
縦隔リンパ節検出のためのRadial Structure Tensor解析の改良に関する基礎的検討

小田紘久, 二村幸孝, 小田昌宏, 北坂孝幸, 岩野信吾, 本間裕敏, 高畠博嗣, 森雅樹, 名取博, 森健策

日本コンピュータ外科学会誌第24回日本コンピュータ外科学会大会特集号 17 巻 ( 3 ) 頁： 256-257 2015年11月

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記述言語：日本語
磁気式位置センサを用いた大腸内視鏡トラッキング手法の精度解析

小田昌宏, 近藤弘明, 北坂孝幸, 古川和宏, 宮原良二, 廣岡芳樹, 後藤秀美, Nassir Navab, 森健策

日本コンピュータ外科学会誌第24回日本コンピュータ外科学会大会特集号 17 巻 ( 3 ) 頁： 254-255 2015年11月

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記述言語：日本語
音声操作手術ナビゲーションシステムのための血管観察視点位置の自動決定法に関る検討

林雅大, 堂満恵介, 目加田慶人, 三澤一成, 森健策

日本コンピュータ外科学会誌第24回日本コンピュータ外科学会大会特集号 17 巻 ( 3 ) 頁： 252-253 2015年11月

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記述言語：日本語
深層学習を用いた3次元腹部CT像からのリンパ節検出における過検出削減に関する検討-学習データの人工生成が過検出削減に与える影響-

寳珠山裕, 二村幸孝, 小田昌宏, 三澤一成, 藤原道隆, 森健策

日本コンピュータ外科学会誌第24回日本コンピュータ外科学会大会特集号 17 巻 ( 3 ) 頁： 244-245 2015年11月

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記述言語：日本語
A Study on Improvement of Airway Segmentation using Hybrid Method

Qier Meng, Takayuki Kitasaka, Yukitaka Nimura, Masahiro Oda, Kensaku Mori

The 3rd IAPR Asian Conference on Pattern Recognition (ACPR2015) 頁： 225-229 2015年11月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
3次元画像を用いた開腹手術の手術ナビゲーションシステムにおける手術支援画像の提示法の検討

林雄一郎, 三澤一成, 森健策

日本コンピュータ外科学会誌第24回日本コンピュータ外科学会大会特集号 17 巻 ( 3 ) 頁： 170-171 2015年11月

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記述言語：日本語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
3次元腹部CT像からのリンパ節抽出における特徴量計算のための球状モデルの利用

孟晨, 二村幸孝, 小田昌宏, 北坂孝幸, 中村嘉彦, 三澤一成, 森健策

日本コンピュータ外科学会誌第24回日本コンピュータ外科学会大会特集号 17 巻 ( 3 ) 頁： 242-243 2015年11月

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記述言語：日本語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
Clinical application of a surgical navigation system based on virtual laparoscopy in laparoscopic gastrectomy for gastric cancer 査読有り

Yuichiro Hayashi , Kazunari Misawa, Masahiro Oda, David J Hawkes, Kensaku Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 2015年10月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： doi: 10.1007/s11548-015-1293-z
Leap Motionによる外科手術ナビゲーションシステム操作の一提案

佐藤淳史, 道満恵介, 目加田慶人, 三澤一成, 森健策

平成27年度日本生体医工学会東海支部大会プログラム・抄録集頁： 18 2015年10月

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記述言語：日本語
Tracking Accuracy Evaluation of Electromagnetic Sensor-based Colonoscope Tracking Method

Masahiro Oda, Hiroaki Kondo, Takayuki Kitasaka, Kazuhiro Furukawa, Ryoji Miyahara, Yoshiki Hirooka, Hidemi Goto, Nassir Navab, and Kensaku Mori

Second International Workshop on Computer-Assisted and Robotic Endoscopy Held in Conjunction with MICCAI 2015 LNCS 9515 巻頁： 101-108 2015年10月

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記述言語：英語
Supervoxel Classification Forests for Estimating Pairwise Image Correspondences Machine Learning in Medical Imaging

Fahdi Kanavati, Tong Tong, Kazunari Misawa, Michitaka Fujiwara, Kensaku Mori, Daniel Rueckert, and Ben Glocker

MICCAI 2015 LNCS 9352 巻頁： 94-101 2015年10月

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記述言語：英語
Structure specific atlas generation and its application to pancreas segmentation from contrasted abdominal CT volumes

Kenichi Karasawa, Masahiro Oda, Kensaku Mori, and Takayuki Kitasaka

MICCAI 2015 Workshop on Medical Computer Vision 頁： Algorithms for Big Data 2015年10月

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記述言語：英語
特集／マルチモダリティ医用画像の統合解析: マルチモダリティ画像の融合―治療応用を目的とした CT/超音波/内視鏡画像融合―

森健策

Medical Imaging Technology 33 巻 ( 4 ) 頁： 170-176 2015年9月

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記述言語：日本語
`Observation-driven adaptive differential evolution and its application to accurate and smooth bronchoscope three-dimensional motion tracking 査読有り

Xiongbiao Luo, Ying Wan, Xiangjian He, and Kensaku Mori

Medical Image Analysis 24(1) 巻頁： 282-296 2015年8月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

DOI： doi:10.1016/j.media.2015.01.002
Radial Structure Tensor に基づく塊状構造強調フィルタの縦隔リンパ節検出への利用に関する検討

小田紘久, 二村幸孝, 小田昌宏, 北坂孝幸, 岩野信吾, 本間裕敏, 高畠博嗣, 森雅樹, 名取博, 森健策

第18回画像の認識・理解シンポジウム(MIRU2015) 頁： SS4-10 2015年7月

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記述言語：日本語
局所的濃度値情報を利用したCT像からの血管抽出手法の改善

小田昌宏, 加賀城充, 山本徳則, 吉野能, 森健策

第34回日本医用画像工学会大会予稿集頁： PP34 2015年7月

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記述言語：日本語
臓器情報に基づくルールベースの後処理による腹部動脈に対する解剖学的名称の自動対応付け精度向上

加賀城充, 中村嘉彦, 林雄一郎, 小田昌宏, 北坂孝幸, 三澤一成, 森健策

第34回日本医用画像工学会大会予稿集頁： PP31 2015年7月

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記述言語：日本語
A preliminary study on false positive reduction of bronchus segmentation using SVM

Qier Meng, Takayuki Kitasaka, Hirohisa Oda, Yukitaka Nimura, Yoshihiko Nakamura, Masahiro Oda, Kensaku Mori

頁： PP30 2015年7月

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記述言語：英語
気管支構造情報を利用した気管支内腔壁面への気管支枝名表示の自動化手法の開発

山本貴洋, 北坂孝幸, 二村幸孝, 末永康仁, 森健策

第34回日本医用画像工学会大会予稿集頁： PP29 2015年7月

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記述言語：日本語
腹腔鏡下手術ナビゲーションシステムにおける臓器と血管の情報に基づく位置合わせ手法の検討

林雄一郎, 森田千尋, 三澤一成, 森健策

第34回日本医用画像工学会大会予稿集頁： PP28 2015年7月

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記述言語：日本語
大腸病変の超拡大血管所見に対する自動診断システム

三澤将史, 工藤進英, 森悠一, 片岡伸一, 中村大樹, 工藤豊樹, 林武雅, 若村邦彦, 宮地英行, 片桐敦, 石田文生, 井上晴洋, 二村幸孝, 森健策

第34回日本医用画像工学会大会予稿集頁： PP21 2015年7月

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記述言語：日本語
球状モデルを用いた腹部CT像からのリンパ節自動検出手法の検討

孟晨, 小田紘久, 二村幸孝, 小田昌宏, 北坂孝幸, 中村嘉彦, 三澤一成, 森健策

第34回日本医用画像工学会大会予稿集頁： PP19 2015年7月

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記述言語：日本語
3次元腹部造影CT像からの膵臓セグメンテーションにおける線状構造情報を用いた患者固有アトラス選択の有効性に関する検討

唐澤健一, 小田昌宏, 林雄一郎, 二村幸孝, 北坂孝幸, 三澤一成, 藤原道隆, 森健策

第34回日本医用画像工学会大会予稿集頁： OP8-4 2015年7月

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記述言語：日本語
マイクロCTと3Dプリンタを利用した肺微細構造拡大再現法に関する検討

小田昌宏, 本間裕敏, 高畠博嗣, 森雅樹, 名取博, 森健策

第34回日本医用画像工学会大会予稿集頁： OP6-4 2015年7月

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記述言語：日本語
SURF特徴量の照合による腹腔鏡手術映像へのタグ付け

水谷友一, 佐藤梨果, 道満恵介, 目加田慶人, 三澤一成, 森建策

第34回日本医用画像工学会大会予稿集頁： OP4-3 2015年7月

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記述言語：日本語
開腹手術映像における遮蔽物除去手法の高精度化

北坂孝幸, 池井友啓, 林祐斗, 八重嶋秀, 澤野弘明, 水野慎士, 末永康仁, 三澤一成

第34回日本医用画像工学会大会予稿集頁： OP4-2 2015年7月

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記述言語：日本語
深層学習を用いたCT像からのリンパ節検出における過検出削減に関する検討

寳珠山裕, 二村幸孝, 小田昌宏, 三澤一成, 藤原道隆, 森健策

第34回日本医用画像工学会大会予稿集頁： OP1-4 2015年7月

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記述言語：日本語
複数検出手法の統合による3次元腹部X線CT像からの腹部リンパ節検出手法の精度向上

中村嘉彦, 二村幸孝, 小田昌宏, 北坂孝幸, 古川和宏, 後藤秀実, 藤原道隆, 三澤一成, 森健策

第34回日本医用画像工学会大会予稿集頁： OP1-3 2015年7月

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記述言語：日本語
大腸Endocytoscopyを用いた、自動診断システムの高精度化

森悠一, 工藤進英, 若村邦彦, 三澤将史, 小川悠史, 工藤豊樹, 林武雅, 宮地英行, 片桐敦, 石田文生, 井上晴洋, 二村幸孝, 森健策

第34回日本医用画像工学会大会予稿集頁： OP1-1 2015年7月

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記述言語：日本語
開腹手術映像からの遮蔽物除去手法の基礎的検討

北坂孝幸, 池井友啓, 林祐斗, 八重嶋秀, 澤野弘明, 水野慎士, 末永康仁, 三澤一成, 森健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 115 巻 ( 139 ) 頁： 65-68 2015年7月

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記述言語：日本語
`3Dプリンタ肝臓モデルを用いた手術支援の実際　～手術野で使用するための工夫～

田中寛, 伊神剛, 廣瀬友昭, 中村嘉彦, 江畑智希, 横山幸浩, 菅原元, 水野隆史, 小田昌宏, 林雄一郎, 二村幸隆, 梛野正人, 森健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 115 巻 ( 139 ) 頁： 45-50 2015年7月

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記述言語：日本語
マイクロCTと3Dプリンタによる肺微細構造拡大再現モデルの作成に関する検討

小田昌宏, 本間裕敏, 高畠博嗣, 森雅樹, 名取博, 森健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 115 巻 ( 139 ) 頁： 39-43 2015年7月

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記述言語：日本語
コンピュータビジョンの進化と医用画像認識理解の進化　～パネルディスカッション～

本谷秀堅, 増谷佳孝, 佐藤嘉伸, 清水昭伸, 森健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 115 巻 ( 139 ) 頁： 27-32 2015年7月

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記述言語：日本語
A Study on Improvement of Renal Artery Segmentation Using Hybrid Method

Chenglong Wang, Mitsuru Kagajo, Yoshihiko Nakamura, Masahiro Oda, Tokunori Yamamoto, Yasushi Yoshino, Kensaku Mori

115 巻 ( 139 ) 頁： 7-12 2015年7月

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記述言語：英語
シリーズ新潮流─The Next Step of Imaging Technology〈Vol.4〉3Dプリンタの医療応用最前線─利活用法から作製法まで─, 総論：3Dプリンタの医療応用の現状と展望

森健策

ンナービジョン 2015年7月号 30 巻 ( 7 ) 頁： 40-44 2015年7月

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記述言語：日本語
III　Know How & Technique─3Dプリンタの技術と運用の実際 :1.臓器モデル作製のための基礎知識─プリンタ選び，臓器造形，後処理，利用法まで

森健策

インナービジョン 2015年7月号 30 巻 ( 7 ) 頁： 64-71 2015年7月

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記述言語：日本語
A Study on Improvement of Renal Artery Segmentation Using Hybrid Method

Chenglong Wang, Mitsuru Kagajo, Yoshihiko Nakamura, Masahiro Oda, Tokunori Yamamoto, Yasushi Yoshino, Kensaku Mori

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 115 巻 ( 139 ) 頁： 7-12 2015年7月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
3次元腹部造影CT像からの膵臓セグメンテーションにおける線状構造情報を用いた患者固有アトラス選択の有効性に関する検討

唐澤健一, 小田昌宏, 林雄一郎, 二村幸孝, 北坂孝幸, 三澤一成, 藤原道隆, 森健策

第34回日本医用画像工学会大会予稿集頁： OP8-4 2015年7月

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記述言語：日本語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
`3Dプリンタ肝臓モデルを用いた手術支援の実際～手術野で使用するための工夫～

田中寛, 伊神剛, 廣瀬友昭, 中村嘉彦, 江畑智希, 横山幸浩, 菅原元, 水野隆史, 小田昌宏, 林雄一郎, 二村幸隆, 梛野正人, 森健策

電子情報通信学会技術研究報告(MI) 115 巻 ( 139 ) 頁： 45-50 2015年7月

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記述言語：日本語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
A preliminary study on false positive reduction of bronchus segmentation using SVM

Qier Meng, Takayuki Kitasaka, Hirohisa Oda, Yukitaka Nimura, Yoshihiko Nakamura, Masahiro Oda, Kensaku Mori

第34回日本医用画像工学会大会予稿集頁： PP30 2015年7月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）
JOEM リポート&インフォメーション 2015-1 光部品生産技術部会 3Dプリンタを利用した新たな治療診断支援　マクロ構造からミクロ構造まで

森健策

光技術コンタクト 53 巻 ( 6 ) 頁： 55 2015年6月

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記述言語：日本語
Size-by-size iterative segmentation method of blood vessels from CT volumes and its application method of blood vessels from CT volumes and its application to renal vasculature

Masahiro Oda, Mituru Kagajo, Tokunori Yamamoto, Yasushi Yoshino, and Kensaku Mori,

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 2015 10 巻 ( 1 ) 頁： S208-S210 2015年6月

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記述言語：英語
Development of an automated method to print bronchial names on the virtual bronchial wall

Takahiro Yamamoto, Takayuki Kitasaka, Yukitaka Nimura, Yasuhito Suenaga, and Kensaku Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 2015 10 巻 ( 1 ) 頁： S24-S25 2015年6月

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記述言語：英語
Progressive internal landmark registration for image guided vessek camping in laparoscopic gastrectomy

Yuichiro Hayashi, Kazunari Misawa, David Hawkes, and Kensaku Mori,

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 2015 10 巻 ( 1 ) 頁： S60-S61 2015年6月

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記述言語：英語
Intra-operative registration method using organ surface information for surgical navigation in laparoscopic gastrectomy

Chihiro Morita, Yuichiro Hayashi, Oda Masahiro, David Hawkes, Kazunari Misawa, and Kensaku Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 2015 10 巻 ( 1 ) 頁： S55-S56 2015年6月

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記述言語：英語
Discriminative Dictio