研究者詳細 - 森　健策

論文 - 森　健策

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Multi-dimensional consistency learning between 2D Swin U-Net and 3D U-Net for intestine segmentation from CT volume 招待有り査読有り

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

nternational Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 2025年2月

Classification of fundus autofluorescence images based on macular function in retinitis pigmentosa using convolutional neural networks 招待有り査読有り

Kominami, T, Ueno, S, Ota, J, Inooka, T, Oda, M, Mori, K, Nishiguchi, KM

JAPANESE JOURNAL OF OPHTHALMOLOGY 69 巻 ( 2 ) 頁： 236 - 244 2025年2月

Double-mix pseudo-label framework: enhancing semi-supervised segmentation on category-mbalanced CT volumes 招待有り査読有り

Luyang Zhang, Yuichiro Hayashi, Masahiro Oda, Kensaku Mori

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 2025年2月

人工知能（AI）の最新動向・AI分野における最新動向招待有り査読有り

森　健策

月刊インナービジョン2025年2月号 2025年1月

特集放射線科と人工知能脊椎・脊髄疾患の画像診断におけるAI利用の現状招待有り査読有り

伊藤定之, 中島宏彰, 世木直喜, 大内田隼, 小田昌宏, 山内一平, 大出幸史, 長谷康弘, 岡田裕也, 鏡味佑志朗, 森健策, 今釜史郎

臨床放射線 69 巻 ( 6 ) 頁： 787 - 792 2024年11月

事前知識に基づく二次元共焦点顕微鏡画像からの三次元血管形状シミュレーション招待有り査読有り

王成, 小田昌宏, 林雄一郎, 河村俊太郎, 武部貴則, 森健策

第33回日本コンピュータ外科学会大会特集号 26 巻 ( 2 ) 頁： 216 - 217 2024年11月

内視鏡ビデオ映像からの深度推定におけるTemporal Consistencyの評価手法検討招待有り査読有り

丘傑, 林雄一郎, 小田昌宏, 北坂孝幸, 森　健策

第33回日本コンピュータ外科学会大会特集号 26 巻 ( 2 ) 頁： 145 - 146 2024年11月

内視鏡ビデオ映像からの深度推定におけるTemporal Consistencyの評価手法検討招待有り査読有り

第33回日本コンピュータ外科学会大会特集号 26 巻 ( 2 ) 頁： 202 - 203 2024年11月

A Study of the Effect of Patch Size on Intestine Segmentation from CT Volumes 招待有り査読有り

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

26 巻 ( 2 ) 頁： 204 - 205 2024年11月

ランダム周波数マスキングと疑似ラベル微調整を用いたCT像からの多臓器半教師ありセグメンテーション招待有り査読有り

張路暘, 小田昌宏, 森健策

第33回日本コンピュータ外科学会大会特集号 26 巻 ( 2 ) 頁： 233 - 234 2024年11月

腹腔鏡の映像からの解剖学的構造セグメンテーションにおけるミックスサイズ学習と推定手法招待有り査読有り

ZHAO Xinkai, 林雄一郎, 小田昌宏, 北坂　孝幸, 森健策

第33回日本コンピュータ外科学会大会特集号 26 巻 ( 2 ) 頁： 230 - 231 2024年11月

腹腔鏡映像からの膵臓領域抽出におけるあいまい性を考慮した画像提示法に関する検討招待有り査読有り

林雄一郎, 三澤一成, 青山忠義, 森健策

第33回日本コンピュータ外科学会大会特集号 26 巻 ( 2 ) 頁： 228 - 229 2024年11月

Segment Anything Modelを利用した腹腔鏡映像からの血管・膵臓領域自動抽出の検討招待有り査読有り

髙見一慧, 林雄一郎, 北坂孝幸, 小田昌宏, 三澤一成, 森健策

第33回日本コンピュータ外科学会大会特集号 26 巻 ( 2 ) 頁： 225 - 226 2024年11月

A clinical assessment of three-dimensional-printed liver model navigation for thrice or more repeated hepatectomy based on a conversation analysis. 招待有り査読有り

Igami T, Maehigashi A, Nakamura Y, Hayashi Y, Oda M, Yokoyama Y, Mizuno T, Yamaguchi J, Onoe S, Sunagawa M, Watanabe N, Baba T, Kawakatsu S, Mori K, Miwa K, Ebata T

Surgery today 54 巻 ( 10 ) 頁： 1238 - 1247 2024年10月

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

Purposes: We performed a conversation analysis of the speech conducted among the surgical team during three-dimensional (3D)-printed liver model navigation for thrice or more repeated hepatectomy (TMRH). Methods: Seventeen patients underwent 3D-printed liver navigation surgery for TMRH. After transcription of the utterances recorded during surgery, the transcribed utterances were coded by the utterer, utterance object, utterance content, sensor, and surgical process during conversation. We then analyzed the utterances and clarified the association between the surgical process and conversation through the intraoperative reference of the 3D-printed liver. Results: In total, 130 conversations including 1648 segments were recorded. Utterance coding showed that the operator/assistant, 3D-printed liver/real liver, fact check (F)/plan check (Pc), visual check/tactile check, and confirmation of planned resection or preservation target (T)/confirmation of planned or ongoing resection line (L) accounted for 791/857, 885/763, 1148/500, 1208/440, and 1304/344 segments, respectively. The utterance’s proportions of assistants, F, F of T on 3D-printed liver, F of T on real liver, and Pc of L on 3D-printed liver were significantly higher during non-expert surgeries than during expert surgeries. Confirming the surgical process with both 3D-printed liver and real liver and performing planning using a 3D-printed liver facilitates the safe implementation of TMRH, regardless of the surgeon’s experience. Conclusions: The present study, using a unique conversation analysis, provided the first evidence for the clinical value of 3D-printed liver for TMRH for anatomical guidance of non-expert surgeons.

DOI： 10.1007/s00595-024-02835-9

Scopus

PubMed

EndoSelf: Self-Supervised Monocular 3D Scene Reconstruction of Deformable Tissues with Neural Radiance Fields on Endoscopic Videos 招待有り査読有り

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

LNCS15006 頁： 241 - 251 2024年10月

HTSeg: Hybrid Two-stage Segmentation Framework for Intestine Segmentation from CT Volumes 招待有り査読有り

Qin An, Hirohisa Oda, Yuichiro Hayashi, Takayuki Kitasaka, Aitaro Takimoto, Akinari Hinoki, Hiroo Uchida, Kojiro Suzuki, Masahiro Oda & Kesaku Mori

LNCS15196 頁： 32 - 41 2024年10月

Semi-supervised Tubular Structure Segmentation with Cross Geometry and Hausdorff Distance Consistency 招待有り査読有り

Ruiyun Zhu, Masahiro Oda, Yuichiro Hayashi, Takayuki Kitasaka, Kensaku Mori

LNCS15008 頁： 612 - 622 2024年10月

A Bayesian Approach to Weakly-supervised Laparoscopic Image Segmentation 招待有り査読有り

Zhou Zheng, Yuichiro Hayashi, Masahiro Oda, Takayuki Kitasaka, Kensaku Mori

LNCS15006 頁： 14 - 24 2024年10月

Skeleton-guided 3D convolutional neural network for tubular structure segmentation 招待有り査読有り Open Access

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

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 2024年9月

これからの病理AI 招待有り査読有り

森健策

病理と臨床 42 巻 ( 8 ) 頁： 0825 - 0829 2024年8月

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