2022/11/01 更新

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オダ マサヒロ
小田 昌宏
ODA, Masahiro
所属
運営支援組織 情報連携推進本部 情報戦略室 准教授
大学院担当
大学院情報学研究科
職名
准教授
連絡先
メールアドレス

学位 1

  1. 博士(情報科学) ( 2009年3月   名古屋大学 ) 

研究キーワード 6

  1. 機械学習

  2. CAS

  3. CAD

  4. 計算機支援診断

  5. 計算機支援治療

  6. 医用画像処理

研究分野 2

  1. その他 / その他  / 医用画像処理

  2. その他 / その他  / メディア情報学・データベース

経歴 6

  1. 名古屋大学   情報連携推進本部情報戦略室   准教授

    2020年10月 - 現在

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    国名:日本国

  2. 名古屋大学   大学院情報学研究科 知能システム学専攻   助教

    2017年4月 - 2020年9月

  3. 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

    2011年10月 - 2017年3月

  4. 名古屋大学   情報連携統括本部情報戦略室   特任助教

    2010年4月 - 2011年9月

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    国名:日本国

  5. 名古屋大学   大学院工学研究科予防早期医療創成センター   特任助教

    2009年8月 - 2010年3月

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    国名:日本国

  6. 名古屋大学   大学院工学研究科予防早期医療創成センター   研究員

    2009年4月 - 2009年7月

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    国名:日本国

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学歴 3

  1. 名古屋大学   情報科学研究科   メディア科学専攻

    2006年4月 - 2009年3月

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    国名: 日本国

  2. 名古屋大学   大学院情報科学研究科   メディア科学専攻

    2004年4月 - 2006年3月

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    国名: 日本国

  3. 名古屋大学   工学部   電気電子情報工学科

    2000年4月 - 2004年3月

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    国名: 日本国

所属学協会 5

  1. 電子情報通信学会

  2. 日本コンピュータ外科学会

  3. 日本医用画像工学会

  4. 情報処理学会

  5. 日本生体医工学会

委員歴 33

  1. The International Forum on Medical Imaging in Asia (IFMIA)   プログラム委員  

    2022年7月 - 2023年1月   

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    団体区分:学協会

  2. 電子情報通信学会英文論文誌D編集委員会   英文論文誌編集委員  

    2022年6月 - 2026年6月   

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    団体区分:学協会

  3. 13th International Workshop on Machine Learning in Medical Imaging (MLMI2022)   プログラム委員  

    2022年3月 - 2022年9月   

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    団体区分:学協会

  4. 日本コンピュータ外科学会   編集委員会委員  

    2022年2月 - 2023年11月   

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    団体区分:学協会

  5. 第41回日本医用画像工学会大会   プログラム委員長  

    2022年2月 - 2022年7月   

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    団体区分:学協会

  6. 第31回日本コンピュータ外科学会大会   プログラム委員  

    2022年2月 - 2022年6月   

  7. 第30回日本コンピュータ外科学会大会   プログラム委員  

    2021年8月 - 2021年11月   

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    団体区分:学協会

  8. 第40回日本医用画像工学会大会   プログラム委員  

    2021年5月 - 2021年10月   

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    団体区分:学協会

  9. プログラム委員  

    2021年3月 - 2021年10月   

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    団体区分:学協会

  10. 第39回日本医用画像工学会大会   プログラム委員  

    2020年4月 - 2020年9月   

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    団体区分:学協会

  11. 11th International Workshop on Machine Learning in Medical Imaging (MLMI2020)   プログラム委員  

    2020年3月 - 2020年10月   

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    団体区分:学協会

  12. メディカルイメージング連合フォーラム   会場世話人  

    2019年6月 - 2020年1月   

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    団体区分:学協会

  13. 第38回日本医用画像工学会大会   プログラム委員  

    2019年4月 - 2019年7月   

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    団体区分:学協会

  14. 10th International Workshop on Machine Learning in Medical Imaging (MLMI2019)   プログラム委員  

    2019年3月 - 2019年10月   

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    団体区分:学協会

  15. メディカルイメージング連合フォーラム   会場世話人  

    2018年6月 - 2019年1月   

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    団体区分:学協会

  16. 第37回日本医用画像工学会大会   プログラム委員  

    2018年4月 - 2018年7月   

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    団体区分:学協会

  17. 9th International Workshop on Machine Learning in Medical Imaging (MLMI2018)   プログラム委員  

    2018年3月 - 2018年9月   

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    団体区分:学協会

  18. 電子情報通信学会 医用画像研究専門委員会   専門委員  

    2017年6月 - 2021年6月   

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    団体区分:学協会

  19. 電子情報通信学会 医用画像研究会2018年3月研究会   会場世話人  

    2017年6月 - 2018年3月   

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    団体区分:学協会

  20. 第36回日本医用画像工学会大会   プログラム委員  

    2017年4月 - 2017年7月   

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    団体区分:学協会

  21. 第26回日本コンピュータ外科学会大会   現地実行委員長  

    2016年10月 - 2017年10月   

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    団体区分:学協会

  22. 日本医用画像工学会編集委員会   副編集委員長  

    2016年8月 - 2020年7月   

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    団体区分:学協会

  23. 情報処理学会第79回全国大会   実行委員  

    2016年4月 - 2017年3月   

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    団体区分:学協会

  24. 第35回日本医用画像工学会大会   プログラム委員  

    2016年4月 - 2016年7月   

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    団体区分:学協会

  25. 電子情報通信学会 医用画像研究会2016年5月研究会   会場世話人  

    2016年1月 - 2016年5月   

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    団体区分:学協会

  26. 第34回日本医用画像工学会大会   プログラム委員  

    2015年4月 - 2015年8月   

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    団体区分:学協会

  27. 2nd International Workshop on Computer-Assisted and Robotic Endoscopy (CARE) 2015   プログラム委員  

    2015年3月 - 2015年10月   

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    団体区分:学協会

  28. 日本医用画像工学会編集委員会   編集委員  

    2014年8月 - 2016年7月   

  29. 第33回日本医用画像工学会大会   プログラム委員  

    2014年4月 - 2014年7月   

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    団体区分:学協会

  30. MICCAI 2013 5th International Workshop on Abdominal Imaging: Computational and Clinical Applications   プログラム委員, 現地委員  

    2013年4月 - 2013年9月   

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    団体区分:学協会

  31. 第32回日本医用画像工学会大会   プログラム委員  

    2013年4月 - 2013年8月   

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    団体区分:学協会

  32. MICCAI 2013運営委員会   実行委員,現地実行委員,現地会場委員長,ワークショップ出版委員,フットサル委員  

    2012年5月 - 2013年9月   

  33. 第31回日本医用画像工学会大会   プログラム委員  

    2012年4月 - 2012年8月   

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    団体区分:学協会

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受賞 10

  1. Outstanding Paper Award

    2022年9月   Joint MICCAI 2022 Workshop on Augmented Environments for Computer-Assisted Interventions (AE-CAI), Computer-Assisted Endoscopy (CARE), and Context-Aware Operation Theatres 2.0 (OR 2.0)   KST-Mixer: Kinematic Spatio-Temporal Data Mixer For Colon Shape Estimation

    Masahiro Oda, Kazuhiro Furukawa, Nassir Navab, Kensaku Mori

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    受賞区分:国際学会・会議・シンポジウム等の賞  受賞国:シンガポール共和国

  2. Certificate of Merit

    2019年12月   Radiological Society of North America   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

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    受賞区分:国内外の国際的学術賞  受賞国:アメリカ合衆国

  3. 2018年度 講演論文賞

    2019年11月   日本コンピューター外科学会   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

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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

  4. 2017年度 CAS Young Investigator Award Gold賞(日立賞)

    2018年11月   日本コンピューター外科学会  

    小田 昌宏

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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

  5. 日本医用画像工学会 奨励賞

    2017年9月   日本医用画像工学会  

    小田 昌宏, 山本 徳則, 吉野 能, 森 健策

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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

  6. Magna Cum Laude

    2014年12月   北米放射線学会  

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    受賞区分:国際学会・会議・シンポジウム等の賞  受賞国:アメリカ合衆国

  7. Certificate of Merit

    2009年12月   北米放射線学会  

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    受賞区分:国際学会・会議・シンポジウム等の賞  受賞国:アメリカ合衆国

  8. 学生研究奨励賞

    2008年6月   電子情報通信学会東海支部  

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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

  9. 電気関係学会東海支部連合大会 奨励賞

    2006年1月   電子情報通信学会東海支部  

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    受賞国:日本国

  10. パターン認識・メディア理解(PRMU)研究会アルゴリズムコンテスト

    2002年9月   パターン認識・メディア理解(PRMU)研究会  

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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

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論文 251

  1. 特集 整形外科領域における人工知能の応用 各論 深層学習を用いたMRIでの脊髄腫瘍自動位置検出システムの構築

    伊藤 定之, 中島 宏彰, 町野 正明, 世木 直喜, 小田 昌宏, 大内田 隼, 森下 和明, 森 健策, 今釜 史郎

    臨床整形外科   57 巻 ( 10 ) 頁: 1189 - 1195   2022年10月

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    出版者・発行元:株式会社医学書院  

    DOI: 10.11477/mf.1408202455

    CiNii Research

  2. A skeleton context-aware 3D fully convolutional network for abdominal artery segmentation.

    Zhu R, Oda M, Hayashi Y, Kitasaka T, Misawa K, Fujiwara M, Mori K

    International journal of computer assisted radiology and surgery     2022年10月

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    記述言語:英語  

    DOI: 10.1007/s11548-022-02767-0

    PubMed

  3. Class-wise confidence-aware active learning for laparoscopic images segmentation.

    Qiu J, Hayashi Y, Oda M, Kitasaka T, Mori K

    International journal of computer assisted radiology and surgery     2022年10月

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    記述言語:英語  

    DOI: 10.1007/s11548-022-02773-2

    PubMed

  4. Positive-gradient-weighted object activation mapping: visual explanation of object detector towards precise colorectal-polyp localisation

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

    INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER ASSISTED RADIOLOGY AND SURGERY     2022年8月

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery  

    Purpose: Precise polyp detection and localisation are essential for colonoscopy diagnosis. Statistical machine learning with a large-scale data set can contribute to the construction of a computer-aided diagnosis system for the prevention of overlooking and miss-localisation of a polyp in colonoscopy. We propose new visual explaining methods for a well-trained object detector, which achieves fast and accurate polyp detection with a bounding box towards a precise automated polyp localisation. Method: We refine gradient-weighted class activation mapping for more accurate highlighting of important patterns in processing a convolutional neural network. Extending the refined mapping into multiscaled processing, we define object activation mapping that highlights important object patterns in an image for a detection task. Finally, we define polyp activation mapping to achieve precise polyp localisation by integrating adaptive local thresholding into object activation mapping. We experimentally evaluate the proposed visual explaining methods with four publicly available databases. Results: The refined mapping visualises important patterns in each convolutional layer more accurately than the original gradient-weighted class activation mapping. The object activation mapping clearly visualises important patterns in colonoscopic images for polyp detection. The polyp activation mapping localises the detected polyps in ETIS-Larib, CVC-Clinic and Kvasir-SEG database with mean Dice scores of 0.76, 0.72 and 0.72, respectively. Conclusions: We developed new visual explaining methods for a convolutional neural network by refining and extending gradient-weighted class activation mapping. Experimental results demonstrated the validity of the proposed methods by showing that accurate visualisation of important patterns and localisation of polyps in a colonoscopic image. The proposed visual explaining methods are useful for the interpreting and applying a trained polyp detector.

    DOI: 10.1007/s11548-022-02696-y

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    Scopus

    PubMed

  5. SR-CycleGAN: super-resolution of clinical CT to micro-CT level with multi-modality super-resolution loss. 査読有り

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

    Journal of Medical Imaging   9 巻 ( 2 ) 頁: 024003   2022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: 10.1117/1.JMI.9.2.024003

    PubMed

  6. A cascaded fully convolutional network framework for dilated pancreatic duct segmentation 査読有り 国際共著

    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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    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: 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

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  7. Uncertainty meets 3D-spatial feature in colonoscopic polyp-size determination 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

    Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging & Visualization     2022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)   出版者・発行元:Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging and Visualization  

    This paper presents a new 3D-spatial feature extraction from a 2D colonoscopic image for polyp-size estimation. The polyp-size estimation poses potential demands on colonoscopy, since an endoscopist’s subjective estimation is apt to result in uncertain polyp-size determination. This uncertain determination is derived from the lack of 3D-spatial information. Even though a previous work clarified that depth estimation mitigates uncertainty in binary polyp-size classification, precise estimation of 3D structure from a colonoscopic image(s) remains an unsolved challenge in medical image analysis. This work proposes a 3D-spatial feature that expresses a polyp’s precise 3D shape to mitigate uncertainty in polyp-size determination. First, we introduce an accurate depth estimation method to capture the 3D structure of a colon. Next, we integrate depth estimation and polyp localisation to extract a 3D polyp shape as a feature. Finally, we achieve polyp-size estimation by statistical learning of extracted features. The experimental results demonstrated the validity both of our depth estimation and 3D-spatial feature. Compared with deep RGB and RGB-D convolutional neural networks (CNNs), a shallow CNN with the proposed 3D-spatial feature achieved a more accurate polyp-size estimation with a mean absolute error of 1.36 mm, whereas the one of the deep CNN is 3.11 mm.

    DOI: 10.1080/21681163.2021.2004445

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  8. 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

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

    Gastrointestinal Endoscopy   95 巻 ( 1 ) 頁: 155 - 163   2022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)   出版者・発行元:Gastrointestinal Endoscopy  

    Background and Aims: Recently, the use of computer-aided detection (CADe) for colonoscopy has been investigated to improve the adenoma detection rate (ADR). We aimed to assess the efficacy of a regulatory-approved CADe in a large-scale study with high numbers of patients and endoscopists. Methods: This was a propensity score–matched prospective study that took place at a university hospital between July 2020 and December 2020. We recruited patients aged ≥20 years who were scheduled for colonoscopy. Patients with polyposis, inflammatory bowel disease, or incomplete colonoscopy were excluded. We used a regulatory-approved CADe system and conducted a propensity score matching–based comparison of the ADR between patients examined with and without CADe as the primary outcome. Results: During the study period, 2261 patients underwent colonoscopy with the CADe system or routine colonoscopy, and 172 patients were excluded in accordance with the exclusion criteria. Thirty endoscopists (9 nonexperts and 21 experts) were involved in this study. Propensity score matching was conducted using 5 factors, resulting in 1836 patients included in the analysis (918 patients in each group). The ADR was significantly higher in the CADe group than in the control group (26.4% vs 19.9%, respectively; relative risk, 1.32; 95% confidence interval, 1.12-1.57); however, there was no significant increase in the advanced neoplasia detection rate (3.7% vs 2.9%, respectively). Conclusions: The use of the CADe system for colonoscopy significantly increased the ADR in a large-scale prospective study including 30 endoscopists (Clinical trial registration number: UMIN000040677.)

    DOI: 10.1016/j.gie.2021.07.022

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    PubMed

  9. Real-time Esophagus Achalasia Detection Method for Esophagoscopy Assistance

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

    MEDICAL IMAGING 2022: COMPUTER-AIDED DIAGNOSIS   12033 巻   2022年

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:Progress in Biomedical Optics and Imaging - Proceedings of SPIE  

    This paper presents an automated real-time esophagus achalasia (achalasia) detection method for esophagoscopy assistance. Achalasia is a well-recognized primary esophageal motor disorder of unknown etiology. To diagnose the achalasia, endoscopic evaluation of the esophagus and stomach is recommended to ensure that there is not a malignancy causing the disease or esophageal squamous cell carcinoma complicating achalasia. However, esophagoscopy is low sensitive in the early-stage of achalasia, only about half of patients with early-stage achalasia can be identified. Thus, a quantitative detection system of real-time esophagoscopy video is required for diagnosis assistance of achalasia. This paper presents to use of a convolutional neural network (CNN) to detect all achalasia frames in esophagoscopy videos. The features of achalasia cannot be easily distinguished. To better extract features from esophagoscopy frames, we introduce dense pooling connections and dilated convolutions in the CNN. We trained and evaluated our network with an original dataset that is extracted from several esophagoscopy videos of achalasia patients. Furthermore, we develop a real-time achalasia detection ComputerAided Diagnosis (CAD) system with the trained network. The CAD system can detect each frame from the input esophagoscopy videos with only 0.1 milliseconds delay. The real-time achalasia detection system achieved 0.872 accuracy, and 0.943 AUC score on our dataset.

    DOI: 10.1117/12.2613289

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  10. Spatially variant biases considered self-supervised depth estimation based on laparoscopic videos 査読有り

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

    Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging & Visualization     2021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)   出版者・発行元:Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging and Visualization  

    Depth estimation is an essential tool in obtaining depth information for robotic surgery and augmented reality technology in the current laparoscopic surgery robot system. Since there is a lack of ground-truth for depth values and laparoscope motions during operation, depth estimation networks have difficulties in predicting depth maps from laparoscopic images under the supervised strategy. It is challenging to generate the correct depth maps for the different environments from abdominal images. To tackle these problems, we propose a novel monocular self-supervised depth estimation network with sparse nest architecture. We design a non-local block to capture broader and deeper context features that can further enhance the scene-variant generalisation capacity of the network for the differences in datasets. Moreover, we introduce an improved multi-mask feature in the loss function to tackle the classical occlusion problem based on the time-series information from stereo videos. We also use heteroscedastic aleatoric uncertainty to reduce the effect of noisy data for depth estimation. We compared our proposed method with other existing methods for different scenes in datasets. The experimental results show that the proposed model outperformed the state-of-the-art models qualitatively and quantitatively.

    DOI: 10.1080/21681163.2021.2015723

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  11. Depth estimation from single-shot monocular endoscope image using image domain adaptation and edge-aware depth estimation 査読有り

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

    Computer Methods in Biomechanics and Biomedical Engineering: Imaging & Visualization     2021年12月

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    担当区分:筆頭著者   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  

    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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  12. Aorta-aware GAN for non-contrast to artery contrasted CT translation and its application to abdominal aortic aneurysm detection. 査読有り

    Hu T, Oda M, Hayashi Y, Lu Z, Kumamaru KK, Akashi T, Aoki S, Mori K

    International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery   17 巻 ( 1 ) 頁: 97 - 105   2021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/s11548-021-02492-0

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  13. Performance improvement of weakly supervised fully convolutional networks by skip connections for brain structure segmentation 査読有り

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

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

    Purpose: For the planning and navigation of neurosurgery, we have developed a fully convolutional network (FCN)-based method for brain structure segmentation on magnetic resonance (MR) images. The capability of an FCN depends on the quality of the training data (i.e., raw data and annotation data) and network architectures. The improvement of annotation quality is a significant concern because it requires much labor for labeling organ regions. To address this problem, we focus on skip connection architectures and reveal which skip connections are effective for training FCNs using sparsely annotated brain images. Methods: We tested 2D FCN architectures with four different types of skip connections. The first was a U-Net architecture with horizontal skip connections that transfer feature maps at the same scale from the encoder to the decoder. The second was a U-Net++ architecture with dense convolution layers and dense horizontal skip connections. The third was a full-resolution residual network (FRRN) architecture with vertical skip connections that pass feature maps between each downsampled scale path and the full-resolution scale path. The last one was a hybrid architecture with a combination of horizontal and vertical skip connections. We validated the effect of skip connections on medical image segmentation from sparse annotation based on these four FCN architectures, which were trained under the same conditions. Results: For multiclass segmentation of the cerebrum, cerebellum, brainstem, and blood vessels from sparsely annotated MR images, we performed a comparative evaluation of segmentation performance among the above four FCN approaches: U-Net, U-Net++, FRRN, and hybrid architectures. The experimental results show that the horizontal skip connections in the U-Net architectures were effective for the segmentation of larger sized objects, whereas the vertical skip connections in the FRRN architecture improved the segmentation of smaller sized objects. The hybrid architecture with both horizontal and vertical skip connections achieved the best results of the four FCN architectures. We then performed an ablation study to explore which skip connections in the FRRN architecture contributed to the improved segmentation of blood vessels. In the ablation study, we compared the segmentation performance between architectures with a horizontal path (HP), an HP and vertical up paths (HP+VUPs), an HP and vertical down paths (HP+VDPs), and an HP and vertical up and down paths (FRRN). We found that the vertical up paths were effective in improving the segmentation of smaller sized objects. Conclusions: This paper investigated which skip connection architectures were effective for multiclass brain segmentation from sparse annotation. Consequently, using vertical skip connections with horizontal skip connections allowed FCNs to improve segmentation performance.

    DOI: 10.1002/mp.15192

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  14. Binary polyp-size classification based on deep-learned spatial information 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 SURGERYInternational Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery   16 巻   頁: 1817 - 1828   2021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: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

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  15. Depth-based branching level estimation for bronchoscopic navigation 査読有り

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

    International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery   16 巻 ( 10 ) 頁: 1795 - 1804   2021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: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

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  16. 深層学習を用いた医用画像処理と画像を超えた応用 招待有り

    小田 昌宏

    生体医工学   59 巻 ( 0 ) 頁: 256 - 256   2021年6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(研究会,シンポジウム資料等)   出版者・発行元:公益社団法人 日本生体医工学会  

    <p>深層学習は医用画像処理において重要な手法の一つとなった.医用画像処理に含まれる画像分類,検出,セグメンテーションにおいては深層学習が多くの問題を解決し,高い成果を挙げている.画像モダリティに着目すると,眼底画像や放射線画像を対象とした深層学習の適用例が多く,実用化レベルに達したものもある.本発表では,手法や画像モダリティの面から深層学習を用いた医用画像処理を概観し,応用例を紹介する.また,深層学習の新たな応用についても紹介する.深層学習は画像に限らず様々なデータを説明変数と目的変数とすることが可能である.この性質を利用し,画像,テキスト,センサ計測データ等を用いる新たな手法を構築できる.応用例と共に深層学習の新たな可能性について考える.</p>

    DOI: 10.11239/jsmbe.Annual59.256

  17. Artificial intelligence-assisted colonic endocytoscopy for cancer recognition: a multicenter study 査読有り

    Yuichi Mori , Shin-ei Kudo , Masashi Misawa , Kinichi Hotta , Ohtsuka Kazuo , Shoichi Saito , Hiroaki Ikematsu , Yutaka Saito , Takahisa Matsuda , Takeda Kenichi , Toyoki Kudo , Tetsuo Nemoto , Hayato Itoh , Kensaku Mori

    Endoscopy International Open     頁: E1004 - E1011   2021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: 10.1055/a-1475-3624

  18. Unsupervised colonoscopic depth estimation by domain translations with a Lambertian-reflection keeping auxiliary task 査読有り

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

    INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER ASSISTED RADIOLOGY AND SURGERYInternational Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery   16 巻 ( 6 ) 頁: 989 - 1001   2021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: A three-dimensional (3D) structure extraction technique viewed from a two-dimensional image is essential for the development of a computer-aided diagnosis (CAD) system for colonoscopy. However, a straightforward application of existing depth-estimation methods to colonoscopic images is impossible or inappropriate due to several limitations of colonoscopes. In particular, the absence of ground-truth depth for colonoscopic images hinders the application of supervised machine learning methods. To circumvent these difficulties, we developed an unsupervised and accurate depth-estimation method. Method: We propose a novel unsupervised depth-estimation method by introducing a Lambertian-reflection model as an auxiliary task to domain translation between real and virtual colonoscopic images. This auxiliary task contributes to accurate depth estimation by maintaining the Lambertian-reflection assumption. In our experiments, we qualitatively evaluate the proposed method by comparing it with state-of-the-art unsupervised methods. Furthermore, we present two quantitative evaluations of the proposed method using a measuring device, as well as a new 3D reconstruction technique and measured polyp sizes. Results: Our proposed method achieved accurate depth estimation with an average estimation error of less than 1 mm for regions close to the colonoscope in both of two types of quantitative evaluations. Qualitative evaluation showed that the introduced auxiliary task reduces the effects of specular reflections and colon wall textures on depth estimation and our proposed method achieved smooth depth estimation without noise, thus validating the proposed method. Conclusions: We developed an accurate depth-estimation method with a new type of unsupervised domain translation with the auxiliary task. This method is useful for analysis of colonoscopic images and for the development of a CAD system since it can extract accurate 3D information.

    DOI: 10.1007/s11548-021-02398-x

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  19. Deep learning system for automatic detection of bladder tumors in cystoscopic images 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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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

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  20. 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

    小田 昌宏, 鄭 通, 林 雄一郎, 森 健策

    Medical Imaging Technology   39 巻 ( 1 ) 頁: 13 - 19   2021年2月

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    担当区分:筆頭著者, 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)  

  21. Automated Detection of Spinal Schwannomas Utilizing Deep Learning Based on Object Detection from MRI 査読有り

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

    Spine   46 巻 ( 2 ) 頁: 95 - 100   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: 10.1097/BRS.0000000000003749

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  22. Current status and future perspective on artificial intelligence for lower endoscopy 査読有り

    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:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1111/den.13847

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  23. 医療支援AIの現状と情報横断型AIへの期待 招待有り

    小田 昌宏

    日本整形外科学会雑誌   95 巻 ( 1 ) 頁: 3 - 8   2021年1月

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    担当区分:筆頭著者, 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)  

  24. Current status and future perspective on artificial intelligence for lower endoscopy

    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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    記述言語:日本語   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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  25. Extremely imbalanced Subarachnoid Hemorrhage detection based on DenseNet-LSTM network with Class-Balanced Loss and Transfer Learning

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

    MEDICAL IMAGING 2021: COMPUTER-AIDED DIAGNOSIS   11597 巻   2021年

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:Progress in Biomedical Optics and Imaging - Proceedings of SPIE  

    Subarachnoid Hemorrhage (SAH) detection is a critical, severe problem that confused clinical residents for a long time. With the rise of deep learning technologies, SAH detection made a significant breakthrough in recent ten years. Whereas, the performances are significantly degraded on imbalanced data, makes deep learning models have always suffered criticism. In this study, we present a DenseNet-LSTM network with Class-Balanced Loss and the transfer learning strategy to solve the SAH detection problem on an extremely imbalanced dataset. Compared to the previous works, the proposed framework not merely effectively integrate greyscale features the and spatial information from the consecutive CT scans, but also employ Class-Balanced loss and transfer learning to alleviate the adverse effects and broaden feature diversity respectively on an extreme SAH cases scarcity dataset, mimicking the actual situation of emergency departments. Comprehensive experiments are conducted on a dataset, consisted of 2,519 cases without hemorrhage cases and only 33 cases with SAH. Experimental results demonstrate the F-measure score of SAH detection achieved a remarkable improvement, the backbone DenseNet121 gained around 33% promotion after transfer learning, and on this basis, importing the Class-Balanced Loss and the LSTM structure, the F-measure score further increased 6.1% and 2.7% sequentially.

    DOI: 10.1117/12.2582088

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  26. Super-Resolution by Latent Space Exploration: Training with Poorly-Aligned Clinical and Micro CT Image Dataset

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

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   12965 LNCS 巻   頁: 24 - 33   2021年

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    記述言語:日本語   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 super-resolution (SR) method, for performing SR on a poorly-aligned dataset. Super-resolution methods commonly needs aligned low-resolution (LR) and high-resolution (HR) images for training. For obtaining paired LR and HR images in medical imaging, we need to align low and high-resolution data using image registration technology. However, since the hardness of aligning LR and HR images, the aligned LR-HR dataset is always low quality. Conventional SR methods always fail to train using poorly-aligned datasets since these methods need high-quality LR-HR datasets. To tackle this problem, we propose a two-step framework for SR using poorly-aligned datasets. In the first step, we decompose image representation into two parts: one is a content code that captures the image content; the other is a style code that captures the image style and anatomy difference between LR / HR images. To perform SR of a given LR image, we input the content code and a latent variable simultaneously into the SR network to obtain an SR result. In the second step, using the trained SR network and an LR image, we search for a content code, and a style code for generating the most proper SR image. This is conducted by searching for the best content code and the best style code by latent space exploration. We conducted experiments using a poorly-aligned clinical-micro CT lung specimen dataset. Experimental results illustrated the proposed method outperformed conventional SR methods by increasing SSIM from 0.309 to 0.312, and have much more convincing perceptual quality than conventional SR methods.

    DOI: 10.1007/978-3-030-87592-3_3

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  27. ディープラーニングによる物体検出:膀胱内視鏡における膀胱癌診断

    牟田口 淳, 小田 昌宏, 小林 聡, 猪口 淳一, 森 健策, 江藤 正俊

    生体医工学   59 巻 ( 0 ) 頁: 299 - 299   2021年

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:公益社団法人 日本生体医工学会  

    <p>【背景】膀胱癌は経尿道手術後に再発が多い腫瘍であり、膀胱鏡での腫瘍の見落としが原因とされている。従来の白色光(WLI)に加え、NBIは腫瘍検出の精度が改善する報告があるが、検者の経験に依存するため、再現性・客観性が乏しいことが課題である。近年、客観的な診断ツールとして人工知能(AI)が活用されているが、膀胱鏡においてAIによる腫瘍検出の研究はあまり行われていない。今回、我々はWLI/NBI膀胱鏡画像を用いて、AIによる腫瘍検出の精度を検証した。【方法】2019年12月から2020年11月まで、経尿道的膀胱腫瘍切除術(TURBT)の際に、WLI/NBIを用いて観察を行った症例の手術動画から膀胱鏡画像を作成し、腫瘍を含む画像を腫瘍画像、腫瘍を含まない画像を正常画像と定義した。腫瘍画像を学習データ、テストデータに分類し、AIによる感度、特異度、陽性的中率を評価した。AIでの物体検出はtiny-YOLOを用い、医師個人のコンピューター上で環境構築を行った。【結果】腫瘍画像(WLI:809枚、NBI:684枚)をそれぞれtiny-YOLOで学習を行い、腫瘍画像(WLI:280枚、NBI:87枚)と正常画像(WLI:104枚、NBI:104枚)で精度検証を行った。AIによる物体検出の感度/特異度/陽性的中率は、WLIで84.6%/76.9%/90.8%、NBIで78.1%/97.1%/95.8%であった。【結論】膀胱鏡画像において、AIにより比較的良好に腫瘍検出が可能であった。更なる精度改善、リアルタイム検出への課題について、文献的考察を加え報告する。</p>

    DOI: 10.11239/jsmbe.Annual59.299

  28. 深層学習による画像認識入門(2) GPU 環境構築と画像の領域分割 招待有り

    原 武史, 小田 昌宏

    Medical Imaging Technology   39 巻 ( 3 ) 頁: 124 - 130   2021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:日本医用画像工学会  

    <p>深層学習において本格的な実験や研究を行うためには,GPUを使った環境構築が必要となる.これは,CPUのみで計算した場合と比較して数十倍の計算速度が得られるためである.今回の講座では,GPU環境の構築方法を説明し,画像の領域分割を例にして,計算時間がどの程度変化するかを明らかにする.同時に,U-Netを用いた領域分割の方法,その正解データの構築についても言及する.</p>

    DOI: 10.11409/mit.39.124

  29. 特集/説明可能なAIの実現に向けて―序文― 招待有り

    藤吉 弘亘, 小田 昌宏

    Medical Imaging Technology   39 巻 ( 3 ) 頁: 97 - 98   2021年

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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(学術雑誌)   出版者・発行元:日本医用画像工学会  

    DOI: 10.11409/mit.39.97

  30. 第1回JSCAS AI Challenge開催報告 招待有り

    森 健策, 小田 昌宏, 平尾 彰浩, 澁澤 喜人, 竹下 修由, 伊藤 雅昭

    日本コンピュータ外科学会誌   23 巻 ( 2 ) 頁: 74 - 75   2021年

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    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)   出版者・発行元:一般社団法人 日本コンピュータ外科学会  

    DOI: 10.5759/jscas.23.74

  31. Multi-task Federated Learning for Heterogeneous Pancreas Segmentation

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

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   12969 LNCS 巻   頁: 101 - 110   2021年

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)  

    Federated learning (FL) for medical image segmentation becomes more challenging in multi-task settings where clients might have different categories of labels represented in their data. For example, one client might have patient data with “healthy” pancreases only while datasets from other clients may contain cases with pancreatic tumors. The vanilla federated averaging algorithm makes it possible to obtain more generalizable deep learning-based segmentation models representing the training data from multiple institutions without centralizing datasets. However, it might be sub-optimal for the aforementioned multi-task scenarios. In this paper, we investigate heterogeneous optimization methods that show improvements for the automated segmentation of pancreas and pancreatic tumors in abdominal CT images with FL settings.

    DOI: 10.1007/978-3-030-90874-4_10

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  32. Intestine Segmentation with Small Computational Cost for Diagnosis Assistance of Ileus and Intestinal Obstruction

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

    Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics)   12969 LNCS 巻   頁: 3 - 12   2021年

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    記述言語:日本語   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 an intestine segmentation method from CT volumes for the intestinal obstruction and the ileus diagnosis assistance. The previous method was built based on the 3D U-Net, whose computational cost was high. Nevertheless, there was no confirmation that the 3-dimensional network contributed to the segmentation performance. In this paper, we propose a method utilizing the 2D U-Net on behalf of the previous methods’ 3D U-Net. Experimental results using 110 CT volumes showed that both the proposed (2D U-Net) and previous (3D U-Net) methods achieved similar scores for the segmentation accuracy and system usefulness. In addition, the proposed method’s inference was 0.5 min on average, around 8-times faster than the 3D U-Net’s. Although subsequent processes still require more than 20 min for each case, utilizing lightweight networks is essential for practical use in the future, especially for emergency diagnosis.

    DOI: 10.1007/978-3-030-90874-4_1

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  33. Graph Cuts Loss to Boost Model Accuracy and Generalizability for Medical Image Segmentation

    Zheng Zhou, Oda Masahiro, Mori Kensaku

    2021 IEEE/CVF INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMPUTER VISION WORKSHOPS (ICCVW 2021)   2021-October 巻   頁: 3297 - 3306   2021年

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:Proceedings of the IEEE International Conference on Computer Vision  

    Segmentation accuracy and generalization ability are essential for deep learning models, especially in medical image segmentation. We present a novel, robust yet straightforward loss function to boost model accuracy and generalizability for medical image segmentation. We reformulate the graph cuts cost function to a loss function for supervised learning. The graph cuts loss innately focuses on a dual penalty to optimize the regional properties and boundary regularization. We benchmark the proposed loss on six public retinal vessel segmentation datasets with a comprehensive intra-dataset and cross-dataset evaluation. Results reveal that the proposed loss is more generalizable, narrowing the performance gap between different architectures. Besides, models trained with our loss show higher segmentation accuracy and better generalization ability than those trained with other mainstream losses. Moreover, we extend our loss to other segmentation tasks, e.g., left atrium and liver tumor segmentation. The proposed loss still achieves comparable performance to the state-of-the-art, demonstrating its potential for any N-D segmentation problem. The code is available at https://github.com/zzh_enggit/graphcutsloss.

    DOI: 10.1109/ICCVW54120.2021.00369

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  34. COVID-19 Infection Segmentation from Chest CT Images Based on Scale Uncertainty

    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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    記述言語:日本語   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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  35. Attention-Guided Pancreatic Duct Segmentation from Abdominal CT Volumes

    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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    記述言語:日本語   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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  36. Robust endocytoscopic image classification based on higher-order symmetric tensor analysis and multi-scale topological statistics 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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    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

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  37. Synthetic laparoscopic video generation for machine learning-based surgical instrument segmentation from real laparoscopic video and virtual surgical instruments

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

    COMPUTER METHODS IN BIOMECHANICS AND BIOMEDICAL ENGINEERING-IMAGING AND VISUALIZATION     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: 10.1080/21681163.2020.1835560

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  38. 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   22 巻 ( 4 ) 頁: 306 - 307   2020年11月

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:(一社)日本コンピュータ外科学会  

  39. Artificial Intelligence System to Determine Risk of T1 Colorectal Cancer Metastasis to Lymph Node. 査読有り

    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     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: 10.1053/j.gastro.2020.09.027

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  40. 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

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  41. 位置特徴量とマルチスケール特徴量による胃壁マイクロCT像からの胃壁の層構造及び腫瘍の抽出

    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

    日本医用画像工学会大会予稿集   39回 巻   頁: 569 - 572   2020年9月

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:日本医用画像工学会  

    本稿では,Spherical K-means(SpK)により抽出された複数スケールの特徴量と位置特徴量を用いた胃壁μCT画像からの粘膜層,粘膜下層,筋層及び腫瘍の抽出手法について報告する.胃壁のμCT画像から解剖学的構造を抽出することで腫瘍の立体構造把握が可能である.従来手法では複数スケールの特徴抽出フィルタをSpKによって学習し,パッチから特徴抽出を行った.その後得られた特徴量に基づいてSVMによって分類を行っていた.しかし,SpKにより生成された特徴抽出フィルタは濃度値に基づく特徴量を抽出するため,粘膜層と筋層のように濃度値が類似した領域同士の特徴量が近しい値になる.本手法ではSpKにより得られる複数スケールの特徴量にパッチの位置特徴量を追加して分類する事によって,濃度値に基づく特徴量では分類できない領域の分類を可能にする.パッチの位置特徴量としてパッチの中心座標を用いる.本手法を胃壁μCT像に適用した結果,粘膜層,粘膜下層,筋層及び腫瘍の抽出に対するDICE係数は68.3%,63.2%,82.2%,69.1%であった.特に従来手法と比べ,腫瘍の抽出に対するDICE係数は26.1%向上した.(著者抄録)

  42. A visual SLAM-based bronchoscope tracking scheme for bronchoscopic navigation 査読有り

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

    INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER ASSISTED RADIOLOGY AND SURGERY   15 巻 ( 10 ) 頁: 1619 - 1630   2020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/s11548-020-02241-9

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  43. Development of a computer-aided detection system for colonoscopy and a publicly accessible large colonoscopy video database (with video). 査読有り

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

    Gastrointestinal endoscopy     2020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.gie.2020.07.060

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  44. A deformable model for navigated laparoscopic gastrectomy based on finite elemental method 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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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1080/13645706.2019.1625926

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  45. Artificial Intelligence-assisted System Improves Endoscopic Identification of Colorectal Neoplasms 査読有り

    Kudo Shin-ei, Misawa Masashi, Mori Yuichi, Hotta Kinichi, Ohtsuka Kazuo, Ikematsu Hiroaki, Saito Yutaka, Takeda Kenichi, Nakamura Hiroki, Ichimasa Katsuro, Ishigaki Tomoyuki, Toyoshima Naoya, Kudo Toyoki, Hayashi Takemasa, Wakamura Kunihiko, Baba Toshiyuki, Ishida Fumio, Inoue Haruhiro, Itoh Hayato, Oda Masahiro, Mori Kensaku

    CLINICAL GASTROENTEROLOGY AND HEPATOLOGY   18 巻 ( 8 ) 頁: 1874 - +   2020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.cgh.2019.09.009

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  46. PREDICTION OF LYMPH NODE METASTASIS IN T2 COLORECTAL CANCER BASED ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE -PROPOSAL OF AN INDICATION FOR FUTURE FULL-THICKNESS ENDOSCOPIC RESECTION- 査読有り

    Ichimasa Katsuro, Kudo Shinei, Benjamin Villard, Nakahara Kenta, Mori Yuichi, Misawa Masashi, Yasuharu Maeda, Toyoshima Naoya, Ogata Noriyuki, Kudo Toyoki, Hayashi Takemasa, Wakamura Kunihiko, Miyachi Hideyuki, Sawada Naruhiko, Itoh Hayato, Oda Masahiro, Mori Kensaku, Ishida Fumio

    GASTROINTESTINAL ENDOSCOPY   91 巻 ( 6 ) 頁: AB43 - AB43   2020年6月

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    掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

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  47. How Far Will Clinical Application of AI Applications Advance for Colorectal Cancer Diagnosis? 査読有り

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

    JOURNAL OF THE ANUS RECTUM AND COLON   4 巻 ( 2 ) 頁: 47 - 50   2020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: 10.23922/jarc.2019-045

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  48. Artificial intelligence for magnifying endoscopy, endocytoscopy, and confocal laser endomicroscopy of the colorectum

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

    TECHNIQUES AND INNOVATIONS IN GASTROINTESTINAL ENDOSCOPY   22 巻 ( 2 ) 頁: 56 - 60   2020年4月

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:Techniques and Innovations in Gastrointestinal Endoscopy  

    Because magnifying endoscopy is considered to be more accurate at predicting the histology of colorectal polyps than nonmagnifying endoscopy, it has been attracting a lot of attention, especially in Japan. However, use of magnifying endoscopy is not yet widespread because of its limited availability and the difficulty in interpreting the acquired images. Application of artificial intelligence (AI) is now changing this situation because it helps less-skilled endoscopists to accurately interpret magnified images. Research in this field initially focused on magnifying endoscopy with narrow-band imaging as the target of AI. Most previously published retrospective studies have reported over 90% sensitivity in differentiation of neoplastic lesions; however, automatically indicating the region of interest (ROI) of the polyps that AI should analyze has been found to be challenging. To address this practical problem, some researchers have started to adopt contact endomicroscopy as a target for AI. Contact endomicroscopy includes endocytoscopy (520-fold magnification, Olympus, Tokyo, Japan) and confocal laser endomicroscopy (1000-fold magnification, Mauna Kea, Paris, France). These forms of contact endomicroscopy provide ultramagnified images that make it unnecessary to manually select the ROI because the entire image acquired by contact endomicroscopy is the ROI of the targeted polyps. This strength of contact endomicroscopy has contributed to early implementation of this technology into clinical practice, which may change the utility of magnifying endoscopy in clinical settings and help increase its use globally in the near future.

    DOI: 10.1016/j.tgie.2019.150632

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  49. Cardiac fiber tracking on super high-resolution CT images: a comparative study 査読有り

    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

    JOURNAL OF MEDICAL IMAGING   7 巻 ( 2 ) 頁: 026001   2020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: 10.1117/1.JMI.7.2.026001

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  50. Tensor-cut: A tensor-based graph-cut blood vessel segmentation method and its application to renal artery segmentation 査読有り

    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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    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

    Web of Science

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  51. Micro-computed tomography images of lung adenocarcinoma: detection of lepidic growth patterns 査読有り

    Nakamura Shota, Mori Kensaku, Iwano Shingo, Kawaguchi Koji, Fukui Takayuki, Hakiri Shuhei, Ozeki Naoki, Oda Masahiro, Yokoi Kohei

    NAGOYA JOURNAL OF MEDICAL SCIENCE   82 巻 ( 1 ) 頁: 25 - 31   2020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)  

    DOI: 10.18999/nagjms.82.1.25

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  52. Organ Segmentation From Full-size CT Images Using Memory-Efficient FCN 査読有り

    Wang Chenglong, Oda Masahiro, Mori Kensaku

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

    DOI: 10.1117/12.2551024

    Web of Science

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  53. 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

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

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

    DOI: 10.1117/12.2551022

    Web of Science

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  54. Visualising decision-reasoning regions in computer-aided pathological pattern diagnosis of endoscytoscopic images based on CNN weights analysis 査読有り

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

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

    DOI: 10.1117/12.2549532

    Web of Science

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  55. Visualizing intestines for diagnostic assistance of ileus based on intestinal region segmentation from 3D CT images 査読有り

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

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

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1117/12.2548910

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  56. コンピュータ外科における画像ベース深層学習の利用 招待有り

    小田 昌宏

    日本コンピュータ外科学会誌   22 巻 ( 1 ) 頁: 54-58   2020年

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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(研究会,シンポジウム資料等)  

    DOI: 10.5759/jscas.22.54

  57. 人工知能に基づく医療機器EndoBRAINの臨床導入 ―薬事承認取得・保険算定への挑戦― 招待有り

    森 悠一, 工藤 進英, 三澤 将史, 伊東 隼人, 小田 昌宏, 森 健策

    Medical Imaging Technology   38 巻 ( 5 ) 頁: 213-216   2020年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    <p>EndoBRAIN(製造:サイバネットシステム社,販売:オリンパス社)は,内視鏡検査中に発見された大腸ポリープが腫瘍なのかどうかを瞬時に解析予測し,医師の診断支援を行うシステムである.EndoBRAINは人工知能に基づく診断支援システムとして,本邦初の薬事承認を2018年12月に得た医療機器であるが,承認達成は緊密な医工産官連携研究の賜物であった.昭和大学(医)-名古屋大学(工)-サイバネットシステム株式会社(産)での連携体制を構築し,複数の公的研究費(文部科学省科学研究費(新学術領域研究・多元計算解剖学を含む)・日本医療研究開発機構(AMED)研究費)のサポートを得ることで,着実に研究成果を蓄積し,薬事承認に至った.本稿では,EndoBRAINの研究開発概要を示すとともに,医療機器開発における鬼門である薬事承認と,その後の普及において不可欠とされる(しかしながらいまだAI医療機器については実現していない)保険承認に対するアプローチについて紹介したい.</p>

    DOI: 10.11409/mit.38.213

  58. Automated eye disease classification method from anterior eye image using anatomical structure focused image classification technique 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:筆頭著者   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: 10.1117/12.2549951

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  59. 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

    Progress in Biomedical Optics and Imaging - Proceedings of SPIE   11313 巻   2020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)  

    DOI: 10.1117/12.2550496

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  60. 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

    Progress in Biomedical Optics and Imaging - Proceedings of SPIE   11313 巻   2020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)  

    DOI: 10.1117/12.2548929

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  61. Improved visual SLAM for bronchoscope tracking and registration with pre-operative CT images 査読有り

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

    Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering   11315 巻   2020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)  

    DOI: 10.1117/12.2549949

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  62. Realistic Endoscopic Image Generation Method Using Virtual-to-real Image-domain Translation 査読有り

    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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    担当区分:筆頭著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1049/htl.2019.0071

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  63. Abdominal artery segmentation method from CT volumes using fully convolutional neural network 査読有り

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

    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:筆頭著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1007/s11548-019-02062-5

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  64. Stable polyp-scene classification via subsampling and residual learning from an imbalanced large dataset 査読有り

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

    HEALTHCARE TECHNOLOGY LETTERS   6 巻 ( 6 ) 頁: 237 - 242   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)  

    DOI: 10.1049/htl.2019.0079

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  65. Artificial intelligence and computer-aided diagnosis for colonoscopy: where do we stand now?

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

    TRANSLATIONAL GASTROENTEROLOGY AND HEPATOLOGY     2019年11月

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    記述言語:日本語  

    DOI: 10.21037/tgh.2019.12.14

    Web of Science

  66. Grad-CAMを用いた脳CT像からのくも膜下出血の出血領域可視化に関する検討(Visualization of subarachnoid hemorrhage area from brain CT images using Grad-CAM)

    魯 仲陽, 伊東 隼人, 小田 昌宏, 林 雄一郎, 渡谷 岳行, 阿部 修, 橋本 正弘, 陣崎 雅弘, 森 健策

    日本コンピュータ外科学会誌   21 巻 ( 4 ) 頁: 229 - 230   2019年11月

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    記述言語:英語   出版者・発行元:(一社)日本コンピュータ外科学会  

  67. グラフ畳み込みニューラルネットワークによる腹部動脈血管名自動命名におけるデータ拡張による精度改善

    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

    日本コンピュータ外科学会誌   21 巻 ( 4 ) 頁: 226 - 227   2019年11月

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:(一社)日本コンピュータ外科学会  

  68. 小児腸閉塞患者のCT像における電子洗浄手法の評価

    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

    日本コンピュータ外科学会誌   21 巻 ( 4 ) 頁: 321 - 321   2019年11月

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:(一社)日本コンピュータ外科学会  

  69. 特集 今知りたい、AIの歴史とこれから ディープラーニング実践の環境構築

    小田 昌宏

    臨床画像   35 巻 ( 10 ) 頁: 1120 - 1128   2019年10月

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    出版者・発行元:(株)メジカルビュー社  

    DOI: 10.18885/j01843.2020039296

    CiNii Research

  70. Precise estimation of renal vascular dominant regions using spatially aware fully convolutional networks, tensor-cut and Voronoi diagrams 査読有り

    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   頁: 101642   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

    Web of Science

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    PubMed

  71. A view of three dimensional unit structures of alveoli in peripheral lung 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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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1183/13993003.congress-2019.PA3168

    Web of Science

  72. Artificial intelligence and colonoscopy: Current status and future perspectives 査読有り

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

    DIGESTIVE ENDOSCOPY   31 巻 ( 4 ) 頁: 363 - 371   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.13340

    Web of Science

    Scopus

    PubMed

  73. Artificial intelligence and upper gastrointestinal endoscopy: Current status and future perspective 査読有り

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

    DIGESTIVE ENDOSCOPY   31 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

    Web of Science

    Scopus

    PubMed

  74. 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)  

  75. Polyp size classification in colorectal cancer using a Siamese network

    ヴィラード ベンジャミン, 伊東 隼人, 小田 昌宏, 森 悠一, 一政 克朗, 三澤 将史, 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: OP2-14   2019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)  

  76. 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)  

  77. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  78. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  79. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  80. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  81. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  82. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  83. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  84. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  85. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  86. ARTIFICIAL INTELLIGENCE-ASSISTED POLYP DETECTION SYSTEM FOR COLONOSCOPY, BASED ON THE LARGEST AVAILABLE COLLECTION OF CLINICAL VIDEO DATA FOR MACHINE LEARNING 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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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    Web of Science

  87. PERFORMANCE OF NON-EXPERT ENDOSCOPISTS IN OPTICAL BIOPSY OF DIMINUTIVE COLORECTAL POLYPS WITH REAL-TIME USE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE 査読有り

    Mori Yuichi, Kudo Shinei, Misawa Masashi, Kataoka Shinichi, Takeda Kenichi, Suzuki Kenichi, Ichimasa Katsuro, Ogawa Yushi, Maeda Yasuharu, Hayashi Takemasa, Wakamura Kunihiko, Kudo Toyoki, Ishida Fumio, Inoue Haruhiro, Itoh Hayato, Oda Masahiro, Mori Kensaku

    GASTROINTESTINAL ENDOSCOPY   89 巻 ( 6 ) 頁: AB89 - AB89   2019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)  

    Web of Science

  88. COMPUTER-AIDED DIAGNOSIS FOR SAMLL COLORECTAL LESIONS: A MULTI-CENTER VALIDATION "ENDOBRAIN STUDY" DESIGNED TO OBTAIN REGULATORY APPROVAL 査読有り

    Hotta Kinichi, Kudo Shinei, Mori Yuichi, Ikematsu Hiroaki, Saito Yutaka, Ohtsuka Kazuo, Misawa Masashi, Itoh Hayato, Oda Masahiro, Mori Kensaku

    GASTROINTESTINAL ENDOSCOPY   89 巻 ( 6 ) 頁: AB76 - AB76   2019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)  

    Web of Science

  89. ARTIFICIAL INTELLIGENCE-ASSISTED POLYP DETECTION SYSTEM FOR COLONOSCOPY, BASED ON THE LARGEST AVAILABLE COLLECTION OF CLINICAL VIDEO DATA FOR MACHINE LEARNING 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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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

  90. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  91. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  92. Development of a New Laparoscopic Detection System for Gastric Cancer Using Near-Infrared Light-Emitting Clips with Glass Phosphor 査読有り

    Inada Shunko A, Nakanishi Hayao, Oda Masahiro, Mori Kensaku, Ito Akihiro, Hasegawa Junichi, Misawa Kazunari, Fuchi Shingo

    MICROMACHINES   10 巻 ( 2 )   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)  

    DOI: 10.3390/mi10020081

    Web of Science

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    PubMed

  93. Fully automated diagnostic system with artificial intelligence using endocytoscopy to identify the presence of histologic inflammation associated with ulcerative colitis 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)  

    DOI: 10.1016/j.gie.2018.09.024

    Web of Science

    Scopus

    PubMed

  94. 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)  

  95. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  96. 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)  

  97. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  98. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  99. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  100. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  101. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  102. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  103. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  104. 特集/医用画像処理におけるGenerative Adversarial Networks の利用 − 序文 − 招待有り

    小田 昌宏

    Medical Imaging Technology   37 巻 ( 3 ) 頁: 123-124   2019年

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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(研究会,シンポジウム資料等)  

    DOI: 10.11409/mit.37.123

  105. Automated Hand Eye Calibration in Laparoscope Holding Robot for Robot Assisted Surgery 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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    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: 10.1117/12.2521618

    Web of Science

  106. Weakly-supervised Deep Learning of Interstitial Lung Disease Types on CT Images

    Wang Chenglong, Moriya Takayasu, Hayashi Yuichiro, Roth Holger, Lu Le, Oda Masahiro, Ohkubo Hirotugu, Mori Kensaku

    MEDICAL IMAGING 2019: COMPUTER-AIDED DIAGNOSIS   10950 巻   2019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)  

    DOI: 10.1117/12.2512746

    Web of Science

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  107. 外科支援におけるAI・深層学習 招待有り

    小田 昌宏

    日本コンピュータ外科学会誌   21 巻 ( 3 ) 頁: 143-146   2019年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(研究会,シンポジウム資料等)  

    DOI: 10.5759/jscas.21.143

  108. 名古屋大学の取り組み:放射線画像診断支援と内視鏡画像解析 招待有り

    小田 昌宏, 申 忱, 小田 紘久, 森 健策

    Medical Imaging Technology   37 巻 ( 2 ) 頁: 84-88   2019年

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    担当区分:筆頭著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(研究会,シンポジウム資料等)  

    本稿では,われわれがAMED プロジェクトにおいて行ってきた医用画像解析研究について紹介する.具体的には,非造影腹部CT 像からの血管診断支援およびCT 像からの腹部複数臓器自動セグメンテーションを含む放射線画像診断支援研究,胃および大腸の内視鏡画像の観察部位分類を含む内視鏡画像解析研究を行った.これらの研究を概説し,得られた成果等について述べる.

    DOI: 10.11409/mit.37.84

  109. Micro-CT in the Analysis of Formalin-Fixed Paraffin-Embedded Blocks of Resected Pancreatic Lesions 査読有り

    Shindo K., Ohuchida K., Roth H. R., Oda H., Iwamoto C., Oda M., Ohtsuka T., Mori K., Hashizume M., Nakamura M.

    PANCREAS   48 巻 ( 10 ) 頁: 1523 - 1523   2019年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    Web of Science

  110. Polyp-Size Classification with RGB-D features for Colonoscopy 査読有り

    Itoh Hayato, Roth Holger R., Mori Yuichi, Misawa Masashi, Oda Masahiro, Kudo Shin-ei, Mori Kensaku

    MEDICAL IMAGING 2019: COMPUTER-AIDED DIAGNOSIS   10950 巻   2019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)  

    DOI: 10.1117/12.2513093

    Web of Science

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  111. Scanning, registration, and fiber estimation of rabbit hearts using micro-focus and refraction-contrast X-ray CT 査読有り

    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

    MEDICAL IMAGING 2019: BIOMEDICAL APPLICATIONS IN MOLECULAR, STRUCTURAL, AND FUNCTIONAL IMAGING   10953 巻   2019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)  

    DOI: 10.1117/12.2512145

    Web of Science

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  112. Spaciousness Filters for Non-contrast CT Volume Segmentation of the Intestine Region for Emergency Ileus Diagnosis 査読有り

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

    MICCAI 2019, Workshop: CLIP2019   11840 巻   頁: 104-114   2019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)  

    DOI: 10.1007/978-3-030-32689-0_11

    Web of Science

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  113. Tubular Structure Segmentation Using Spatial Fully Connected Network with Radial Distance Loss for 3D Medical Images 査読有り

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

    MEDICAL IMAGE COMPUTING AND COMPUTER ASSISTED INTERVENTION - MICCAI 2019, PT VI   11769 巻   頁: 348-356   2019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)  

    DOI: 10.1007/978-3-030-32226-7_39

    Web of Science

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  114. Unsupervised Segmentation of Micro-CT Images Based on a Hybrid of Variational Inference and Adversarial Learning 査読有り

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

    MEDICAL IMAGING 2019: BIOMEDICAL APPLICATIONS IN MOLECULAR, STRUCTURAL, AND FUNCTIONAL IMAGING   10953 巻   2019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)  

    DOI: 10.1117/12.2513094

    Web of Science

    Scopus

  115. Unsupervised Segmentation of Micro-CT Images of Lung Cancer Specimen Using Deep Generative Models 査読有り

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

    MEDICAL IMAGE COMPUTING AND COMPUTER ASSISTED INTERVENTION - MICCAI 2019, PT VI   11769 巻   頁: 240-248   2019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)  

    DOI: 10.1007/978-3-030-32226-7_27

    Web of Science

    Scopus

  116. Visual SLAM for bronchoscope tracking and bronchus reconstruction in bronchoscopic navigation 査読有り

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

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

    DOI: 10.1117/12.2512766

    Web of Science

    Scopus

  117. Discriminative Feature Selection by Optimal Manifold Search for Neoplastic Image Recognition 査読有り

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

    COMPUTER VISION - ECCV 2018 WORKSHOPS, PT IV   11132 巻   頁: 534-549   2019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)  

    DOI: 10.1007/978-3-030-11018-5_43

    Web of Science

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  118. Investigation of extracting interlobular septa with Hessian analysis and Radial Structure Tensor combined with roundness error in micro-CT volume 査読有り

    Zhao Xiaotian, Oda Hirohisa, Nakamura Shota, Hayashi Yuichiro, Itoh Hayato, Oda Masahiro, Mori Kensaku

    INTERNATIONAL FORUM ON MEDICAL IMAGING IN ASIA 2019   11050 巻   2019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)  

    DOI: 10.1117/12.2521646

    Web of Science

    Scopus

  119. Improving V-Nets for multi-class abdominal organ segmentation 査読有り

    Shen Chen, Milletari Fausto, Roth Holger R., Oda Hirohisa, Oda Masahiro, Hayashi Yuichiro, Misawa Kazunari, Mori Kensaku

    MEDICAL IMAGING 2019: IMAGE PROCESSING   10949 巻   2019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)  

    DOI: 10.1117/12.2512790

    Web of Science

    Scopus

  120. ディープラーニング実践の環境構築

    小田 昌宏

    臨床画像   35 巻   頁: 1120 - 1128   2019年

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  121. 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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    担当区分:筆頭著者   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

  122. 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)  

  123. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  124. Investigation on the condition of using adjacent reconstruction in visual bronchoscope tracking

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

    電子情報通信学会技術研究報告(MI), MI2018-43   118 巻 ( 286 ) 頁: 27-32   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)  

  125. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  126. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  127. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  128. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  129. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  130. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  131. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  132. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  133. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  134. 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   169 巻 ( 6 ) 頁: 357 - 366   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

    Web of Science

    Scopus

    PubMed

  135. Layout of alveoli and pores of Kohn on magnified 3D printed model of the peripheral lung specimen by micro CT 査読有り

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

    EUROPEAN RESPIRATORY JOURNAL   52 巻   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: 10.1183/13993003.congress-2018.PA860

    Web of Science

  136. 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)  

    DOI: 10.1111/ans.14331

    Web of Science

    Scopus

    PubMed

  137. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  138. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  139. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  140. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  141. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  142. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  143. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  144. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  145. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  146. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  147. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  148. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  149. 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)  

  150. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  151. 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, 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  152. Artificial Intelligence-Assisted Polyp Detection for Colonoscopy: Initial Experience 査読有り

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

    GASTROENTEROLOGY   154 巻 ( 8 ) 頁: 2027 - +   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

    Web of Science

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    PubMed

  153. DIAGNOSTIC IMAGING SYSTEM WITH VIRTUAL ENTEROSCOPY AND COMPUTER-AIDED DETECTION FOR EVALUATION OF SMALL BOWEL LESIONS OF CROHN'S DISEASE 査読有り

    Furukawa Kazuhiro, Miyahara Ryoji, Funasaka Kohei, Suhara Hiroki, Matsushita Masanobu, Yamamura Takeshi, Ishikawa Takuya, Ohno Eizaburo, Nakamura Masanao, Kawashima Hiroki, Watanabe Osamu, Oda Masahiro, Mori Kensaku, Hirooka Yoshiki, Goto Hidemi

    GASTROINTESTINAL ENDOSCOPY   87 巻 ( 6 ) 頁: AB304-AB304   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)  

    Web of Science

  154. An application of cascaded 3D fully convolutional networks for medical image segmentation 査読有り

    Holger R. Roth, Hirohisa Oda, Xiangrong Zhou, Natsuki Shimizu, Ying Yang, Yuichiro Hayashi, Masahiro Oda, Michitaka Fujiwara, Kazunari Misawa, Kensaku Mori

    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)  

    DOI: 10.1016/j.compmedimag.2018.03.001

    Web of Science

    Scopus

    PubMed

  155. DIAGNOSTIC IMAGING SYSTEM WITH VIRTUAL ENTEROSCOPY AND COMPUTER-AIDED DETECTION FOR EVALUATION OF SMALL BOWEL LESIONS OF CROHN'S DISEASE 査読有り

    Furukawa Kazuhiro, Miyahara Ryoji, Funasaka Kohei, Suhara Hiroki, Matsushita Masanobu, Yamamura Takeshi, Ishikawa Takuya, Ohno Eizaburo, Nakamura Masanao, Kawashima Hiroki, Watanabe Osamu, Oda Masahiro, Mori Kensaku, Hirooka Yoshiki, Goto Hidemi

    GASTROINTESTINAL ENDOSCOPY   87 巻 ( 6 ) 頁: AB304-AB304   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)  

  156. 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)  

  157. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  158. 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

    第4回多元計算解剖学国際シンポジウム     頁: 87-105   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)  

  159. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  160. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  161. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  162. Develop and Validate a Finite Element Method Model for Deformation Matching of Laparoscopic Gastrectomy Navigation 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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    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: 10.1117/12.2293288

    Web of Science

    Scopus

  163. 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 招待有り

    森 健策, 中村 彰太, 秋田 利明, 小田 紘久, ホルガー ロス, 小田 昌宏

    Medical Imaging Technology   36 巻 ( 3 ) 頁: 127-132   2018年

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    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)  

    本稿では,デスクトップ型マイクロCTを用いた微細構造イメージングについて述べる.臨床の場で利用されるX線CT装置は,その解像度がおおよそ1ボクセルあたり0.5mmから1mm程度である.このようなイメージング装置を用いて得ることができる画像は,このボクセル解像度に準じた解剖構造を得ることができる.一方,マイクロCT装置を用いれば,1&mu;mから50&mu;m程度の解像度で撮影できる.本稿では,マイクロCTによって撮影された肺標本ならびに心臓標本を示し,その可能性について述べる.

    DOI: 10.11409/mit.36.127

  164. A Multi-scale Pyramid of 3D Fully Convolutional Networks for Abdominal Multi-organ Segmentation 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)  

    DOI: 10.1007/978-3-030-00937-3_48

    Web of Science

    Scopus

  165. 医用画像処理におけるディープラーニング利用入門-序文- 招待有り

    小田 昌宏

    Medical Imaging Technology   36 巻 ( 2 ) 頁: 45 - 46   2018年

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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(研究会,シンポジウム資料等)  

    DOI: 10.11409/mit.36.45

  166. Towards Automated Colonoscopy Diagnosis: Binary Polyp Size Estimation via Unsupervised Depth Learning 査読有り

    Itoh Hayato, Roth Holger R., Lu Le, Oda Masahiro, Misawa Masashi, Mori Yuichi, Kudo Shin-ei, Mori Kensaku

    MEDICAL IMAGE COMPUTING AND COMPUTER ASSISTED INTERVENTION - MICCAI 2018, PT II   11071 巻   頁: 611 - 619   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)  

    DOI: 10.1007/978-3-030-00934-2_68

    Web of Science

    Scopus

  167. Towards dense volumetric pancreas segmentation in CT using 3D fully convolutional networks

    Roth Holger, Oda Masahiro, Shimizu Natsuki, Oda Hirohisa, Hayashi Yuichiro, Kitasaka Takayuki, Fujiwara Michitaka, Misawa Kazunari, Mori Kensaku

    MEDICAL IMAGING 2018: IMAGE PROCESSING   10574 巻   2018年

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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1117/12.2293499

    Web of Science

    Scopus

  168. Unsupervised Pathology Image Segmentation Using Representation Learning with Spherical K-means 査読有り

    Moriya Takayasu, Roth Holger H., Nakamura Shota, Oda Hirohisa, Nagara Kai, Oda Masahiro, Mori Kensaku

    MEDICAL IMAGING 2018: DIGITAL PATHOLOGY   10581 巻   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)  

    DOI: 10.1117/12.2292172

    Web of Science

    Scopus

  169. Unsupervised Segmentation of 3D Medical Images Based on Clustering and Deep Representation Learning 査読有り

    Moriya Takayasu, Roth Holger R., Nakamura Shota, Oda Hirohisa, Nagara Kai, Oda Masahiro, Mori Kensaku

    MEDICAL IMAGING 2018: BIOMEDICAL APPLICATIONS IN MOLECULAR, STRUCTURAL, AND FUNCTIONAL IMAGING   10578 巻   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)  

    DOI: 10.1117/12.2293414

    Web of Science

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  170. ディープラーニング活用の重要ポイント 招待有り

    小田 昌宏

    Medical Imaging Technology   36 巻 ( 2 ) 頁: 72-75   2018年

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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(研究会,シンポジウム資料等)  

    ディープラーニングは医用画像処理のさまざまなタスク解決に使用することができる便利な手法である.ディープラーニングを研究で活用し,その性能を引き出すために注意を払うべき点がいくつかある.その中で,ディープラーニングにおける多数の手動指定パラメーターの選択,データオーギュメンテーションを使用する上で注意する点,ディープラーニングのランダム要素が与える影響について解説する.

    DOI: 10.11409/mit.36.72

  171. Airway Segmentation from 3D Chest CT Volumes Based on Volume of Interest Using Gradient Vector Flow

    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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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    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

  172. Fully Convolutional Network-Based Eyeball Segmentation from Sparse Annotation for Eye Surgery Simulation Model 査読有り

    Sugino Takaaki, Roth Holger R., Oda Masahiro, Mori Kensaku

    International Workshop on Bio-Imaging and Visualization for Patient-Customized Simulations, BIVPCS 2018   11042 巻   頁: 118-126   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)  

    DOI: 10.1007/978-3-030-01045-4_14

    Web of Science

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  173. Fine Segmentation of Tiny Blood Vessel Based on Fully-Connected Conditional Random Field 査読有り

    Wang Chenglong, Oda Masahiro, Yoshino Yasushi, Yamamoto Tokunori, Mori Kensaku

    MEDICAL IMAGING 2018: IMAGE PROCESSING   10574 巻   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)  

    DOI: 10.1117/12.2293486

    Web of Science

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  174. Dense volumetric detection and segmentation of mediastinal lymph nodes in chest CT images 査読有り

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

    MEDICAL IMAGING 2018: COMPUTER-AIDED DIAGNOSIS   10575 巻   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)  

    DOI: 10.1117/12.2287066

    Web of Science

    Scopus

  175. Deep Learning and Its Application to Medical Image Segmentation 招待有り

    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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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(研究会,シンポジウム資料等)  

    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

  176. Cascade classification of endocytoscopic images of colorectal lesions for automated pathological diagnosis 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   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)  

    DOI: 10.1117/12.2293495

    Web of Science

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  177. BESNet: Boundary-Enhanced Segmentation of Cells in Histopathological Images 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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    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: 10.1007/978-3-030-00934-2_26

    Web of Science

    Scopus

  178. Automatic segmentation of eyeball structures from micro-CT images based on sparse annotation 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   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)  

    DOI: 10.1117/12.2293431

    Web of Science

    Scopus

  179. Machine learning-based colon deformation estimation method for colonoscope tracking 査読有り

    Oda Masahiro, Kitasaka Takayuki, Furukawa Kazuhiro, Miyahara Ryoji, Hirooka Yoshiki, Goto Hidemi, Navab Nassir, Mori Kensaku

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

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    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  

    DOI: 10.1117/12.2293936

    Web of Science

    Scopus

  180. 低ばね剛性機械構造を利用した積層造形臓器モデルの CNC 砥粒加工技術の開発

    大庭 孝之, 鈴木 教和, 社本 英二, 小田 昌宏, 森 健策, 竹内 芳美

    生産加工・工作機械部門講演会 : 生産と加工に関する学術講演会   2018.12 巻 ( 0 ) 頁: C20   2018年

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:一般社団法人 日本機械学会  

    DOI: 10.1299/jsmemmt.2018.12.c20

    CiNii Research

  181. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  182. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  183. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  184. Automated mediastinal lymph node detection from CT volumes based on intensity targeted radial structure tensor analysis 査読有り 国際共著

    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 ( 4 ) 頁: 044502   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: 10.1117/1.JMI.4.4.044502

    Web of Science

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    PubMed

  185. 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)  

  186. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  187. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  188. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  189. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  190. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  191. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  192. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  193. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  194. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  195. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  196. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  197. Accuracy of diagnosing invasive colorectal cancer using computer-aided endocytoscopy 査読有り

    Kenichi Takeda, Shin-ei Kudo, Yuichi Mori, Masashi Misawa, Toyoki Kudo, Kunihiko Wakamura, Atsushi Katagiri, Toshiyuki Baba, Eiji Hidaka, Fumio Ishida, Haruhiro Inoue, Masahiro Oda, Kensaku Mori

    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)  

    DOI: 10.1055/s-0043-105486

    Web of Science

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    PubMed

  198. Multi-atlas pancreas segmentation: Atlas selection based on vessel structure 査読有り 国際共著

    Ken'ichi 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

    Web of Science

    Scopus

    PubMed

  199. 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)  

  200. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  201. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  202. 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

    第36回日本医用画像工学会大会予稿集     頁: OP1-8   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)  

  203. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  204. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  205. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  206. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  207. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  208. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  209. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  210. Automatic anatomical labeling of arteries and veins using conditional random fields 査読有り

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

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

    DOI: 10.1007/s11548-017-1549-x

    Web of Science

    Scopus

    PubMed

  211. Accuracy of computer-aided diagnosis based on narrow-band imaging endocytoscopy for diagnosing colorectal lesions: comparison with experts 査読有り

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

    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)  

    DOI: 10.1007/s11548-017-1542-4

    Web of Science

    Scopus

  212. Diagnostic Ability of Automated Diagnosis System Using Endocytoscopy for Invasive Colorectal Cancer 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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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    Web of Science

  213. Artificial Intelligence for Endocytoscopy Provides Fully Automated Diagnosis of Histological Remission in Ulcerativ E. Coli Tis 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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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    Web of Science

  214. Computer-Aided Diagnosis Based on Endocytoscopy With Narrow-Band Imaging Allows Accurate Diagnosis of Diminutive Colorectal Lesions 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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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    Web of Science

  215. Can Artificial Intelligence Correctly Diagnose Sessile Serrated Adenomas/Polyps? 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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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    Web of Science

  216. Diagnostic Ability of Automated Diagnosis System Using Endocytoscopy for Invasive Colorectal Cancer 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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    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

  217. 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 AND SURGERY   12 巻 ( 2 ) 頁: 245 - 261   2017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)  

    DOI: 10.1007/s11548-016-1492-2

    Web of Science

    Scopus

    PubMed

  218. GPU Implementation of SLIC Supervoxel Oversegmentation

    Hirohisa Oda, Kanwal K. Bhatia, Masahiro Oda, Takayuki Kitasaka, Shingo Iwano, Julia A. Schnabel, 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  219. 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, 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  220. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  221. 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)  

  222. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  223. 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   掲載種別:研究論文(その他学術会議資料等)  

  224. Robust colonoscope tracking method for colon deformations utilizing coarse-to-fine correspondence findings 査読有り 国際共著

    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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    担当区分:筆頭著者   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

  225. Extracellular matrix directions estimation of the heart on micro-focus X-ray CT volumes 査読有り

    Oda Hirohisa, Oda Masahiro, Kitasaka Takayuki, Akita Toshiaki, Mori Kensaku

    MEDICAL IMAGING 2017: BIOMEDICAL APPLICATIONS IN MOLECULAR, STRUCTURAL, AND FUNCTIONAL IMAGING   10137 巻   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)  

    DOI: 10.1117/12.2254949

    Web of Science

    Scopus

  226. 異なった3Dプリンタと素材を用いた心臓モデルの作成と有用性の検討 査読有り

    村田 雅登, 平山 貢大, 武内 新作, 小田 昌宏, 森 建策, 仁木 清美

    生体医工学   55 巻 ( 4 ) 頁: 273-273   2017年

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    記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    <p>[目的] 3Dプリンタは手術支援の一つとしての期待が高まっているが、現在の汎用機で、どの位正確に病変を表すことが可能であるかに関して不明である。そこで本研究では、異なった3Dプリンタ造形法と素材を用いて心臓モデルを作成し有用性を検討した。[方法]CT画像から抽出した心臓データをstlファイルに変換することにより、3Dプリンタによる心臓模型をつくった。その際、二種類の3Dプリンタにおける造形法を試した。一つ目は材料にPLAを使用した熱溶解積層法、二つ目は材料にAR-G1Lを使用したインクジェット法である。[結果] 熱溶解積層法を用いて作成したものは、原寸大では印刷できず75%に縮小し印刷した。その結果、血管部分の樹脂が崩れてしまった、また、サイズが小さくなってしまったことに加え、モデル全体が単色であることから、血管がどこにあるかということが一目で分かりにくく、さらに材質が固く力を加えた際に壊れやすいという問題があった。インクジェット方式を用いて作成したものは熱溶解積層法とは異なり原寸大での作成が可能であった。病変部位を正確に表現できた。さらにゴム素材を使用可能でき塑性に富んでいた。[結論]インクジェット方式を採用し作成した心臓模型は塑性に優れ有用である。</p>

    DOI: 10.11239/jsmbe.55Annual.273

  227. 機械学習を用いた内視鏡画像自動診断

    Mori Kensaku, Oda Masahiro, Misawa Masashi, Mori Yuichi, Kudo Shinei

    生体医工学   55 巻 ( 4 ) 頁: 344-344   2017年

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    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)  

    <p>本講演では、機械学習を利用した内視鏡画像の自動診断手法について紹介する。特に、超拡大内視鏡画像を用いた大腸ポリープの類型判別の自動診断手法を例に挙げながら、内視鏡画像診断における機械学習の有用性について議論したい。パーセプトロン、統計的パターン認識に始まる機械学習は長年研究が行われてきたが、GPGPUなどに代表される手軽なハイパフォーマンスコンピューティング技術の発展により、非常に複雑なアーキテクチャを持つニューラルネットワークを用いたパターン認識などが可能となった。一方、内視鏡画像の診断には高度な技術が必要とされ、医師間の差による診断のブレも発生する。そこで、機械学習を用いた内視鏡画像の自動診断方法について2,3紹介する。一つ目の方法は、Hand-crafted特徴量(微分特徴量)などを求め、その特徴量により大腸ポリープの組織型をSVM (Support Vector Machine)による自動分類するものである。二つ目の方法は、CNN (Convolutional Neural Network)を用いて内視鏡画像の自動分類を行うものである。これらの手法について、技術的な側面に焦点をあて解説を行う。機械学習において重要な学習データ生成法についても合わせて議論したい。</p>

    DOI: 10.11239/jsmbe.55Annual.344

  228. Motion Vector for Outlier Elimination in Feature Matching and Its Application in SLAM Based Laparoscopic Tracking 査読有り

    Wang Cheng, Oda Masahiro, Hayashi Yuichiro, Misawa Kazunari, Roth Holger, Mori Kensaku

    COMPUTER ASSISTED AND ROBOTIC ENDOSCOPY AND CLINICAL IMAGE-BASED PROCEDURES   10550 巻   頁: 60-69   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)  

    DOI: 10.1007/978-3-319-67543-5_6

    Web of Science

    Scopus

  229. Micro-CT Guided 3D Reconstruction of Histological Images 査読有り

    Nagara Kai, Roth Holger R., Nakamura Shota, Oda Hirohisa, Moriya Takayasu, Oda Masahiro, Mori Kensaku

    PATCH-BASED TECHNIQUES IN MEDICAL IMAGING (PATCH-MI 2017)   10530 巻   頁: 93-101   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)  

    DOI: 10.1007/978-3-319-67434-6_11

    Web of Science

    Scopus

  230. Airway extraction from 3D chest CT volumes based on iterative extension of VOI enhanced by cavity enhancement filter 査読有り

    Meng Qier, Kitasaka Takayuki, Oda Masahiro, Mori Kensaku

    SPIE MEDICAL IMAGING 2017: COMPUTER-AIDED DIAGNOSIS   10134 巻   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)  

    DOI: 10.1117/12.2254233

    Web of Science

    Scopus

  231. Hessian-Assisted Supervoxel: Structure-Oriented Voxel Clustering and Application to Mediastinal Lymph Node Detection from CT Volumes 査読有り 国際共著

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

    MEDICAL IMAGING 2017: COMPUTER-AIDED DIAGNOSIS   10134 巻   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)  

    DOI: 10.1117/12.2254782

    Web of Science

    Scopus

  232. 3D FCN Feature Driven Regression Forest-Based Pancreas Localization and Segmentation 査読有り 国際共著

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

    MICCAI 2017, 3rd Workshop on Deep Learning in Medical Image Analysis   10553 巻   頁: 222 - 230   2017年

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    担当区分:筆頭著者, 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: 10.1007/978-3-319-67558-9_26

    Web of Science

    Scopus

  233. Extraction of membrane structure in eyeball from MR volumes 査読有り

    Oda Masahiro, Kin Taichi, Mori Kensaku

    SPIE MEDICAL IMAGING 2017: BIOMEDICAL APPLICATIONS IN MOLECULAR, STRUCTURAL, AND FUNCTIONAL IMAGING   10137 巻   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)  

    DOI: 10.1117/12.2254095

    Web of Science

    Scopus

  234. Tracking and segmentation of the airways in chest CT using a fully convolutional network 査読有り

    Qier Meng, Holger R. Roth, Takayuki Kitasaka, Masahiro Oda, Junji Ueno, Kensaku Mori

    MICCAI 2017   10434 LNCS 巻   頁: 198 - 207   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)  

    DOI: 10.1007/978-3-319-66185-8_23

    Scopus

  235. TBS: Tensor-based supervoxels for unfolding the heart 査読有り 国際共著

    Hirohisa Oda, Holger R. Roth, Kanwal K. Bhatia, Masahiro Oda, Takayuki Kitasaka, Toshiaki Akita, Julia A. Schnabel, Kensaku Mori

    MICCAI 2017   10433 LNCS 巻   頁: 681 - 689   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)  

    DOI: 10.1007/978-3-319-66182-7_78

    Scopus

  236. Comparison of the Deep-Learning-Based Automated Segmentation Methods for the Head Sectioned Images of the Virtual Korean Human Project 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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    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)  

    Web of Science

  237. Automatic Segmentation of Head Anatomical Structures from Sparsely-annotated Images 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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    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)  

    Web of Science

  238. 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

    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 )   2017年

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    記述言語:日本語   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

  239. Influence of using 3D images and 3D-printed objects on spatial reasoning of experts and novices

    Maehigashi A., Miwa K., Oda M., Nakamura Y., Mori K., Igami T.

    CogSci 2017 - Proceedings of the 39th Annual Meeting of the Cognitive Science Society: Computational Foundations of Cognition     頁: 2669 - 2674   2017年

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:CogSci 2017 - Proceedings of the 39th Annual Meeting of the Cognitive Science Society: Computational Foundations of Cognition  

    This study focuses on the infuence of a three-dimensional (3D) graphic image and a 3D-printed object on the spatial reasoning of experts and novices in the medical field. The spatial reasoning task of this study required doctors specializing in digestive surgery to infer cross sections of a liver with a 3D image and a 3D-printed object in a situation where liver resection surgery was simulated. The task performance was compared with that of university students who conducted the same task in Maehigashi et al. (2016). The results of the analysis indicated that the doctors showed the same task performance when using the 3D image and the 3D-printed object. However, the university students learned faster and inferred the inside of a liver structure more accurately with the 3D-printed object than with the 3D image, and they performed equally to the professional doctors. Our results are then discussed in relation to previous studies.

    Scopus

  240. 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   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

  241. 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   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

  242. Clinical application of a surgical navigation system based on virtual laparoscopy in laparoscopic gastrectomy for gastric cancer 査読有り 国際共著

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

    International Journal of Computer Assisted Radiology and 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: 10.1007/s11548-015-1293-z

  243. Clinical application of a surgical navigation system based on virtual laparoscopy in laparoscopic gastrectomy for gastric cancer 査読有り 国際共著

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

    International Journal of Computer Assisted Radiology and 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: 10.1007/s11548-015-1293-z

  244. 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

  245. 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

     詳細を見る

    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

  246. Automated anatomical labeling of abdominal arteries and hepatic portal system extracted from abdominal CT volumes 査読有り

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

    Medical Image Analysis   20 巻 ( 1 ) 頁: 152 - 161   2015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)  

    DOI: 10.1016/j.media.2014.11.002

  247. Automated anatomical labeling of abdominal arteries and hepatic portal system extracted from abdominal CT volumes 査読有り

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

    Medical Image Analysis   20 巻 ( 1 ) 頁: 152 - 161   2015年2月

     詳細を見る

    記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1016/j.media.2014.11.002

  248. Automated Ulcer Detection Method From CT Images for Computer Aided Diagnosis of Crohn's Disease 査読有り

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

    IEICE Transactions on Information and Systems   E96-D 巻 ( 4 ) 頁: 808 - 818   2013年4月

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    担当区分:筆頭著者, 責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    DOI: 10.1587/transinf.E96.D.808

  249. Digital Bowel Cleansing Free Colonic Polyp Detection Method for Fecal Tagging CT Colonography 査読有り

    Masahiro ODA, Takayuki KITASAKA, Kensaku MORI, Yasuhito SUENAGA, Tetsuji TAKAYAMA, Hirotsugu TAKABATAKE, Masaki MORI, Hiroshi NATORI, and Shigeru NAWANO

    Academic Radiology   16 巻 ( 4 ) 頁: 486 - 494   2009年4月

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    担当区分:筆頭著者, 責任著者   記述言語:英語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    Rationale and Objectives:
    Fecal tagging CT colonography (ftCTC) reduces the discomfort and the inconvenience of patients associated with bowel cleansing procedures prior to CT scanning. In conventional colonic polyp detection techniques for ftCTC, a digital bowel cleansing (DBC) technique is applied to detect polyps in tagged fecal materials (TFM). However, DBC removes the surface of soft tissues and hampers polyp detection. We developed a colonic polyp detection method for CT colonographic examination that enables the detection of polyps surrounded by air and polyps surrounded by TFM without DBC.

    Materials and Methods:
    CT values inside the polyps surrounded by air and polyps surrounded by TFM tend to gradually increase (blob structure) and decrease (inverse-blob structure) from outward to inward, respectively. We developed blob and inverse-blob structure enhancement filters based on the eigenvalues of a Hessian matrix to detect polyps using their intensity characteristic. False positive elimination is performed using three feature values: volume, maximum value of filter outputs, and standard deviation of CT values inside the polyp candidates.

    Results:
    The proposed method is applied to 104 cases of ftCTC images that include 57 polyps larger than 6 mm in diameter. The sensitivity of the method was 91.2% (52/57) with 11.4 false positives per case.

    Conclusion:
    The proposed method detects polyps with high sensitivity and 11.4 false positives per case without adverse effects on the DBC.

    DOI: 10.1016/j.acra.2008.10.011

  250. デジタル残渣除去の不要な腸内残渣造影CT像からの大腸ポリープ検出手法 査読有り

    小田 昌宏, 北坂 孝幸, 森 健策, 末永 康仁, 高山 哲治, 高畠 博嗣, 森 雅樹, 名取 博, 縄野繁

    電子情報通信学会論文誌D   J91-D 巻 ( 7 ) 頁: 1904 - 1913   2008年7月

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    担当区分:筆頭著者, 責任著者   記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    近年,3次元腹部CT像に基づく仮想大腸内視鏡による検査の病変見落とし軽減のため,CT像からのポリープ検出手法が報告されている.従来のポリープ検出手法のほとんどは,大腸内の空気領域のポリープを検出するものであり,造影剤入りの残渣(tagged fecal material: TFM)内のポリープを検出することはできない.従来手法でTFM 内のポリープを検出するには,デジタル残渣除(digital bowel cleansing: DBC)を行なう必要がある.しかしパーシャルボリューム効果の影響でTFMと大腸壁の境界が不明瞭であり,DBCに
    おいて大腸壁の除去や残渣除去不足が起こる場合がある.本稿では,DBCを行なわずに空気およびTFM領域内両方のポリープを検出する手法を述べる.空気領域内のポリープは中心に向かうほどCT値が高くなる塊状構造を持ち,TFM内のポリープはその逆の逆塊状構造を持つ.そこで,ヘッセ行列の固有値を用いた塊状および逆塊状構造強調フィルタを作成し,これを用いてポリープの検出を行なった.CT像104例を用いた実験では,直径6mm以上のポリープの91.2% を検出し,そのときのFPは1例当たり11.4個であった.

  251. 大腸仮想展開像生成における歪み軽減手法に関する検討 査読有り

    小田 昌宏, 林 雄一郎, 北坂 孝幸, 森 健策, 末永 康仁

    Medical Imaging Technology   24 巻 ( 5 ) 頁: 419 - 428   2006年11月

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    担当区分:筆頭著者, 責任著者   記述言語:日本語   掲載種別:研究論文(学術雑誌)  

    本稿では,大腸仮想展開像生成における歪み軽減手法について述べる.大腸内壁面の広範囲を効率的に観察するための表示法として仮想展開(VU)像がある.これは大腸を仮想的に平面状に切り開いた像である.従来のVU像作成手法では,ボリュームレンダリングによるVU像の描画時に,レイを大腸芯線に垂直な方向へ向けて発生していた.この方法では大腸の曲がった箇所でレイが互いに交差し,VU像に偽穴が生じていた.また,芯線断面における大腸の輪郭長に関わらず一定の縦幅の像を作成していたため,VU像上で大腸の細くくびれた部分が引き伸ばされていた.そこで本稿では,レイの交差を軽減する手法とVU像の縦幅変更により歪みを軽減する手法を提案する.レイの交差軽減では,芯線に直交する平面の間にばねを張り,ばねの力に従って平面の向きを変更し,互いの交差が少ない平面の向きを求める.VU像の縦幅変更では,大腸輪郭長に応じてVU像の縦幅を変更することで歪みを軽減する.実際のCT像18例を用いた実験を行い,VU像が良好に作成されることを確認した.

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書籍等出版物 5

  1. 医療AIとディープラーニングシリーズ 内視鏡画像AI

    小田昌宏, 伊東隼人( 担当: 分担執筆 ,  範囲: Chapter19: AIによる内視鏡画像分類)

    株式会社オーム社  2022年11月  ( ISBN:978-4-274-22564-2

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    総ページ数:250   担当ページ:179-198   記述言語:日本語 著書種別:学術書

  2. AI・ナノ・量子による超高感度・迅速バイオセンシング-超早期パンデミック検査・超早期診断・POCTから健康長寿社会へ-

    小田 昌宏( 担当: 分担執筆 ,  範囲: COVID-19肺炎CT画像のAI解析)

    シーエムシー出版  2021年8月  ( ISBN:978-4-7813-1609-3

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    総ページ数:244   担当ページ:93-100   記述言語:日本語 著書種別:学術書

  3. 医療AIとディープラーニングシリーズ 放射線治療AIと外科治療AI

    小田昌宏( 担当: 分担執筆 ,  範囲: AI外科治療編 Chapter3: 大腸の治療と診断におけるAI)

    株式会社オーム社  2020年4月  ( ISBN:978-4-274-22547-5

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    総ページ数:232   担当ページ:137-147   記述言語:日本語 著書種別:学術書

  4. 医療AIとディープラーニングシリーズ 医用画像のためのディープラーニング-実践編-

    小田 昌宏( 担当: 分担執筆 ,  範囲: Chapter6: 動画像のシーン分割と分類, Chapter7: 画像のノイズ除去, Chapter8: 画像の超解像)

    株式会社オーム社  2019年7月  ( ISBN:978-4-274-22363-1

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    総ページ数:212   担当ページ:104-143   記述言語:日本語 著書種別:学術書

    その他リンク: https://www.amazon.co.jp/dp/4274223639

  5. 実践 医用画像解析ハンドブック

    小田昌宏( 担当: 分担執筆 ,  範囲: 3.2.1 特徴抽出, 6.2.1.1.[2] CT画像における大腸のセグメンテーション)

    株式会社オーム社  2012年11月  ( ISBN:978-4-274-21282-6

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    総ページ数:898   記述言語:日本語 著書種別:学術書

    医用画像の解析とその臨床への応用についての様々な技術の解説を掲載したもの

MISC 16

  1. 説明可能AIと不確実性解析による信頼されるAIの実現 招待有り

    小田昌宏  

    Precision Medicine 2022年11月号   頁: 26 - 29   2022年10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   掲載種別:記事・総説・解説・論説等(商業誌、新聞、ウェブメディア)   出版者・発行元:北隆館  

  2. 医療AI開発におけるVision Transformerの可能性 招待有り

    小田 昌宏  

    インナービジョン37 巻 ( 7 ) 頁: 28 - 31   2022年6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   掲載種別:記事・総説・解説・論説等(商業誌、新聞、ウェブメディア)  

  3. 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 招待有り

    小田 昌宏, 森 健策  

    C-press120 巻   頁: 5 - 6   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:機関テクニカルレポート,技術報告書,プレプリント等  

  4. 深層学習を用いた医用画像処理研究の最前線 招待有り

    小田 昌宏  

    画像通信42 巻 ( 2 ) 頁: 2 - 7   2019年10月

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    担当区分:筆頭著者   記述言語:日本語   掲載種別:機関テクニカルレポート,技術報告書,プレプリント等  

  5. ディープラーニング実践の環境構築 招待有り

    小田 昌宏  

    臨床画像35 巻 ( 10 ) 頁: 1120 - 1128   2019年9月

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    担当区分:筆頭著者   記述言語:日本語   掲載種別:記事・総説・解説・論説等(学術雑誌)  

    DOI: doi.org/10.18885/J01843.2020039296

  6. 特集/医用画像処理におけるGenerative Adversarial Networks の利用 招待有り

    小田 昌宏  

    Medical Imaging Technology37 巻 ( 3 ) 頁: 123 - 124   2019年5月

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    担当区分:筆頭著者   記述言語:日本語   掲載種別:記事・総説・解説・論説等(学術雑誌)  

  7. 名古屋大学の取り組み:放射線画像診断支援と内視鏡画像解析 招待有り

    小田昌宏, 申 忱, 小田紘久, 森 健策  

    Medical Imaging Technology37 巻 ( 2 ) 頁: 84 - 88   2019年3月

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    担当区分:筆頭著者   記述言語:日本語  

  8. マルチスケール特徴抽出による胃壁マイクロCT像からの解剖学的構造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, 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, 森健策, 森健策  

    日本コンピュータ外科学会誌21 巻 ( 4 (Web) )   2019年

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  9. 生成型学習による腹腔鏡ビデオ自動認識のための画像生成システムの開発

    小澤卓也, 小田紘久, 伊東隼人, 北坂孝幸, 林雄一郎, 小田昌宏, 三澤一成, 竹下修由, 伊藤雅昭, 森健策, 森健策, 森健策  

    日本コンピュータ外科学会誌21 巻 ( 4 (Web) )   2019年

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  10. Feature-selection method based on Grassmann distance for the classification of neoplastic polyps on endocytoscopic images (医用画像)

    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 = IEICE technical report : 信学技報117 巻 ( 518 ) 頁: 51 - 56   2018年3月

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    記述言語:英語   出版者・発行元:電子情報通信学会  

  11. ディープラーニング活用の重要ポイント 招待有り

    小田 昌宏  

    Medical Imaging Technology36 巻 ( 2 ) 頁: 72 - 75   2018年3月

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    担当区分:筆頭著者   記述言語:日本語   掲載種別:記事・総説・解説・論説等(学術雑誌)  

  12. Kerasによるディープラーニング 招待有り

    小田 昌宏  

    Medical Imaging Technology36 巻 ( 2 ) 頁: 47 - 51   2018年3月

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    担当区分:筆頭著者   記述言語:日本語   掲載種別:記事・総説・解説・論説等(学術雑誌)  

  13. 特集/医用画像処理におけるディープラーニング利用入門 招待有り

    小田 昌宏  

    Medical Imaging Technology36 巻 ( 2 ) 頁: 45 - 46   2018年3月

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    担当区分:筆頭著者   記述言語:日本語   掲載種別:記事・総説・解説・論説等(学術雑誌)  

  14. 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 (医用画像)

    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 = IEICE technical report : 信学技報117 巻 ( 220 ) 頁: 17 - 21   2017年9月

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:電子情報通信学会  

  15. Contrast Sensitive Potentialsを用いた条件付き確率場による腹部動脈の血管名自動対応付け (パターン認識・メディア理解)

    張 暁楠, 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 = IEICE technical report : 信学技報116 巻 ( 528 ) 頁: 137 - 142   2017年3月

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    記述言語:日本語   出版者・発行元:電子情報通信学会  

    CiNii Books

  16. 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 SURGERY12 巻 ( 1 ) 頁: 39 - 50   2017年1月

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    記述言語:英語   掲載種別:速報,短報,研究ノート等(学術雑誌)   出版者・発行元:SPRINGER HEIDELBERG  

    Polyps found during CT colonography can be removed by colonoscopic polypectomy. A colonoscope navigation system that navigates a physician to polyp positions while performing the colonoscopic polypectomy is required. Colonoscope tracking methods are essential for implementing colonoscope navigation systems. Previous colonoscope tracking methods have failed when the colon deforms during colonoscope insertions. This paper proposes a colonoscope tracking method that is robust against colon deformations.
    The proposed method generates a colon centerline from a CT volume and a curved line representing the colonoscope shape (colonoscope line) by using electromagnetic sensors. We find correspondences between points on a deformed colon centerline and colonoscope line by a landmark-based coarse correspondence finding and a length-based fine correspondence finding processes. Even if the coarse correspondence finding process fails to find some correspondences, which occurs with colon deformations, the fine correspondence finding process is able to find correct correspondences by using previously recorded line lengths.
    Experimental results using a colon phantom showed that the proposed method finds the colonoscope tip position with tracking errors smaller than 50 mm in most trials. A physician who specializes in gastroenterology commented that tracking errors smaller than 50 mm are acceptable. This is because polyps are observable from the colonoscope camera when positions of the colonoscope tip and polyps are closer than 50 mm.
    We developed a colonoscope tracking method that is robust against deformations of the colon. Because the process was designed to consider colon deformations, the proposed method can track the colonoscope tip position even if the colon deforms.

    DOI: 10.1007/s11548-016-1456-6

    Web of Science

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講演・口頭発表等 276

  1. Automated classification method of COVID-19 cases from chest CT volumes using 2D and 3D hybrid CNN for anisotropic volumes 国際会議

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

    SPIE Medical Imaging 2022 On Demand  2022年3月21日 

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    開催年月日: 2022年3月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    DOI: 10.1117/12.2613317

  2. Size-reweighted cascaded fully convolutional network for substantia nigra segmentation from T2 MRI 国際会議

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

    SPIE Medical Imaging 2022 On Demand  2022年3月21日 

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    開催年月日: 2022年3月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    DOI: 10.1117/12.2613298

  3. Substantia nigra analysis by tensor decomposition of T2-weighted images for Parkinson’s disease diagnosis 国際会議

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

    SPIE Medical Imaging 2022 On Demand  2022年3月21日 

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    開催年月日: 2022年3月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    DOI: 10.1117/12.2612830

  4. Self-supervised depth estimation with uncertainty-weight joint loss function based on laparoscopic videos 国際会議

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

    SPIE Medical Imaging 2022 On Demand  2022年3月21日 

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    開催年月日: 2022年3月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    DOI: 10.1117/12.2612829

  5. Spatial label smoothing via aleatoric uncertainty for bleeding region segmentation from laparoscopic videos 国際会議

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

    SPIE Medical Imaging 2022 On Demand  2022年3月21日 

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    開催年月日: 2022年3月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    DOI: 10.1117/12.2611672

  6. Effective hyperparameter optimization with proxy data for multi-organ segmentation 国際共著 国際会議

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

    SPIE Medical Imaging 2022 On Demand  2022年3月21日 

     詳細を見る

    開催年月日: 2022年3月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    DOI: 10.1117/12.2611422

  7. Coarse-to-fine cascade framework for cross-modality super-resolution on clinical/micro CT dataset 国際会議

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

    SPIE Medical Imaging 2022 On Demand  2022年3月21日 

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    開催年月日: 2022年3月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    DOI: 10.1117/12.2611311

  8. Bronchial orifice tracking-based branch level estimation for bronchoscopic navigation 国際会議

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

    SPIE Medical Imaging 2022 On Demand  2022年3月21日 

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    開催年月日: 2022年3月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    DOI: 10.1117/12.2612827

  9. Taking full advantage of uncertainty estimation: an uncertainty-assisted two-stage pipeline for multi-organ segmentation 国際会議

    Zhou Zheng, Masahiro Oda, Kazunari Misawa, Kensaku Mori

    SPIE Medical Imaging 2022 On Demand  2022年3月21日 

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    開催年月日: 2022年3月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    DOI: 10.1117/12.2612535

  10. Multiclass prediction for improving intestine segmentation on non-fecal-tagged CT volume 国際会議

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

    SPIE Medical Imaging 2022 On Demand  2022年3月21日 

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    開催年月日: 2022年3月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    DOI: 10.1117/12.2611441

  11. 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

    呉 運恒, 小田 昌宏, 林 雄一郎, 武部 貴則, 森 健策

    電子情報通信学会医用画像研究会  2022年1月27日 

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    開催年月日: 2022年1月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

  12. 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

    電子情報通信学会医用画像研究会  2022年1月26日 

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    開催年月日: 2022年1月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

  13. MICCAI 2021参加報告 招待有り

    伊東 隼人, 小田 昌宏, 申 忱, 大竹 義人, 花岡 昇平, 諸岡 健一, 本谷 秀堅, 古川 亮, 増谷 佳孝, 森 健策

    電子情報通信学会医用画像研究会  2022年1月26日 

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    開催年月日: 2022年1月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(招待・特別)  

  14. 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

    電子情報通信学会医用画像研究会  2022年1月26日 

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    開催年月日: 2022年1月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

  15. Mechanism Of AIs In COVID-19 CAD And Techniques To Improve AI Performance 国際会議

    Masahiro Oda, Yuichiro Hayashi, Zheng Tong, Toshiaki Akashi, Shigeki Aoki, Kensaku Mori, Masahiro Hashimoto, Hiroshi Natori

    RSNA 2021  2021年11月28日 

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    開催年月日: 2021年11月 - 2021年12月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  16. Micro CT Assisted Cross-Modality Super-Resolution Towwrd Observing Micrometer-scale Anatomical Structure From Clinical CT tilizing AI 国際会議

    Tong Zheng, Hirohisa Oda, Yuichiro Hyashi, Masahiro Oda, Shota Nakamura, Hiroshi Natori, HIrotsugu Takabetake, Masaki Mori, Kensaku Mori

    RSNA 2021  2021年11月28日 

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    開催年月日: 2021年11月 - 2021年12月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  17. How Does AI Reconstruct 3D Intestinal Structures of Ileus and Intestinal Obstruction Cases From 3D CT? - Toward AI-based Emergency Diagnostic Assistance of Intestial Diseases 国際会議

    Hirohisa Oda, Yuichiro Hyashi, Masahiro Oda, Akinari Hinoki, HIroo Uchida, Kensaku Mori, Tkayuki Kitasaka, Aitaro Takimoto, Kojiro Suzuki

    RSNA 2021  2021年11月28日 

     詳細を見る

    開催年月日: 2021年11月 - 2021年12月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  18. 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

    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

    第30回日本コンピュータ外科学会大会  2021年11月21日 

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    開催年月日: 2021年11月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

  19. 腹腔鏡下胃切除術支援に向けた腹腔鏡映像からの左胃静脈領域自動抽出に関する検討

    榎本 圭吾,林 雄一郎,北坂 孝幸,小田 昌宏, 伊藤 雅昭, 竹下 修由, 三澤 一成, 森 健策

    第30回日本コンピュータ外科学会大会  2021年11月23日 

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    開催年月日: 2021年11月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

  20. 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

    出口 智也,林 雄一郎,北坂 孝幸,小田 昌宏, 三澤 一成,森 健策

    第30回日本コンピュータ外科学会大会  2021年11月23日 

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    開催年月日: 2021年11月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

  21. 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

    CT像からの腸管領域抽出改善に関する基礎的検討

    第30回日本コンピュータ外科学会大会  2021年11月23日 

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    開催年月日: 2021年11月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

  22. 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

    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

    第30回日本コンピュータ外科学会大会  2021年11月22日 

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    開催年月日: 2021年11月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

  23. 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

    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

    第30回日本コンピュータ外科学会大会  2021年11月22日 

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    開催年月日: 2021年11月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

  24. 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

    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30回日本コンピュータ外科学会大会  2021年11月21日 

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    開催年月日: 2021年11月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

  25. Graph Cuts Loss to Boost Model Accuracy and Generalizability for Medical Image Segmentation 国際会議

    Zhou Zheng, Masahiro Oda, Kensaku Mori

    IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV) Workshops  2021年10月17日 

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    開催年月日: 2021年10月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  26. 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  2021年10月13日 

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    開催年月日: 2021年10月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

  27. Self-attention Class Balanced DenseNet_LSTM framework for Subarachnoid Hemorrhage CT image Classification on Extremely Imbalanced Brain CT Dataset

    Zhongyang LU,Masahiro ODA,Yuichiro HAYASHI,Tao HU,Hayato ITOH,Takeyuki WATADANI,Osamu ABE, Masahiro HASHIMOTO, Masahiro JINZAKI, Kensaku MORI

    2021年10月13日 

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    開催年月日: 2021年10月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  28. 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  2021年10月13日 

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    開催年月日: 2021年10月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

  29. Improving Classification Accuracy of Hands' Bone Marrow Edema by Transfer Learning

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

    2021年10月13日 

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    開催年月日: 2021年10月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  30. Transformer ベースのモデルを用いた肺領域における所見文からの疾患名抽出

    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

    第40回日本医用画像工学会大会  2021年10月14日 

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    開催年月日: 2021年10月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

  31. 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

    2021年10月14日 

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    開催年月日: 2021年10月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  32. Vascular Structure Segmentation in Stereomicroscope Image

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

    2021年10月14日 

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    開催年月日: 2021年10月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  33. VR Organ Puzzle: A Virtual Reality Application for the Education of Human Anatomy

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

    2021年10月15日 

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    開催年月日: 2021年10月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  34. 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15日 

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    開催年月日: 2021年10月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  35. 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

    2021年10月15日 

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    開催年月日: 2021年10月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  36. 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  2021年10月15日 

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    開催年月日: 2021年10月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

  37. 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  2021年10月14日 

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    開催年月日: 2021年10月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

  38. 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  2021年10月14日 

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    開催年月日: 2021年10月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

  39. 3D Kidney Tumor Semantic Segmentation using Cascaded Convolutional Networks

    Wuyang Zhao,Chen Shen,Masahiro Oda, Yuichiro Hayashi,Naoki Higashida,Msahiro Hashimoto,Masahiro Jinzaki, Kensaku Mori

    2021年10月14日 

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    開催年月日: 2021年10月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  40. 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腹部動脈血管名自動対応付け

    出口 智也, 林 雄一郎, 北坂 孝幸, 小田 昌宏, 三澤 一成, 森 健策

    第40回日本医用画像工学会大会  2021年10月14日 

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    開催年月日: 2021年10月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

  41. 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, 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  2021年10月14日 

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    開催年月日: 2021年10月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

  42. Carotid Artery Vessel Wall Segmentation Challenge Report,'' Carotid Artery Vessel Wall Segmentation Challenge 国際会議

    Ruiyun Zhu, Masahiro Oda, Yuichiro Hayashi, Hideki Ota,Hitomi Anzai, Makoto Ohta, Takanobu Yagi, Masaaki Shojima, Soichiro Fujimura, Kensaku Mori

    SMRA 2021 and MICCAI 2021  2021年10月1日 

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    開催年月日: 2021年10月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  43. Super-Resolution by Latent Space Exploration: Training with Poorly-Aligned Clinical and Micro CT Image Dataset 国際会議

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

    International Workshop on Simulation and Synthesis in Medical Imaging SASHIMI 2021  2021年9月27日 

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    開催年月日: 2021年9月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  44. Multi-task Federated Learning for Heterogeneous Pancreas Segmentation 国際共著 国際会議

    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

    CLIP2021  2021年9月27日 

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    開催年月日: 2021年9月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  45. Self-supervised Cascaded Multi-task Learning on Laparoscopic Videos for Depth Estimation in Robotic-assisted Surgery 国際会議

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

    IROS2021 Workshop  2021年9月27日 

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    開催年月日: 2021年9月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  46. Spatially-variant Biases Considered Self-supervised Depth Estimation Based on Laparoscopic Videos 国際会議

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

    Joint MICCAI workshop 2021, AE-CAI/CARE/OR2.0  2021年9月27日 

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    開催年月日: 2021年9月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  47. Depth Estimation from Single-shot Monocular Endoscope Image Using Image Domain Adaptation And Edge-Aware Depth Estimation 国際会議

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

    Joint MICCAI workshop 2021, AE-CAI/CARE/OR2.0  2021年9月27日 

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    開催年月日: 2021年9月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  48. Uncertainty Meets 3D-Spatial Feature in Colonoscopic Polyp-Size Determination 国際会議

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

    Joint MICCAI workshop 2021, AE-CAI/CARE/OR2.0  2021年9月27日 

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    開催年月日: 2021年9月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  49. Intestine segmentation with small computational cost for diagnosis assistance of ileus and intestinal obstruction 国際会議

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

    CLIP2021  2021年9月27日 

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    開催年月日: 2021年9月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  50. COVID-19 Infection Segmentation from Chest CT Images Based on Scale Uncertainty 国際会議

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

    CLIP2021  2021年9月27日 

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    開催年月日: 2021年9月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  51. Attention-guided pancreatic duct segmentation from abdominal CT volumes 国際共著 国際会議

    Chen Shen, Holger Roth, Yuichiro Hayashi, Masahiro Oda, Takaaki Miyamoto, Gen Sato, Kensaku Mori

    CLIP2021  2021年9月27日 

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    開催年月日: 2021年9月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  52. Micro-CT-assisted cross-modality super-resolution of clinical CT: utilization of synthesized training dataset 国際会議

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

    CARS 2021  2021年6月21日 

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    開催年月日: 2021年6月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  53. Intestine segmentation combining Watershed transformation and machine learning-based distance map estimation 国際会議

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

    CARS 2021  2021年6月24日 

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    開催年月日: 2021年6月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  54. Blood vessel regions segmentation from laparoscopic videos using fully convolutional networks with multi field of view input 国際会議

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

    CARS 2021  2021年6月23日 

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    開催年月日: 2021年6月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  55. Binary Polyp-Size Classification based on Deep-Learning Estimation of Spatial Information 国際会議

    H. Itoh, M. Oda, K. Jiang, Y. Mori, M. Misawa, S.- E. Kudo, K. Imai, S. Ito, K. Hotta, K. Mori

    CARS 2021  2021年6月22日 

     詳細を見る

    開催年月日: 2021年6月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  56. Experimental evaluation of loss functions in YOLO-v3 training for the perforation detection and localization in colonoscopic videos 国際会議

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

    CARS 2021  2021年6月22日 

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    開催年月日: 2021年6月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  57. Aorta-aware GAN for non-contrast to artery contrasted CT translation and its application to abdominal aortic aneurysm detection 国際会議

    T. Hu, M. Oda, Y. Hayashi, Z. Lu, K. K. Kumamaru, T. Akashi, S. Aoki, K. Mori

    CARS 2021  2021年6月22日 

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    開催年月日: 2021年6月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  58. Depth-based branching level estimation for bronchoscopic navigation 国際会議

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

    CARS 2021  2021年6月21日 

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    開催年月日: 2021年6月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  59. COVID-19 lung infection and normal region segmentation from CT volumes using FCN with local and global spatial feature encoder 国際会議

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

    CARS 2021  2021年6月21日 

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    開催年月日: 2021年6月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  60. A cascaded fully convolutional network framework for dilated pancreatic duct segmentation 国際共著 国際会議

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

    CARS 2021  2021年6月21日 

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    開催年月日: 2021年6月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  61. Real-time deformation simulation of hollow organs based on XPBD with small time steps and air mesh for surgical simulation 国際会議

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

    CARS 2021  2021年6月23日 

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    開催年月日: 2021年6月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  62. Spatial Information Considered Module based on Attention Mechanism for Self-Supervised Depth Estimation from Laparoscopic Image Pairs 国際会議

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

    CARS 2021  2021年6月23日 

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    開催年月日: 2021年6月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  63. 深層学習を用いた医用画像処理と画像を超えた応用 招待有り

    小田 昌宏

    第60回日本生体医工学会大会  2021年6月17日 

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    開催年月日: 2021年6月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(招待・特別)  

  64. 深層学習に基づく腎癌領域の自動抽出手法の検討

    趙 武楊, 申 忱, 小田 昌宏, 林 雄一郎, 東田 直樹, 橋本 正弘, 陣崎 雅弘, 森 健策

    電子情報通信学会医用画像研究会  2021年5月17日 

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    開催年月日: 2021年5月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

  65. Watershedを用いた肺マイクロCT像からの肺胞セグメンテーション

    椎名 健, 小田 紘久, 鄭 通, 中村 彰太, 小田 昌宏, 森 健策

    電子情報通信学会医用画像研究会  2021年5月17日 

     詳細を見る

    開催年月日: 2021年5月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

  66. 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

    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

    電子情報通信学会医用画像研究会  2021年3月17日 

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    開催年月日: 2021年3月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

  67. MICCAI 2020参加報告 招待有り

    斉藤 篤, 小田 昌宏, 大竹 義人, 花岡 昇平, 諸岡 健一, 宮内 翔子, 増谷 佳孝, 申 忱, 森 健策

    電子情報通信学会医用画像研究会  2021年3月17日 

     詳細を見る

    開催年月日: 2021年3月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(招待・特別)  

  68. 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

    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

    電子情報通信学会医用画像研究会  2021年3月17日 

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    開催年月日: 2021年3月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

  69. Contrastive Learningを用いた肺野CT画像からCOVID-19の自動判定

    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

    電子情報通信学会医用画像研究会  2021年3月16日 

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    開催年月日: 2021年3月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

  70. AIによる画像解析の基礎と眼科画像解析への応用 招待有り

    小田 昌宏

    第85回筑波TOC・第23回茨城県眼科医会フォーラム  2021年2月24日 

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    開催年月日: 2021年2月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(招待・特別)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  71. Unsupervised segmentation of COVID-19 infected lung clinical CT volumes using image inpainting and representation learning 国際会議

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

    SPIE Medical Imaging 2021  2021年2月15日  SPIE

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    開催年月日: 2021年2月

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

    開催地:Online  

  72. Extremely imbalanced subarachnoid hemorrhage detection based on enseNet-LSTM network with class-balanced loss and transfer learning 国際会議

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

    SPIE Medical Imaging 2021  2021年2月15日  SPIE

     詳細を見る

    開催年月日: 2021年2月

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

    開催地:Online  

  73. Single-shot three-dimensional reconstruction for colonoscopic image analysis 国際会議

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

    SPIE Medical Imaging 2021  2021年2月15日  SPIE

     詳細を見る

    開催年月日: 2021年2月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:Online  

  74. Bronchial orifice segmentation on bronchoscopic video frames based on generative adversarial depth estimation 国際会議

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

    SPIE Medical Imaging 2021  2021年2月15日  SPIE

     詳細を見る

    開催年月日: 2021年2月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:Online  

  75. Intestinal region reconstruction of ileus cases from 3D CT images based on graphical representation and its visualization 国際会議

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

    SPIE Medical Imaging 2021  2021年2月15日  SPIE

     詳細を見る

    開催年月日: 2021年2月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:Online  

  76. Lung infection and normal region segmentation from CT volumes of COVID-19 cases 国際会議

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

    SPIE Medical Imaging 2021  2021年2月15日  SPIE

     詳細を見る

    開催年月日: 2021年2月

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

    開催地:Online  

  77. Extraction of lung and lesion regions from COVID-19 CT volumes using 3D fully convolutional networks 国際会議

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

    SPIE Medical Imaging 2021  2021年2月15日  SPIE

     詳細を見る

    開催年月日: 2021年2月

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

    開催地:Online  

  78. Dense-layerbased YOLO-v3 for detection and localization of colon perforations 国際会議

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

    SPIE Medical Imaging 2021  2021年2月15日  SPIE

     詳細を見る

    開催年月日: 2021年2月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:Online  

  79. Context encoder guided self-supervised siamese depth estimation based on stereo laparoscopic images 国際会議

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

    SPIE Medical Imaging 2021  2021年2月15日  SPIE

     詳細を見る

    開催年月日: 2021年2月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:Online  

  80. Unpaired Medical Image Translation between Portal-venous Phase and Non-contrast CT Volumes for Multi-organ Segmentation 国際会議

    Chen Shen, Yuichiro Hayashi, Masahiro Oda, Kazunari Misawa and Kensaku Mori

    IFMIA 2021  2021年1月26日 

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    開催年月日: 2021年1月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:Online  

  81. 放射線診断における研究トピックスと臨床応用~AI応用の基礎から最前線まで~ 招待有り

    小田 昌宏

    日本医学物理学会教育セミナー  2020年12月19日 

     詳細を見る

    開催年月日: 2020年12月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(招待・特別)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  82. Super Resolution of Chest CT Images Using CycleGAN and Micro CT Image Database 国際会議

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

    RSNA 2020  2020年11月29日 

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    開催年月日: 2020年11月 - 2020年12月

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

    開催地:Online  

  83. Why AI Misses Small Organs and How to Improve Their Recognition Performances 国際会議

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

    RSNA 2020  2020年11月29日 

     詳細を見る

    開催年月日: 2020年11月 - 2020年12月

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

    開催地:Online  

  84. How Fully Convolutional Networks Trained From Small Amount of Data Using Fine-Tuning in Multi-Organ Segmentation From CT Images? 国際会議

    Yuichiro Hayashi, Chen Shen, Masahiro Oda, Kazunari Misawa, Kensaku Mori

    RSNA 2020  2020年11月29日 

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    開催年月日: 2020年11月 - 2020年12月

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

    開催地:Online  

  85. Wavelet-Based Fully Convolution Network for Estimating Artery Contrast CT Images From Non-Contrast CT Images 国際会議

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

    RSNA 2020  2020年11月29日 

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    開催年月日: 2020年11月 - 2020年12月

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

    開催地:Online  

  86. How Does Graphical Convolutional Neural Network Work for Anatomical Labeling of Blood Vessels Extracted From CT Images? 国際会議

    Kensaku Mori, Yuta Hibi, Yuichiro Hayashi, Masahiro Oda, Kazunari Misawa, Hayato Itoh

    RSNA 2020  2020年11月29日 

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    開催年月日: 2020年11月 - 2020年12月

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

    開催地:Online  

  87. How Spatial Information Embedding Improves Multi-Organ Segmentation From Abdominal CT Images Based on Fully Convolutional Networks 国際会議

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

    RSNA 2020  2020年11月29日 

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    開催年月日: 2020年11月 - 2020年12月

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

    開催地:Online  

  88. 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

    第29回日本コンピュータ外科学会大会  2020年11月22日  日本コンピュータ外科学会

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    開催年月日: 2020年11月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン  

  89. シンポジウム③ AI-CASの先に来るもの~現在そしてその先:日常に溶け込む診断と治療 招待有り

    小田 昌宏

    第29回日本コンピュータ外科学会大会  2020年11月23日  日本コンピュータ外科学会

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    開催年月日: 2020年11月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(招待・特別)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  90. AI入門ワークショップ:AIハンズオンセミナー 招待有り

    小田 昌宏

    第29回日本コンピュータ外科学会大会  2020年11月23日  日本コンピュータ外科学会

     詳細を見る

    開催年月日: 2020年11月

    記述言語:日本語   会議種別:公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  91. Preliminary study of Loss-Function Design for Detection and Localization of Perforations with YOLO-v3 in Colonoscopic Images

    凱 蒋, 伊東 隼人,小田 昌宏,奥村 大志,森 悠一,三澤 将史,林 武雅,工藤 進英,森 健策

    第29回日本コンピュータ外科学会大会  2020年11月23日  日本コンピュータ外科学会

     詳細を見る

    開催年月日: 2020年11月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン  

  92. 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

    第29回日本コンピュータ外科学会大会  2020年11月23日  日本コンピュータ外科学会

     詳細を見る

    開催年月日: 2020年11月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン  

  93. 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

    第29回日本コンピュータ外科学会大会  2020年11月23日  日本コンピュータ外科学会

     詳細を見る

    開催年月日: 2020年11月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン  

  94. 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

    第29回日本コンピュータ外科学会大会  2020年11月22日  日本コンピュータ外科学会

     詳細を見る

    開催年月日: 2020年11月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン  

  95. 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

    第29回日本コンピュータ外科学会大会  2020年11月22日  日本コンピュータ外科学会

     詳細を見る

    開催年月日: 2020年11月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン  

  96. 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

    第29回日本コンピュータ外科学会大会  2020年11月22日  日本コンピュータ外科学会

     詳細を見る

    開催年月日: 2020年11月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン  

  97. 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

    第29回日本コンピュータ外科学会大会  2020年11月22日  日本コンピュータ外科学会

     詳細を見る

    開催年月日: 2020年11月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン  

  98. 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

    第29回日本コンピュータ外科学会大会  2020年11月22日  日本コンピュータ外科学会

     詳細を見る

    開催年月日: 2020年11月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン  

  99. GANを用いたAIの仕組みと応用 招待有り

    小田 昌宏

    第5回Advanced Medical Imaging研究会  2020年11月22日 

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    開催年月日: 2020年11月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(招待・特別)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  100. Automated Pancreas Segmentation Using Multi-institutional Collaborative Deep Learning 国際会議

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

    1st MICCAI Workshop on Distributed And Collaborative Learning  2020年10月4日 

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    開催年月日: 2020年10月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:Online  

  101. Synthetic laparoscopic video generation for machine learning-based surgical 国際会議

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

    Joint MICCAI workshop 2020, AE-CAI/CARE/OR2.0  2020年10月4日 

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    開催年月日: 2020年10月

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

    開催地:Online  

  102. ハンズオンセミナー3:外科領域における医療用画像の深層学習 招待有り

    小田 昌宏

    第14回日本CAOS研究会/第26回日本最小侵襲整形外科学会  2020年9月22日 

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    開催年月日: 2020年9月

    記述言語:日本語   会議種別:公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等  

    開催地:高知医療センター(オンライン)   国名:日本国  

  103. ITテクノロジー2:外科支援におけるAIの現在とこれから 招待有り

    小田 昌宏

    第14回日本CAOS研究会/第26回日本最小侵襲整形外科学会  2020年9月22日 

     詳細を見る

    開催年月日: 2020年9月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(招待・特別)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  104. 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

    2020年9月17日 

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    開催年月日: 2020年9月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  105. JAMITハンズオンセミナー 招待有り

    原武史, 李鎔範, 中田典生, 小田昌宏

    第39回日本医用画像工学会大会  2020年9月17日  日本医用画像工学会

     詳細を見る

    開催年月日: 2020年9月

    記述言語:日本語   会議種別:公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

  106. 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  2020年9月19日  日本医用画像工学会

     詳細を見る

    開催年月日: 2020年9月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン  

  107. 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

    2020年9月19日 

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    開催年月日: 2020年9月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  108. 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  2020年9月19日  日本医用画像工学会

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    開催年月日: 2020年9月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン  

  109. Preliminary Study on Classification of Hands' Bone Marrow Edema Using X-ray Images

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

    2020年9月19日 

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    開催年月日: 2020年9月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  110. Unsupervised 3D Super-resolution of Clinical CT Volumes by Utilizing Multi-axis 2D Super-resolution

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

    2020年9月18日 

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    開催年月日: 2020年9月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  111. Cross-phase CT Image Registration Using Convolutional Neural Network

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

    2020年9月18日 

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    開催年月日: 2020年9月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  112. 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  2020年9月18日  日本医用画像工学会

     詳細を見る

    開催年月日: 2020年9月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン  

  113. 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  2020年9月18日  日本医用画像工学会

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    開催年月日: 2020年9月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン  

  114. 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  2020年9月18日  日本医用画像工学会

     詳細を見る

    開催年月日: 2020年9月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン  

  115. Preliminary Study on Classification of Interstitial Cystitis Using Cystoscopy Images

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

    2020年9月17日 

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    開催年月日: 2020年9月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  116. 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  2020年9月17日  日本医用画像工学会

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    開催年月日: 2020年9月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン  

  117. 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

    2020年9月17日 

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    開催年月日: 2020年9月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  118. 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  2020年9月17日  日本医用画像工学会

     詳細を見る

    開催年月日: 2020年9月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン  

  119. An Application of Multi-organ Segmentation from Thick-slice Abdominal CT Volumes using Transfer Learning 国際会議

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

    CARS 2020  2020年6月23日 

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    開催年月日: 2020年6月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:Online  

  120. Development of a robust endocytoscopic-image classification method towards the construction of practical CAD system in endocytoscopy - from the viewpoint of generalisation ability for non-specific hospital diagnosis 国際会議

    H. Itoh, Y. Mori, M. Misawa, S. –E. Kudo, K. Hotta, K. Ohtsuka, S. Saito, Y. Saito, H. Ikematsu, Y. Hayashi, M. Oda, K. Mori

    22nd International Conference on Computer-Aided Diagnosis and Artificial Intelligence (CAD-AI)  2020年6月23日 

     詳細を見る

    開催年月日: 2020年6月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:Online  

  121. A visual SLAM based bronchoscope tracking scheme for bronchoscopic navigation 国際会議

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

    34th International Congress and Exhibition on Computer Assisted Radiology (CAR)  2020年6月23日 

     詳細を見る

    開催年月日: 2020年6月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:Online  

  122. Detecting ganglion cells on virtual slide images: Macroscopic masking by superpixel 国際会議

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

    CARS 2020  2020年6月23日 

     詳細を見る

    開催年月日: 2020年6月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:Online  

  123. Blood vessel segmentation from laparoscopic video using ConvLSTM U-Net 国際会議

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

    CARS 2020  2020年6月23日 

     詳細を見る

    開催年月日: 2020年6月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:Online  

  124. SR-CycleGAN V2: CycleGAN-based unsupervised superresolution with pixel-shuffling 国際会議

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

    CARS 2020  2020年6月23日 

     詳細を見る

    開催年月日: 2020年6月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:Online  

  125. TinyLoss: loss function for tiny image difference evaluation and its application to unpaired non-contrast to contrast abdominal CT estimation 国際会議

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

    CARS 2020  2020年6月23日 

     詳細を見る

    開催年月日: 2020年6月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:Online  

  126. Virtual cleansing by unpaired image translation of intestines for detecting obstruction 国際会議

    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

    CARS 2020  2020年6月23日 

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    開催年月日: 2020年6月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:Online  

  127. Symposium6, Japan Medical Imaging Database: AI image analysis based on massive data in J-MID 招待有り

    小田 昌宏

    第79回日本医学放射線学会総会web  2020年5月15日  日本医学放射線学会

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    開催年月日: 2020年5月 - 2020年6月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(招待・特別)  

    開催地:オンライン   国名:日本国  

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

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

    Progress in Biomedical Optics and Imaging - Proceedings of SPIE  2020年2月17日  SPIE

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    開催年月日: 2020年2月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:アメリカ合衆国  

    DOI: 10.1117/12.2549951

    Scopus

  129. Organ segmentation from full-size CT images using memory-efficient FCN 国際会議

    Chenglong Wang, Masahiro Oda, Kensaku Mori

    SPIE Medical Imaging 2020  2020年2月16日 

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    開催年月日: 2020年2月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:Texus, USA   国名:アメリカ合衆国  

  130. Spatial information-embedded fully convolutional networks for multi-organ segmentation with improved data augmentation and instance normalization 国際会議

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

    SPIE Medical Imaging 2020  2020年2月19日 

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    開催年月日: 2020年2月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:Texus, USA   国名:アメリカ合衆国  

  131. Improved visual SLAM for bronchoscope tracking and registration with pre-operative CT images 国際会議

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

    SPIE Medical Imaging 2020  2020年2月18日 

     詳細を見る

    開催年月日: 2020年2月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:Texus, USA   国名:アメリカ合衆国  

  132. Usefulness of fine-tuning for deep learning based multi-organ regions segmentation method from non-contrast CT volumes using small training dataset 国際会議

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

    SPIE Medical Imaging 2020  2020年2月17日 

     詳細を見る

    開催年月日: 2020年2月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:Texus, USA   国名:アメリカ合衆国  

  133. Visualising decision-reasoning regions in computer-aided pathological pattern diagnosis of endoscytoscopic images based on CNN weights analysis 国際会議

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

    SPIE Medical Imaging 2020  2020年2月17日 

     詳細を見る

    開催年月日: 2020年2月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:Texus, USA   国名:アメリカ合衆国  

  134. Visualizing intestines for diagnostic assistance of ileus based on intestinal region segmentation from 3D CT images 国際会議

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

    SPIE Medical Imaging 2020  2020年2月17日 

     詳細を見る

    開催年月日: 2020年2月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:Texus, USA   国名:アメリカ合衆国  

  135. Multi-modality super-resolution loss for GAN-based super-resolution of clinical CT images using micro CT image database 国際会議

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

    SPIE Medical Imaging 2020  2020年2月17日 

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    開催年月日: 2020年2月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:Texus, USA   国名:アメリカ合衆国  

  136. Generative Adversarial Networks Showcase: Their Mechanisms and Radiological Applications 国際会議

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

    Radiological Society of North America (RSNA) 2019 

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    開催年月日: 2019年12月

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

    開催地:Chicago, USA   国名:アメリカ合衆国  

  137. 画像ドメイン変換を用いた現実感の高い仮想内視鏡画像生成

    小田 昌宏, 田中 聖人, 高畠 博嗣, 森 雅樹, 名取 博, 森 健策

    第28回日本コンピュータ外科学会大会 

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    開催年月日: 2019年11月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:東京大学本郷キャンパス   国名:日本国  

  138. 深層学習を用いた医用画像処理研究の最前線 招待有り

    小田 昌宏

    第47回日本放射線技術学会秋季学術大会(第86回画像部会 教育講演) 

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    開催年月日: 2019年10月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(招待・特別)  

    開催地:グランキューブ大阪   国名:日本国  

  139. JAMITハンズオンセミナー

    原武史, 中田典生, 小田昌宏, 福岡大輔, 田中理恵, 中山良平

    第38回日本医用画像工学会大会 

     詳細を見る

    開催年月日: 2019年7月

    記述言語:日本語   会議種別:公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等  

    開催地:奈良春日野国際フォーラム 甍~ I・RA・KA ~   国名:日本国  

  140. 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 

     詳細を見る

    開催年月日: 2019年7月

    記述言語:日本語   会議種別:ポスター発表  

    開催地:奈良春日野国際フォーラム 甍~ I・RA・KA ~   国名:日本国  

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

  141. Non-contrast to contrasted abdominal CT volume regression using fully convolutional network 国際会議

    Masahiro Oda, Kanako K. Kumamaru, Shigeki Aoki, Kensaku Mori

    Computer Assisted Radiology and Surgery (CARS) 2019 

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    開催年月日: 2019年6月

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

    開催地:Rennes, France   国名:フランス共和国  

  142. 医用画像工学におけるAI・機械学習の利用 招待有り

    小田 昌宏

    第63回システム制御情報学会研究発表講演会 (SCI’19) 

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    開催年月日: 2019年5月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(招待・特別)  

    開催地:中央電気倶楽部   国名:日本国  

  143. 多種情報統合利用による診断・治療支援AIの発展 招待有り

    小田 昌宏

    第92回日本整形外科学会学術総会 

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    開催年月日: 2019年5月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(招待・特別)  

    開催地:パシフィコ横浜   国名:日本国  

    これまでのAIによる診断・治療支援では,医用画像を与え深層学習ベース手法で判断を行うものが主流であった.近年,画像に限らず文章,手術時の術具の動き,臓器変形等,多様な情報を利用した深層学習ベース手法が登場してAI・深層学習の応用範囲を広げている.例えば,患者状態時系列変化の予測,術中の臓器変形の推定,手技評価等がある.今後のAI・深層学習は多種情報を利用するものが増加すると考えられる.

  144. AIプログラミング基礎編,AIプログラミング実践編 招待有り

    小田昌宏

    えひめAI・IoT研究会技術セミナー 

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    開催年月日: 2019年4月

    記述言語:日本語   会議種別:公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等  

    開催地:愛媛大学   国名:日本国  

  145. AIを活用した画像処理について 招待有り

    小田 昌宏

    えひめAI・IoT研究会技術セミナー 

     詳細を見る

    開催年月日: 2019年4月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(招待・特別)  

    開催地:愛媛大学   国名:日本国  

  146. Colonoscope tracking method based on shape estimation network 国際会議

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

    SPIE Medical Imaging 2019 

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    開催年月日: 2019年2月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:San Diego, California, USA   国名:アメリカ合衆国  

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

    DOI: 10.1117/12.2512729

  147. MICCAI 2018参加報告

    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

    電子情報通信学会医用画像研究会 

     詳細を見る

    開催年月日: 2019年1月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:沖縄県青年会館   国名:日本国  

    本稿では,MICCAI 2018の本会議セッション及びワークショップの概要を紹介し,特に興味深い報告について内容を解説する.

  148. 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

    第27回日本コンピュータ外科学会大会 

     詳細を見る

    開催年月日: 2018年11月

    記述言語:日本語   会議種別:ポスター発表  

    開催地:奈良県文化会館   国名:日本国  

  149. 外科領域における医用画像の深層学習

    小田 昌宏

    第27回日本コンピュータ外科学会大会 

     詳細を見る

    開催年月日: 2018年11月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(招待・特別)  

    開催地:奈良県文化会館   国名:日本国  

    深層学習がコンピュータ情報処理の発展に大きく貢献しており,高い識別能力を持つコンピュータシステムを実現するために重要な手法となっている.従来であれば課題ごとに判断・識別アルゴリズムを開発する必要があったが,深層学習では様々な課題に対して共通のモデルまたはフレームワークを適用し,課題解決を図ることが可能である.これにより研究開発の迅速化と高性能化が期待できる.
    本セッションでは深層学習を用いた画像処理の実施方法をハンズオン形式で解説する.画像分類,セグメンテーションを含む基本的な深層学習ベース手法のプログラム作成及び実行方法を解説し,参加者が持参するコンピュータ上でプログラムを動作させる.本ハンズオン参加前に,持参するコンピュータへのソフトウェアセットアップ,データダウンロード等が必要である(方法は別途案内).

  150. AIによるコンピュータ外科の始め方 - 研究環境構築法 招待有り

    小田 昌宏

    第27回日本コンピュータ外科学会大会 

     詳細を見る

    開催年月日: 2018年11月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(招待・特別)  

    開催地:奈良県文化会館   国名:日本国  

  151. Colon Shape Estimation Method for Colonoscope Tracking using Recurrent Neural Networks 国際会議

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

    MICCAI 2018 

     詳細を見る

    開催年月日: 2018年9月

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

    開催地:Granada, Spain   国名:スペイン  

  152. 深層学習を用いた医用画像処理の始め方 招待有り

    小田昌宏

    生体医工学シンポジウム2018 

     詳細を見る

    開催年月日: 2018年9月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(招待・特別)  

    開催地:名古屋工業大学   国名:日本国  

  153. 深層学習チュートリアル

    小田 昌宏

    生体医工学シンポジウム2018 

     詳細を見る

    開催年月日: 2018年9月

    記述言語:日本語   会議種別:公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等  

    開催地:名古屋工業大学   国名:日本国  

    深層学習は医用を含む画像処理において非常に有用な手法である.画像モダリティ,解析対象の組織・現象等に関わらず幅広く利用可能であり,深層学習利用によって従来手法を超える成果を得たという報告が多数存在する.研究開発を行う上で,深層学習を理解し,さらに使えることが必須となりつつある.本講演では深層学習利用のビギナーを対象とし,深層学習の仕組みと深層学習で行えることを医用画像処理の面から概説し,さらに深層学習を使用するためのソフトウェアとハードウェアを紹介する.

  154. 医用画像における深層学習を利用した研究のはじめかた 招待有り

    小田昌宏

    第37回日本医用画像工学大会 

     詳細を見る

    開催年月日: 2018年7月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(招待・特別)  

    開催地:筑波大学 天王台キャンパス 大学会館   国名:日本国  

  155. 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大会(JAMIT2018) 

     詳細を見る

    開催年月日: 2018年7月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:筑波大学 天王台キャンパス 大学会館   国名:日本国  

  156. JAMITハンズオンセミナー

    中田典生, 原武史, 小田昌宏, 福岡大輔

    第37回日本医用画像工学会大会 

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    開催年月日: 2018年7月

    記述言語:日本語   会議種別:公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等  

    開催地:筑波大学 天王台キャンパス 大学会館   国名:日本国  

  157. Abdominal artery segmentation from CT volumes using fully convolutional network for small artery segmentation 国際会議

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

    Computer Assisted Radiology and Surgery (CARS) 2018 

     詳細を見る

    開催年月日: 2018年6月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:Berlin, Germany   国名:ドイツ連邦共和国  

  158. 機械学習を用いた診断と治療支援 招待有り

    小田 昌宏

    第47回日本脊椎脊髄病学会学術集会 

     詳細を見る

    開催年月日: 2018年4月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(招待・特別)  

    開催地:神戸   国名:日本国  

  159. Machine learning-based colon deformation estimation method for colonscope tracking 国際会議

    Masahiro Oda, Takayuki Kitasaka, Kazuhiro Furukawa, Ryoji Miyahara, Yoshiki Hirooka, Hidemi Goto, Nassir Navab, Kensaku Mori

    SPIE Medical Imaging 

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    開催年月日: 2018年2月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:Marriott Marquis Houston,Houston, Texas, USA   国名:アメリカ合衆国  

  160. Machine Learning Techniques for Automated Accurate Organ Segmentation and Their Applications to Diagnosis Assistance 国際会議

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

    RSNA 2017 (Radiological Society of North America) 

     詳細を見る

    開催年月日: 2017年11月 - 2017年12月

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

    開催地:McCormick Place, Chicago, USA   国名:アメリカ合衆国  

  161. 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

    第26回日本コンピュータ外科学会大会(JSCAS2017) 

     詳細を見る

    開催年月日: 2017年10月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:名古屋大学 東山キャンパス 豊田講堂・シンポジオン)   国名:日本国  

  162. AIによるコンピューター手術支援研究の加速 招待有り

    小田 昌宏

    第26回日本コンピュータ外科学会大会(JSCAS2017) 

     詳細を見る

    開催年月日: 2017年10月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(招待・特別)  

    国名:日本国  

  163. 3D FCN Feature Driven Regression Forest-Based Pancreas Localization and Segmentation 国際会議

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

    MICCAI 2017, 3rd Workshop on Deep Learning in Medical Image Analysis 

     詳細を見る

    開催年月日: 2017年9月

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

    開催地:Quebec, Canada   国名:カナダ  

  164. 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(JAMIT2017) 

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    開催年月日: 2017年7月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:じゅうろくプラザ 岐阜市   国名:日本国  

  165. False positive reduction of abdominal artery segmentation from CT volumes based on deep convolutional neural networks 国際会議

    Masahiro Oda, Tokunori Yamamoto, Yasushi Yoshino, Kensaku Mori

    Computer Assisted Radiology and Surgery (CARS) 2017 

     詳細を見る

    開催年月日: 2017年6月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:NH Collection Barcelona Constanza, Barcelona, Spain   国名:スペイン  

  166. Endocytoscope image classification using deep convolutional neural networks 国際会議

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

    Computer Assisted Radiology and Surgery (CARS) 2017 

     詳細を見る

    開催年月日: 2017年6月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:NH Collection Barcelona Constanza, Barcelona, Spain   国名:スペイン  

  167. 大腸変形モデルを用いた大腸内視鏡下治療誘導システムの開発 招待有り

    小田 昌宏

    第31回人工知能学会全国大会 

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    開催年月日: 2017年5月

    記述言語:日本語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(指名)  

    開催地:ウインクあいち   国名:日本国  

  168. Extraction of membrane structure in eyeball from MR volumes 国際会議

    Masahiro Oda, Kin Taichi, Kensaku Mori

    SPIE Medical Imaging, 2017 

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    開催年月日: 2017年2月

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

    開催地:Renaissance Orland at SeaWorld, Orland, Florida, US   国名:日本国  

  169. 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

    電子情報通信学会医用画像研究会 

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    開催年月日: 2017年1月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  170. Regression Forest-Based Atlas Localization and Direction Specific Atlas Generation for Pancreas Segmentation 国際会議

    Masahiro Oda, Natsuki Shimizu, Kenichi Karasawa, Yukitaka Nimura, Takayuki Kitasaka, Kazunari Misawa, Michitaka Fujiwara, Daniel Rueckert, and Kensaku Mori

    MICCAI 2016 

     詳細を見る

    開催年月日: 2016年10月

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

    開催地:Intercontinental Atheneum, Athens, Greece   国名:ギリシャ共和国  

  171. Segmentation method of abdominal arteries from CT volumes utilizing intensity transition along arteries 国際会議

    Masahiro Oda, Tokunori Yamamoto, Yasushi Yoshino, Kensaku Mori

    Computer Assisted Radiology and Surgery (CARS) 2016 

     詳細を見る

    開催年月日: 2016年6月

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

    開催地:Heidelberg Convention Center, Heidelberg, Germany   国名:ドイツ連邦共和国  

  172. Position-based adjustment of landmark based correspondence finding in electromagnetic sensor-based colonoscope tracking method 国際会議

    Masahiro Oda, Hiroaki Kondo, Takayuki Kitasaka, Kazuhiro Furukawa, Ryoji Miyahara, Yoshiki Hirooka, Hidemi Goto, Nassir Navab, and Kensaku Mori

    SPIE Medical Imaging, 2016 

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    開催年月日: 2016年2月 - 2016年3月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地: Town & Country Resort and Convention Center, San Diego, California, USA   国名:アメリカ合衆国  

  173. 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

    第24回日本コンピュータ外科学会大会 

     詳細を見る

    開催年月日: 2015年11月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:東京大学 本郷キャンパス   国名:日本国  

  174. Tracking Accuracy Evaluation of Electromagnetic Sensor-based Colonoscope Tracking Method 国際会議

    Masahiro Oda, Hiroaki Kondo, Takayuki Kitasaka, Kazuhiro Furukawa, Ryoji Miyahara, Y. Hirooka, Hidemi Goto, Nassir Navab, and Kensaku Mori

    2nd International Workshop on Computer-Assisted and Robotic Endoscopy at MICCAI 2015 

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    開催年月日: 2015年10月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:ドイツ連邦共和国  

  175. 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 国際会議

    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 

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    開催年月日: 2015年7月 - 2015年8月

    記述言語:日本語   会議種別:ポスター発表  

    開催地:金沢歌劇座   国名:日本国  

  176. 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 国際会議

    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 

     詳細を見る

    開催年月日: 2015年7月 - 2015年8月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:金沢歌劇座   国名:日本国  

  177. 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

    電子情報通信学会医用画像研究会 

     詳細を見る

    開催年月日: 2015年7月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:函館市勤労者総合福祉センター   国名:日本国  

  178. Size-by-size iterative segmentation method of blood vessels from CT volumes and its application to renal vasculature 国際会議

    Masahiro Oda, Mituru Kagajo, Tokunori Yamamoto, Yasushi Yoshino, and Kensaku Mori

    Computer Assisted Radiology and Surgery (CARS) 2015 

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    開催年月日: 2015年6月

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

    国名:スペイン  

  179. 反復抽出処理を用いた造影CT像からの血管抽出手法の開発

    小田 昌宏, 加賀城 充, 山本 徳則, 吉野 能, 森 健策

    電子情報通信学会医用画像研究会 

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    開催年月日: 2015年3月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:石垣島 ホテルミヤヒラ   国名:日本国  

  180. Connection method of separated luminal regions of intestine from CT volumes 国際会議

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

    SPIE Medical Imaging 2015 

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    開催年月日: 2015年2月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:アメリカ合衆国  

  181. Automated branching pattern report generation for laparoscopic surgery assistance 国際会議

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

    SPIE Medical Imaging 2015 

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    開催年月日: 2015年2月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:アメリカ合衆国  

  182. Automated method for reconstructing fragmented luminal regions of intestine 国際会議

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

    MICCAI 2014 Workshop on Abdominal Imaging: Computational and Clinical Applications 

     詳細を見る

    開催年月日: 2014年9月

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

    国名:アメリカ合衆国  

  183. An automated method for connecting separated luminal regions of intestine segmented from CT volumes 国際会議

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

    CARS 2014 

     詳細を見る

    開催年月日: 2014年6月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  184. Colonoscope navigation system using colonoscope tracking method based on line registration 国際会議

    Masahiro Oda, Hiroaki Kondo, Takayuki Kitasaka, Kazuhiro Furukawa, Ryoji Miyahara, Yoshiki Hirooka, Hidemi Goto, Nassir Navab, and Kensaku Mori

    SPIE Medical Imaging 

     詳細を見る

    開催年月日: 2014年2月

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

    国名:アメリカ合衆国  

  185. Diagnosis and Surgical Assistance by Medical Image Processing 国際会議

    Masahiro Oda

    ACPR 2013 Tutorial on Pattern Recognition for Medical Augmented Reality Systems 

     詳細を見る

    開催年月日: 2013年11月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(基調)  

    国名:日本国  

  186. Semi-automated Virtual Unfolded View Generation Method of Stomach from CT Volumes 国際会議

    Masahiro Oda, Tomoaki Suito, Yuichiro Hayashi, Takayuki Kitasaka, Kazuhiro Furukawa, Ryoji Miyahara, Yoshiki Hirooka, Hidemi Goto, Gen Iinuma, Kazunari Misawa, Shigeru Nawano, and Kensaku Mori

    MICCAI 2013 

     詳細を見る

    開催年月日: 2013年9月

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

    国名:日本国  

  187. 大腸内視鏡ナビゲーションシステムにおける大腸内視鏡先端位置推定精度評価

    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 秀実, Nassir Navab, 森 健策

    第22回日本コンピュータ外科学会大会 

     詳細を見る

    開催年月日: 2013年9月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:東京大学   国名:日本国  

  188. 展開外力自動決定を用いたCT像からの胃仮想展開生成手法

    小田 昌宏, 水藤 倫彰, 林 雄一郎, 北坂 孝幸, 古川 和宏, 宮原 良二, 廣岡 芳樹, 後藤 秀実, 飯沼 元, 三澤 一成, 縄野 繁, 森 健策

    第32回日本医用画像工学会大会 

     詳細を見る

    開催年月日: 2013年8月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:日本科学未来館/産業技術総合研究所 臨海副都心産学官連携センター   国名:日本国  

  189. Evaluation of automated incision line determination process for unfolded view generation from CT volumes 国際会議

    Masahiro Oda, Tomoaki Suito, Yuichiro Hayashi, Gen Iinuma, Koichi Furukawa, Kazunari Misawa, Shigeru Nawano, Takayuki Kitasaka, and Kensaku Mori

    CARS 2013 

     詳細を見る

    開催年月日: 2013年6月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:ドイツ連邦共和国  

  190. Colonoscope tracking method based on line registration using CT images and electromagnetic sensors 国際会議

    Masahiro Oda, Burak Acar, Kazuhiro Furukawa, Takayuki Kitasaka, Yasuhito Suenaga, Nassir Navab, and Kensaku Mori

    CARS 2013 

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    開催年月日: 2013年6月

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

    国名:ドイツ連邦共和国  

  191. Supine and prone registration of the colon for CT colonography based on dynamic programming technique 国際会議

    Masahiro Oda, Eiichiro Fukano, Takayuki Kitasaka, Tetsuji Takayama, Hirotsugu Takabatake, Masaki Mori, Hiroshi Natori, Shigeru Nawano, and Kensaku Mori

    SPIE Medical Imaging 

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    開催年月日: 2013年2月

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

    国名:アメリカ合衆国  

  192. CAD System for Diagnosis of Stomach Cancer Metastasis Based on Automated Enlarged Lymph Node Detection 国際会議

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

    Radiological Society of North America 

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    開催年月日: 2012年11月

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

    国名:アメリカ合衆国  

  193. Method for detecting enlarged lymph nodes from 3D abdominal CT images with a multi-shape and multi-scale ellipsoidal structure detection filter 国際会議

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

    Abdominal Imaging 2012, 4th International Workshop Held in Conjunction with MICCAI 2012 

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    開催年月日: 2012年10月

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

    国名:フランス共和国  

  194. 3次元腹部CT像からの腸管潰瘍検出における過検出削減処理の検討

    小田 昌宏, 朝倉 詩穂, 古川 和宏, 北坂 孝幸, 渡辺 修, 安藤 貴文, 後藤 秀実, 森 健策

    第31回日本医用画像工学会大会 

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    開催年月日: 2012年8月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:北海道厚生連 札幌厚生病院   国名:日本国  

  195. A gastric lymph node detection method from 3D abdominal CT images using a multi-shape and multi-scale ellipsoidal structure detection filter 国際会議

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

    Computer Assisted Radiology and Surgery (CARS) 2012 

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    開催年月日: 2012年6月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:イタリア共和国  

  196. Automated anatomical labeling method for abdominal arteries extracted from 3D abdominal CT images 国際会議

    Masahiro Oda, Bui Huy Hoang, Takayuki Kitasaka, Kazunari Misawa, Michitaka Fujiwara, Kensaku Mori

    SPIE Medical Imaging 

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    開催年月日: 2012年2月

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

    国名:アメリカ合衆国  

  197. Evaluation of deformation accuracy of a virtual pneumoperitoneum method based on clinical trials for patient-specific laparoscopic surgery simulator 国際会議

    Masahiro Oda, Yukitaka Nimura, Takayuki Kitasaka, Kazunari Misawa, Kensaku Mori

    SPIE Medical Imaging 

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    開催年月日: 2012年2月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:アメリカ合衆国  

  198. 複数形状に対応した楕円体検出フィルタを用いた3次元腹部CT像からのリンパ節検出手法

    小田 昌宏, 北坂 孝幸, 藤原 道隆, 三澤 一成, 森 健策

    電子情報通信学会医用画像研究会 

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    開催年月日: 2012年1月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:那覇市,沖縄県   国名:日本国  

  199. CAD System for Crohns Disease with Automated Ulcer Detection 国際会議

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

    Radiological Society of North America 

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    開催年月日: 2011年11月 - 2011年12月

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

    国名:アメリカ合衆国  

  200. 局所濃淡構造解析に基づく楕円体検出フィルタによる腹部CT像からのリンパ節検出手法

    小田 昌宏, 北坂 孝幸, 藤原 道隆, 三澤 一成, 森 健策

    第20回日本コンピュータ外科学会大会 

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    開催年月日: 2011年11月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:慶應義塾大学理工学部矢上キャンパス   国名:日本国  

  201. Organ segmentation from 3D abdominal CT images based on atlas selection and graph cut 国際会議

    Masahiro Oda, Teruhisa Nakaoka, Takayuki Kitasaka, Kazuhiro Furukawa, Kazunari Misawa, Michitaka Fujiwara, and Kensaku Mori

    MICCAI 2011 Workshop: Computational and Clinical Applications in Abdominal Imaging 

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    開催年月日: 2011年9月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:カナダ  

  202. 3次元腹部CT像を用いたクローン病診断支援における潰瘍検出手法の開発

    小田 昌宏, 古川 和宏, 北坂 孝幸, 渡辺 修, 安藤 貴文, 後藤 秀実, 森 健策

    電子情報通信学会医用画像研究会 

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    開催年月日: 2011年7月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:北海道大学   国名:日本国  

  203. Crohn's disease CAD sysytem with automated ulcer detection 国際会議

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

    3rd CADdemo@CARS Demonstration Workshop on Computer-Aided Detection and Diagnosis 

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    開催年月日: 2011年6月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:ドイツ連邦共和国  

  204. Detection of ulcers based on roughness value from fecal tagging CT image 国際会議

    Masahiro Oda, Kazuhiro Furukawa, Osamu Watanabe, Takafumi Ando, Hidemi Goto, and Kensaku Mori

    CARS 

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    開催年月日: 2011年6月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:ドイツ連邦共和国  

  205. Detection of longitudinal ulcer using roughness value for computer aided diagnosis of Crohn's disease 国際会議

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

    SPIE Medical Imaging 

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    開催年月日: 2011年2月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:アメリカ合衆国  

  206. Development of laparoscopic surgery planning system and its evaluation based on surgery 国際会議

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

    International Forum on Medical Imaging in Asia 

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    開催年月日: 2011年1月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  207. CAD system for inflammatory bowel disease using CT images with automated lesion detection and virtual unfolded views 国際会議

    Radiological Society of North America (RSNA) 2010 

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    開催年月日: 2010年11月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  208. 計算機診断および手術支援におけるCT像からの腸壁面の粗さを用いたクローン病による潰瘍検出手法

    小田 昌宏, 古川 和宏, 北坂 孝幸, 渡辺 修, 安藤 貴文, 後藤 秀実, 森 健策

    第19回日本コンピュータ外科学会大会 

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    開催年月日: 2010年11月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  209. Synchronized Display of Virtual Colonoscopic Views in Supine and Prone CT Images 国際会議

    13th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI 2010) 

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    開催年月日: 2010年9月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  210. Development of computer-aided diagnosis system for Crohn's disease using virtual unfolded views 国際会議

    Computer Assisted Radiology and Surgery (CARS) 2010 

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    開催年月日: 2010年6月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  211. 医用画像を用いた大腸がんの計算機支援診断

    小田 昌宏, 北坂 孝幸, 末永 康仁, 森 健策

    画像応用技術専門委員会 

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    開催年月日: 2010年5月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  212. CT画像に基づく腹腔鏡手術シミュレータによる手術計画立案支援

    小田 昌宏, 森 浩起, 江種 友彦, 北坂 孝幸, 三澤 一成, 森 健策

    第4回Open MRI研究会 

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    開催年月日: 2010年3月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  213. Development of CAD prototype system for Crohn's disease 国際会議

    SPIE Medical Imaging 2010 

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    開催年月日: 2010年2月

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

  214. 3次元腹部CT像からの窪み領域検出に基づくクローン病計算機支援診断システムの開発

    小田 昌宏, 古川 和宏, 北坂 孝幸, 渡辺 修, 安藤 貴文, 後藤 秀実, 森 健策

    電子情報通信学会医用画像研究会 

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    開催年月日: 2010年1月

    記述言語:日本語   会議種別:ポスター発表  

    国名:日本国  

  215. CAD system with synchronized display of supine and prone virtual unfolded views for assisting CT colonograph reading 国際会議

    Radiological Society of North America (RSNA) 2009 

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    開催年月日: 2009年11月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  216. 仮想展開像を用いたクローン病診断支援システムのプロトタイプ開発

    小田 昌宏, 北坂 孝幸, 森 健策, 古川 和宏, 渡辺 修, 安藤 貴文, 後藤 秀美

    平成21年度電気関係学会東海支部連合大会 

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    開催年月日: 2009年9月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  217. 大腸芯線に沿った方向差分フィルタを用いた3次元腹部CT像からの大腸ひだ検出手法

    小田 昌宏, 北坂 孝幸, 森 健策, 末永 康仁, 高山 哲治, 高畠 博嗣, 森 雅樹, 名取 博, 縄野 繁

    第28回日本医用画像工学会大会 

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    開催年月日: 2009年8月

    記述言語:日本語   会議種別:ポスター発表  

    国名:日本国  

  218. Haustral fold detection method for CT colonography based on difference filter along colon centerline 国際会議

    SPIE Medical Imaging 2009 

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    開催年月日: 2009年2月

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

  219. A CT Colonography CAD System Using Digital Bowel Cleansing Free Detection Method of Colonic Polyp from Fecal Tagging CT Images 国際会議

    Radiological Society of North America (RSNA) 2008 

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    開催年月日: 2008年11月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  220. 局所濃淡構造解析による3次元腹部CT像からの大腸ひだ検出手法

    小田 昌宏, 北坂 孝幸, 森 健策, 末永 康仁, 高山 哲治, 高畠 博嗣, 森 雅樹, 名取 博, 縄野 繁

    電子情報通信学会医用画像研究会 

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    開催年月日: 2008年7月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  221. Haustral fold detection from 3D abdominal CT images for flat-shaped colonic polyp detection 国際会議

    Computer Assisted Radiology and Surgery (CARS) 2008 

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    開催年月日: 2008年6月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  222. Digital bowel cleansing free detection method of colonic polyp from fecal tagging CT images 国際会議

    SPIE Medical Imaging 2008 

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    開催年月日: 2008年2月

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

  223. 局所濃淡構造解析によるデジタル残渣除法の不要な腸内残渣造影CT像からの大腸ポリープ検出手法

    小田 昌宏, 北坂 孝幸, 森 健策, 末永 康仁, 高山 哲治, 高畠 博嗣, 森 雅樹, 名取 博, 縄野 繁

    第16回日本コンピュータ外科学会大会/第17回コンピュータ支援画像診断学会大会 

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    開催年月日: 2007年11月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  224. Colonic polyp detection method from 3D abdominal CT images based on local intensity analysis 国際会議

    Computer Assisted Radiology and Surgery (CARS) 2007 

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    開催年月日: 2007年6月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  225. A new method for detecting colonic polyps based on local intensity structure analysis from 3D abdominal CT images 国際会議

    SPIE Medical Imaging 2007 

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    開催年月日: 2007年2月

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

  226. 局所濃淡構造情報を用いた3次元腹部CT像からの大腸ポリープ検出手法

    小田 昌宏, 中田 有一, 林 雄一郎, 北坂 孝幸, 森 健策, 末永 康仁, 高山 哲治, 高畠 博嗣, 森 雅樹,名取 博, 縄野 繁

    第15回日本コンピュータ外科学会大会・第16回コンピュータ支援画像診断学会 

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    開催年月日: 2006年10月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  227. 腹部CT像に基づく大腸ポリープ診断支援システムにおける画像提示方法の検討

    小田 昌宏, 林 雄一郎, 北坂 孝幸, 森 健策, 末永 康仁

    平成18年度電気関係学会東海支部連合大会 

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    開催年月日: 2006年9月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  228. An improved method for generating less-distorted virtual unfolded views of the colon for CT colonography 国際会議

    Masahiro Oda, Yuichiro Hayashi, Takayuki Kitasaka, Kensaku Mori, Yasuhito Suenaga

    Computer Assisted Radiology and Surgery (CARS) 2006 

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    開催年月日: 2006年6月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  229. A method for generating virtual unfolded view of colon using spring model 国際会議

    SPIE Medical Imaging 2006 

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    開催年月日: 2006年2月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  230. Colon Navi-CAD: A Nvigation-based Computer Aided Diagnosis System for CT Colonography Based on Seamless Integration of Virtual Stretched Views and Automated Polyps Detection 国際会議

    Radiological Society of North America (RSNA) 2005 

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    開催年月日: 2005年11月

    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  231. 大腸仮想展開像における歪み軽減の一手法

    小田昌宏, 林雄一郎, 北坂孝幸, 森健策, 末永康仁

    第14回コンピュータ外科学会大会・第15回コンピュータ支援画像診断学会大会 

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    開催年月日: 2005年11月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  232. Development of a Navigation-Based CAD System for Colon 国際会議

    8th International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention (MICCAI 2005) 

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    開催年月日: 2005年10月

    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

  233. ばねモデルを用いた仮想展開像の歪み軽減処理に関する検討

    小田昌宏, 林雄一郎, 北坂孝幸, 森健策, 末永康仁

    平成17年度電気関係学会東海支部連合大会 

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    開催年月日: 2005年9月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  234. 仮想展開像を用いた大腸がん診断支援システムの開発

    小田昌宏, 林雄一郎, 北坂孝幸, 森健策, 末永康仁, 縄野繁

    第24回日本医用画像工学会大会(JAMIT2005) 

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    開催年月日: 2005年7月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  235. 仮想展開像と仮想内視鏡像を用いた大腸がん診断支援システムの開発

    小田昌宏, 林雄一郎, 北坂孝幸, 森健策, 末永康仁

    平成16年度日本エム・イー学会東海支部 学術集会 

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    開催年月日: 2004年10月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

  236. ナビゲーション診断に基づいた大腸がん診断支援システムの開発

    小田昌宏, 林雄一郎, 北坂孝幸, 森健策, 末永康仁

    電子情報通信学会医用画像研究会 

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    開催年月日: 2004年5月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    国名:日本国  

    本稿では,3次元腹部X線CT像を用いた大腸がん診断を効率的に行うことを目的とした診断支援システムについて述べる.

  237. JAMITハンズオンセミナー 国際会議

    中田典生, 原武史, 小田昌宏, 福岡大輔

    第37回日本医用画像工学会大会  2018年7月25日 

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    記述言語:日本語   会議種別:公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等  

    開催地:筑波大学 天王台キャンパス 大学会館  

  238. JAMITハンズオンセミナー 国際会議

    原武史, 中田典生, 小田昌宏, 福岡大輔, 田中理恵, 中山良平

    第38回日本医用画像工学会大会  2019年7月24日 

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    記述言語:日本語   会議種別:公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等  

    開催地:奈良春日野国際フォーラム 甍~ I・RA・KA ~  

  239. Generative Adversarial Networks Showcase: Their Mechanisms and Radiological Applications

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

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

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    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

    開催地:アメリカ,シカゴ  

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

    小田 昌宏, 隈丸 加奈子, 青木 茂樹, 森 健策

    第38回日本医用画像工学会大会  2019年7月24日 

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    記述言語:日本語   会議種別:ポスター発表  

    開催地:奈良春日野国際フォーラム 甍~ I・RA・KA ~  

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

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

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

    第37回日本医用画像工学大会(JAMIT2018)  2018年7月25日 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:筑波大学 天王台キャンパス 大学会館  

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

    Masahiro Oda, Tokunori Yamamoto, Yasushi Yoshino, Kensaku Mori

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

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:NH Collection Barcelona Constanza, Barcelona, Spain  

  243. Extraction of membrane structure in eyeball from MR volumes

    Masahiro Oda, Kin Taichi, Kensaku Mori

    SPIE Medical Imaging, 2017  2017年2月11日 

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    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

    開催地:Renaissance Orland at SeaWorld, Orland, Florida, US  

  244. Endocytoscope image classification using deep convolutional neural networks

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

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

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:NH Collection Barcelona Constanza, Barcelona, Spain  

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

    小田 昌宏, 山本 徳則, 吉野 能, 森 健策

    第36回日本医用画像工学会大会(JAMIT2017)  2017年7月27日 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:じゅうろくプラザ 岐阜市  

  246. Colonoscope tracking method based on shape estimation network

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

    SPIE Medical Imaging 2019  2019年2月16日 

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:アメリカ,サンディエゴ  

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

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

    Oda M

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

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

  248. AIプログラミング基礎編,AIプログラミング実践編 招待有り 国際会議

    小田昌宏

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

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    記述言語:日本語   会議種別:公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等  

    開催地:愛媛大学  

  249. AIを活用した画像処理について 招待有り 国際会議

    小田 昌宏

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

     詳細を見る

    記述言語:日本語   会議種別:公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等  

    開催地:愛媛大学  

  250. AIによるコンピュータ外科の始め方 - 研究環境構築法 招待有り 国際会議

    小田 昌宏

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

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    記述言語:日本語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(指名)  

    開催地:奈良県文化会館  

  251. AIによるコンピューター手術支援研究の加速 招待有り 国際会議

    小田 昌宏

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

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    記述言語:日本語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(指名)  

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

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

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

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    記述言語:英語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:Berlin, Germany  

  253. 3D FCN Feature Driven Regression Forest-Based Pancreas Localization and Segmentation

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

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

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    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

    開催地:Quebec, Canada  

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

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

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

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    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

    開催地:McCormick Place, Chicago, USA  

  255. 画像ドメイン変換を用いた現実感の高い仮想内視鏡画像生成 国際会議

    小田 昌宏, 田中 聖人, 高畠 博嗣, 森 雅樹, 名取 博, 森 健策

    第28回日本コンピュータ外科学会大会  2019年11月22日 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:東京大学本郷キャンパス  

    We propose a realistic virtual endoscopic image generation method for endoscope simulators. Endoscope simulators are used to train endoscopists. However, less realistic visualization of simulators reduces effect of training. Main differences of virtual endoscopic images generated by simulators and real endoscopic images are textures and light reflections on the surface of organs. The differences should be reduced to improve reality of virtual images. This paper proposes a method to improve reality of virtual endoscopic images using a virtual to real endoscopic image domain translation technique. In the image domain translation, the structure of fully convolutional network (FCN) that performs image translation has relation to the reality of translated images. We experimentally confirmed reality of translated images using three different FCNs. From the result, use of larger numbers of kernels and layers resulted in generation of realistic images.

  256. 深層学習チュートリアル 国際会議

    小田 昌宏

    生体医工学シンポジウム2018  2018年9月14日 

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    記述言語:日本語   会議種別:公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等  

    開催地:名古屋工業大学  

    深層学習は医用を含む画像処理において非常に有用な手法である.画像モダリティ,解析対象の組織・現象等に関わらず幅広く利用可能であり,深層学習利用によって従来手法を超える成果を得たという報告が多数存在する.研究開発を行う上で,深層学習を理解し,さらに使えることが必須となりつつある.本講演では深層学習利用のビギナーを対象とし,深層学習の仕組みと深層学習で行えることを医用画像処理の面から概説し,さらに深層学習を使用するためのソフトウェアとハードウェアを紹介する.

  257. 深層学習を用いた医用画像処理研究の最前線 招待有り 国際会議

    小田 昌宏

    第47回日本放射線技術学会秋季学術大会(第86回画像部会 教育講演)  2019年10月17日  第47回日本放射線技術学会秋季学術大会(第86回画像部会 教育講演)

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    記述言語:日本語   会議種別:公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等  

    開催地:グランキューブ大阪  

  258. 深層学習を用いた医用画像処理の始め方 招待有り 国際会議

    小田昌宏

    生体医工学シンポジウム2018  2018年9月14日  生体医工学シンポジウム2018

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(招待・特別)  

    開催地:名古屋工業大学  

  259. 機械学習を用いた診断と治療支援 招待有り 国際会議

    小田 昌宏

    第47回日本脊椎脊髄病学会学術集会  2018年4月12日  日本脊椎脊髄病学会

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(招待・特別)  

    開催地:神戸  

  260. 大腸変形モデルを用いた大腸内視鏡下治療誘導システムの開発 招待有り 国際会議

    小田 昌宏

    第31回人工知能学会全国大会  2017年5月23日  JST

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    記述言語:日本語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(指名)  

    開催地:ウインクあいち  

  261. 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 国際会議

    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

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

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:名古屋大学 東山キャンパス 豊田講堂・シンポジオン)  

  262. 多種情報統合利用による診断・治療支援AIの発展 招待有り 国際会議

    小田 昌宏

    第92回日本整形外科学会学術総会  2019年5月9日  第92回日本整形外科学会学術総会

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    記述言語:日本語   会議種別:シンポジウム・ワークショップ パネル(指名)  

    開催地:パシフィコ横浜  

    これまでのAIによる診断・治療支援では,医用画像を与え深層学習ベース手法で判断を行うものが主流であった.近年,画像に限らず文章,手術時の術具の動き,臓器変形等,多様な情報を利用した深層学習ベース手法が登場してAI・深層学習の応用範囲を広げている.例えば,患者状態時系列変化の予測,術中の臓器変形の推定,手技評価等がある.今後のAI・深層学習は多種情報を利用するものが増加すると考えられる.

  263. 外科領域における医用画像の深層学習 国際会議

    小田 昌宏

    第27回日本コンピュータ外科学会大会  2018年11月9日 

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    記述言語:日本語   会議種別:公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等  

    開催地:奈良県文化会館  

    深層学習がコンピュータ情報処理の発展に大きく貢献しており,高い識別能力を持つコンピュータシステムを実現するために重要な手法となっている.従来であれば課題ごとに判断・識別アルゴリズムを開発する必要があったが,深層学習では様々な課題に対して共通のモデルまたはフレームワークを適用し,課題解決を図ることが可能である.これにより研究開発の迅速化と高性能化が期待できる.
    本セッションでは深層学習を用いた画像処理の実施方法をハンズオン形式で解説する.画像分類,セグメンテーションを含む基本的な深層学習ベース手法のプログラム作成及び実行方法を解説し,参加者が持参するコンピュータ上でプログラムを動作させる.本ハンズオン参加前に,持参するコンピュータへのソフトウェアセットアップ,データダウンロード等が必要である(方法は別途案内).

  264. 医用画像工学におけるAI・機械学習の利用 招待有り 国際会議

    小田 昌宏

    第63回システム制御情報学会研究発表講演会 (SCI’19)  2019年5月22日  第63回システム制御情報学会研究発表講演会 (SCI’19)

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    記述言語:日本語   会議種別:公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等  

    開催地:中央電気倶楽部  

    In the medical image processing field, utilization of AI and machine learning techniques are getting popular. Among AI and machine learning techniques, the deep learning significantly contributes to improve performances of medical image processing methods. This paper introduces some automated segmentation and lesion detection techniques including conventional and deep learning-based methods. Improvements of their performances obtained by using deep learning techniques are also presented. Additionally, two problems that medical image processing researches who use AI and machine learning techniques facing are introduced.

  265. 医用画像処理のための深層学習サンプルコード集 DMED 国際会議

    小田 昌宏, 原 武史, 森 健策

    第27回日本コンピュータ外科学会大会  2018年11月9日 

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    記述言語:日本語   会議種別:ポスター発表  

    開催地:奈良県文化会館  

    Deep learning techniques are widely used in both of computer aided surgery (CAS) and diagnosis (CAD) fields. Many software to use deep learning are available. However, in the medical assisting research field, we need to implement new deep learning-based methods. It is difficult for researchers who are not specialized in image processing or machine learning. To accelerate use of deep learning for all researchers, we developed the deep learning sample code collection for medical image processing (DMED). DMED enables easy use of key deep learning-based methods including medical image processing. Current DMED includes sample codes for image classification, segmentation, and superresolution. Different from the previous deep learning library such as the NiftyNet and the DLTK, the DMED performs training processes in reasonable processing time without GPU. We expect the DMED accelerates use of deep learning-based image processing methods in the CAS and CAD fields.

  266. 医用画像における深層学習を利用した研究のはじめかた 招待有り 国際会議

    小田昌宏

    第37回日本医用画像工学大会  2018年7月25日  日本医用画像工学会

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(招待・特別)  

    開催地:筑波大学 天王台キャンパス 大学会館  

  267. Non-contrast to contrasted abdominal CT volume regression using fully convolutional network

    Masahiro Oda, Kanako K. Kumamaru, Shigeki Aoki, Kensaku Mori

    Computer Assisted Radiology and Surgery (CARS) 2019  2019年6月18日 

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    記述言語:英語   会議種別:ポスター発表  

    開催地:フランス,レンヌ  

  268. MICCAI 2018参加報告 国際会議

    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

    電子情報通信学会医用画像研究会  2019年1月23日 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:沖縄県青年会館  

    本稿では,MICCAI 2018の本会議セッション及びワークショップの概要を紹介し,特に興味深い報告について内容を解説する.

  269. MICCAI 2016参加報告 国際会議

    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

    電子情報通信学会医用画像研究会  2017年1月18日 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

  270. 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

    電子情報通信学会医用画像研究会医用画像研究会  2020年9月3日 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン  

  271. 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

    電子情報通信学会医用画像研究会医用画像研究会  2020年1月30日 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:沖縄県青年会館  

  272. 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

    電子情報通信学会医用画像研究会医用画像研究会  2020年1月30日 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:沖縄県青年会館  

  273. 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

    電子情報通信学会医用画像研究会医用画像研究会  2020年1月30日 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:沖縄県青年会館  

  274. 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

    電子情報通信学会医用画像研究会医用画像研究会  2020年1月30日 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:沖縄県青年会館  

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

    小澤 卓也, 林 雄一郎, 小田 紘久, 小田 昌宏, 北坂 孝幸, 竹下 修由, 伊藤 雅昭, 森 健策

    電子情報通信学会医用画像研究会医用画像研究会  2020年1月29日 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:沖縄県青年会館  

  276. 名古屋大学スーパーコンピュータ「不老」における医用画像処理

    大島 聡史, 小田 昌宏, 片桐 孝洋, 森 健策

    電子情報通信学会医用画像研究会医用画像研究会  2020年9月3日 

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    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(一般)  

    開催地:オンライン  

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共同研究・競争的資金等の研究課題 2

  1. 大腸物理モデルベース深層学習を用いた大腸内視鏡治療支援システムの開発

    2020年4月 - 2022年3月

    人工知能研究助成 

    小田昌宏

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    資金種別:競争的資金

  2. 大腸変形モデルを用いた大腸内視鏡下治療誘導システムの開発

    2016年10月 - 2018年3月

    JST ACT-I 

    小田昌宏

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    資金種別:競争的資金

    これまで大腸がん診断をコンピュータにより支援する技術は多く開発されましたが、診断後に行う治療の支援は行われておらず医師の経験に依存していました。本研究では大腸内視鏡下治療を高精度に誘導支援するシステム開発を行います。内視鏡挿入中の大腸変形を機械学習などを用いてモデル化し、大腸内の内視鏡位置を高精度に推定します。そして内視鏡位置や大腸ポリープまでの距離などの治療支援情報を提示し、医師を誘導します。

科研費 10

  1. AI画像解析と鉗子の位置情報を利用した食道閉鎖症手術ナビゲーションシステムの開発

    研究課題/研究課題番号:22H03703  2022年4月 - 2025年3月

    科学研究費助成事業  基盤研究(B)

    内田 広夫, 出家 亨一, 森 健策, 城田 千代栄, 牧田 智, 田井中 貴久, 小田 昌宏, 住田 亙, 檜 顕成, 藤原 道隆

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    担当区分:研究分担者 

    小児外科内視鏡外科手術の定量的評価と手術手技の伝承を意図した手術ナビゲーションシステムを構築する。本研究開発では①AI画像解析と鉗子の位置情報を解析する手法による食道閉鎖症手術に特有な下部食道への愛護的操作を評価するシステムの確立②手術のメルクマールとして術中にナビゲーションする解剖構造(迷走神経、奇静脈、気管食道瘻、上部食道盲端、下部食道盲端)の位置検証③申請者の確立してきた結紮縫合評価システムに①剥離操作評価システム②解剖構造表示システムを追加したうえで実際の内視鏡外科手術に実装し、ナビゲーションシステムとしての実用化を目指す。

  2. マイクロ計算解剖学創成に向けた微細解剖構造の網羅的数理画像解析手法の実現

    研究課題/研究課題番号:21K19898  2021年7月 - 2024年3月

    科学研究費助成事業  挑戦的研究(萌芽)

    森 健策, 小田 昌宏, 中村 彰太

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    担当区分:研究分担者 

    本研究では、マイクロ計算解剖学創成に向けた網羅的微細解剖構造解析のための画像認識技術を開発する。マイクロCTなどで撮影される画像におけるマイクロ解剖構造認識のため、必要とされる微細解剖構造画像認識技術を開発する。このような画像認識技術は、機械学習による単なる画像認識のみで解決できるものではなく、トポロジー解析など数多くの数理的な基盤が必要となる。マイクロ計算解剖学創成を画像数理研究的な側面から取り組む点において極めて挑戦的な研究である。本申請課題ではマイクロ計算解剖学において必要とされる高精細画像から微細解剖構造を解析する画像処理技術の実現を目指す。

  3. 認知と行動の関連解明に基づく内視鏡操作支援システムの実現

    研究課題/研究課題番号:21K12723  2021年4月 - 2024年3月

    科学研究費助成事業  基盤研究(C)

    小田 昌宏, 古川 和宏

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    担当区分:研究代表者 

    配分額:4160000円 ( 直接経費:3200000円 、 間接経費:960000円 )

    医師の内視鏡操作をコンピュータで支援し自動化することで、個人の経験に依存しない治療が可能となる。医師が内視鏡操作を行う上で、視覚等による状況把握と判断を連続的に行い、それに基づいて操作を実行する。つまり状況の「認知」と「行動」が密接に連携して行われる。そのため医師の認知と行動の連携をデータドリブンで解析し、行動選択の仕組みを解明することが有効である。本研究では、(1) 医師の認知と行動を計測する枠組みの実現、(2) 認知と行動の連携のモデル化、(3) モデルを用いた認知と行動支援情報の提示及び (4) ロボットによる行動介入を通した内視鏡操作支援システムの開発を行う。

  4. 深層学習を利用した血流波形解析による微小血管吻合部の開存度の判別システムの開発

    研究課題/研究課題番号:20K09844  2020年4月 - 2023年3月

    文部科学省  科学研究費補助金 

    中村 優

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    担当区分:研究分担者  資金種別:競争的資金

    配分額:4680000円 ( 直接経費:4680000円 )

    遠隔部に生きたまま組織を移植する技術である遊離皮弁移植術において重要なことは1~3mmという非常に細い血管を吻合することにある。吻合そのものに加え、術後の血管の開存の判断にも熟練を要し、難渋することが少なくない。本研究の目的は、血管吻合後の血流の波形を、近年注目されている技術である深層学習を利用して解析を行い、開存度の判定を行うモニタリングシステムを開発することである。これにより、血管閉塞の早期発見および閉塞傾向の解析を行うことで開存度そのものの向上を目指す。

  5. 大腸物理モデルベース深層学習を用いた大腸内視鏡治療支援システムの開発

    2020年4月 - 2022年3月

    人工知能研究振興財団  人工知能研究助成 

    小田昌宏

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    資金種別:競争的資金

    配分額:500000円 ( 直接経費:500000円 )

  6. 超高精細医用画像時代における解剖構造自動認識 - マイクロ画像解剖学に向けて

    研究課題/研究課題番号:17K20099  2017年6月 - 2020年3月

    文部科学省  科学研究費補助金  挑戦的研究(萌芽)

    森 健策

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    担当区分:研究分担者  資金種別:競争的資金

    本研究の目的は、マイクロ画像解剖学の創成に向けた新しい画像認識手法の研究を行うものである。ここでは10μm程度の解剖構造を中心とし、マイクロCT画像などの超高精細医用画像において撮影される微細な構造を徹底的に理解可能な画像処理手法を開発することを目指す。本研究によって、マイクロ画像解剖における認識対象、マイクロ解剖構造の認識手法の開発、マイクロ画像解剖構造データベースを利用したマクロ-マイクロ解剖構造対応付け手法の実現、マイクロ解剖情報を診断・治療支援などの知見が得られた。
    マクロ画像解剖学が対象とする解剖構造は臓器そのものの形である。一方、マイクロ画像解剖学では、各臓器の内部の微細な解剖構造を対象とする。本研究が対象として取り上げる胃では、その壁の構造において粘膜層、粘膜下層、筋肉層、漿膜といった層構造を持つ。これらの構造は臨床用CTでは単なる1層の壁と描画される。一方マイクロCTなどの非常に解像度の高いCT装置を用いると層構造や肺胞などの微細構造が3次元的に確認できる。マイクロ画像解剖学とはCTなどでは確認不可能な微細な解剖構造を対象とするもので、本研究ではそれに必要な画像処理技術を開発する。このような点に着目して行われる研究はなく、学術的意義は高いと考える。

  7. 解剖構造ドリブン型内視鏡手術支援手法ーコンテンツ型手術ナビゲーションへの転換

    研究課題/研究課題番号:17H00867  2017年4月 - 2021年3月

    文部科学省  科学研究費補助金 

    森 健策

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    担当区分:研究分担者  資金種別:競争的資金

    配分額:1000000円 ( 直接経費:1000000円 )

    解剖学的構造空間での対応付けに基づく内視鏡手術ナビゲーション、すなわち、解剖構造ドリブン型内視鏡手術支援手法の開発とその診断治療への応用を目指し、令和元年度は「解剖構造ドリブン型内視鏡手術支援のための画像認識理解手法の開発」に関する以下の研究項目を実施した。
    (1) 解剖学的名称により記述された内視鏡手術プランニング自動生成法の開発:これまで開発した解剖構造認識手法により、術前及び術中の医用画像から患者固有の解剖構造を自動認識する。その結果を基に、手術の進行に伴って外科医が把握する必要がある解剖構造や解剖学的名称を抽出し、自動的に記述する手法を検討した。
    (2) 仮想画像と実画像の解剖構造対応付け手法の実現:術前に撮影されるCT像等から得られる仮想内視鏡像と、術中に撮影される実際の内視鏡像を対応付ける手法を検討した。術前画像と術中画像から得られる解剖構造や解剖学的名称認識結果を用い、形状情報間の位置関係最適化による位置対応付けを行う。その結果を用いて異なる画像モダリティ上の解剖構造同士の対応付けを行った。
    (3) 解剖学的構造物の対応付けに基づく内視鏡手術ナビゲーション手法の開発:(2)の結果を用いて、解剖学的構造物の対応関係を用いた内視鏡手術ナビゲーションを検討した。術中に観察及び操作を行っている術野に対し、対応付け結果を用いた解剖構造情報提示を行う。これにより、外科医が現在把握する必要がある情報を遅滞なく提示することを目指した。
    (4) 解剖学的サーボイングの実現:手術状況の総合的理解、つまり術前及び術中の解剖学的構造認識結果や外科医による手術進行度等の自動認識結果を用い、内視鏡把持ロボットを制御する技術を検討した。内視鏡把持では外科医が注目する臓器を視野に捉えることが重要である。そこで特定の血管等解剖構造を常に注視するような内視鏡把持ロボット制御手法を検討した。
    「解剖構造ドリブン型内視鏡手術支援のための画像認識理解手法の開発」に関する各研究項目は予定通り進展している。
    「解剖学的名称により記述された内視鏡手術プランニング自動生成法の開発」では、3次元的な解剖構造情報を基に、外科医が理解しやすい解剖学的名称を用いた手術計画記述方及び、コンピュータ処理に適した座標情報や解剖学的構造間の相対位置関係記述等を開発し、様々な対象に適した手術計画の表現法を提案した。「仮想画像と実画像の解剖構造対応付け手法の実現」では、深層学習を導入することで術前及び術中画像からの解剖構造自動認識精度を向上させた。そして解剖構造をボリューム画像表現及び表面座標表現により記述し、複数の解剖構造間のユークリッド距離最小化により最適な位置対応関係を求める方法を作成した。「解剖学的構造物の対応付けに基づく内視鏡手術ナビゲーション手法の開発」では、術中の内視鏡画像から操作対象の解剖学的構造物を自動認識し、その周辺の解剖学的構造とも合わせてナビゲーション情報を生成する手法を開発した。「解剖学的サーボイングの実現」では、腹腔鏡を把持するロボットを開発し、注視点の周りでロボットのアーム位置を自動制御するシステムを開発した。注視点周りでカメラ方向を制御可能とすることで、注目する解剖構造を常に視野に捉えて術中支援を行うロボットの実現に近づいた。
    上記の成果は、今後の解剖学的サーボイングによって制御された手術支援ロボットの実用化と、その臨床での評価に向けた非常に有益なものである。
    今後は臨床の場における評価とそれに基づく手法改善を行う。内視鏡把持ロボットを臨床応用可能なレベルへと機能向上させ、ロボットを含む解剖構造ドリブン型内視鏡手術支援システムを実際の症例に基づき評価する。評価結果に基づきシステムの改善、機能追加を行い、システムの完成度を高める。

  8. 大腸変形モデルを用いた大腸内視鏡下治療誘導システムの開発

    2016年10月 - 2018年3月

    JST  JST ACT-I 

    小田昌宏

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    担当区分:研究代表者  資金種別:競争的資金

    これまで大腸がん診断をコンピュータにより支援する技術は多く開発されましたが、診断後に行う治療の支援は行われておらず医師の経験に依存していました。本研究では大腸内視鏡下治療を高精度に誘導支援するシステム開発を行います。内視鏡挿入中の大腸変形を機械学習などを用いてモデル化し、大腸内の内視鏡位置を高精度に推定します。そして内視鏡位置や大腸ポリープまでの距離などの治療支援情報を提示し、医師を誘導します。

  9. 多元計算解剖モデルを利用した術前術中診断・治療支援システム

    研究課題/研究課題番号:26108006  2014年7月 - 2019年3月

    新学術領域研究(研究領域提案型)

    森 健策

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    担当区分:研究分担者  資金種別:競争的資金

    本研究の目的は、空間軸・時間軸・機能軸・病理軸に加えメタ解剖軸にまたがる多元的な医用画像を多元計算解剖モデルによりシームレスに理解する手法を実現し、それに基づき術前術中に真に必要とされる情報を多元シームレスナビゲーション可能な知能化診断治療支援システムの実現である。本研究を遂行することによって、多元計算解剖モデルに基づく知能化診断治療支援システムの学術的概念を生み出した。多元シームレスナビゲーションを核に据え、その実現に必要な多元医用画像情報統合方法、多元シームレス構造解析、データ構造表現、可視化方法、意思決定支援、知能化診断治療支援システム等、革新的医療に役立つ学術的概念と技術が確立された。
    医用画像の多元性を考慮し、多元シームレスナビゲーションによる新しい診断治療支援技術を確立する試みは例がなく極めて独創的である。ミクロ解剖の解析はまだ研究が始まったばかりであり組織的に行われていない。マクロ解剖解析からミクロ解剖解析への展開、マクロ-ミクロ解剖間の数理的表現の獲得、計算解剖学で達成されたマクロ解剖アノテーションのミクロ解剖への発展とそのシームレスナビゲーションが本課題の学術的特色である。これらは新しい医療の実現につながる。

  10. CT像からの高精度腸管抽出に基づくクローン病診断支援システムの開発

    2012年4月 - 2015年3月

    科学研究費補助金  若手研究(B)

    小田昌宏

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    担当区分:研究代表者 

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産業財産権 3

  1. 画像診断支援装置、画像診断支援システム、および、画像診断支援方法

    森健策、小田昌宏、大鹿哲郎、上野勇太、山口剛史

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    出願人:松岡陽子

    出願番号:PCT/JP2021/005377  出願日:2021年3月

  2. 医用画像診断支援装置

    大鹿哲郎、森健策、上野勇太、小田昌宏、山口剛史、福岡秀記

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    出願番号:特願2020-021925  出願日:2020年2月

    出願国:国内  

  3. 医用画像観察支援装置

    森健策; 小田昌宏

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    出願番号:特願2009-180787  出願日:2009年8月

    公開番号:特開2011-3083 

    出願国:国内  

 

担当経験のある科目 (本学) 10

  1. 確率・統計及び演習

    2020

  2. ソフトウェア開発法及び演習

    2020

  3. オブジェクト指向言語及び演習

    2020

  4. コンピュータ科学実験3

    2020

  5. コンピュータ科学実験2

    2020

  6. コンピュータ科学実験1

    2020

  7. 数理科学基礎演習

    2020

  8. データ処理ツール演習

    2020

  9. 知能システム特論

    2020

  10. 確率・統計及び演習

    2019

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担当経験のある科目 (本学以外) 5

  1. 医用電子

    2021年7月 愛媛大学)

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    科目区分:学部専門科目  国名:日本国

  2. 精密工学特別演習Ⅲ

    2021年5月 東京大学)

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    科目区分:大学院専門科目  国名:日本国

  3. 医用電子

    2020年7月 愛媛大学)

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    科目区分:学部専門科目 

  4. 医用電子

    2019年7月 愛媛大学)

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    科目区分:学部専門科目 

  5. 応用生命システム工学特論

    2018年7月 山形大学)

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    科目区分:学部専門科目 

 

社会貢献活動 7

  1. ひらめき☆ときめきサイエンス~ようこそ大学の研究室へ,機械学習と3Dプリンタで臓器モデルを作ろう!-医用画像処理の体験

    役割:出演, 編集, 講師, 情報提供, 運営参加・支援, 実演, 調査担当, 報告書執筆

    2021年8月

  2. ひらめき☆ときめきサイエンス~ようこそ大学の研究室へ~KAKENHI),機械学習と3Dプリンタで臓器モデルを作ろう!-医用画像処理の体験

    役割:出演, 講師, 助言・指導, 企画, 運営参加・支援, 実演, 報告書執筆

    森 健策  名古屋大学大学院情報学研究科  2019年8月

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    対象: 中学生, 高校生

    種別:講演会

  3. ひらめき☆ときめきサイエンス~ようこそ大学の研究室へ,機械学習と3Dプリンタで臓器モデルを作ろう!-医用画像処理の体験

    役割:講師, 企画, 運営参加・支援, 実演, 報告書執筆

    2018年8月

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    対象: 中学生, 高校生

    種別:セミナー・ワークショップ

  4. ひらめき☆ときめきサイエンス~ようこそ大学の研究室へ,3DプリンタとVRを使って臓器モデルを作ろう!-医用画像処理の体験

    役割:講師, 企画, 運営参加・支援, 実演, 報告書執筆

    2017年8月

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    対象: 中学生, 高校生

    種別:セミナー・ワークショップ

  5. ひらめき☆ときめきサイエンス~ようこそ大学の研究室へ,3Dプリンタを使って臓器モデルを作ろう!-医用画像処理の体験

    役割:講師, 企画, 運営参加・支援, 実演, 報告書執筆

    2016年8月

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    対象: 中学生, 高校生

    種別:セミナー・ワークショップ

  6. ひらめき☆ときめきサイエンス~ようこそ大学の研究室へ,3Dプリンタを使って臓器モデルを作ろう!-医用画像処理の体験

    役割:講師, 企画, 運営参加・支援, 実演, 報告書執筆

    2015年8月

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    対象: 中学生, 高校生

    種別:セミナー・ワークショップ

  7. ひらめき☆ときめきサイエンス~ようこそ大学の研究室へ,3Dプリンターを使って臓器モデルを作ろう! - 医用画像処理を体験する

    役割:講師, 企画, 運営参加・支援, 実演, 報告書執筆

    2014年8月

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    対象: 中学生, 高校生

    種別:セミナー・ワークショップ

    中高生を対象とした本イベントを開催しました.最新の医用画像処理技術を紹介し,また,医用画像処理の一部である臓器セグメンテーションを体験してもらました.画像から取り出した臓器を3Dプリンタで造形し,臓器の構造を学んでもらいました.

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メディア報道 5

  1. CT画像×AI技術で「新型コロナ ウイルス肺炎」を85%精度で識別 会誌・広報誌

    中部原子力懇談会  C-press vol.120  2021年2月

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    執筆者:本人以外 

  2. 新型コロナの肺炎、AIで診断 PCR検査より早く 新聞・雑誌

    日本経済新聞社  日本経済新聞  2020年11月

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    執筆者:本人以外 

  3. コロナ肺炎の判定 CT画像からAIで 新聞・雑誌

    日本経済新聞社  日本経済新聞  2020年10月

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    執筆者:本人以外 

  4. 新型コロナ感染判定するAI開発 テレビ・ラジオ番組

    NHK東海  NHK東海のニュース  2020年10月

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    執筆者:本人以外 

  5. CT画像で感染判定 名大がAI開発 精度80% 新聞・雑誌

    中日新聞社  中日新聞  2020年9月

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    執筆者:本人以外 

学術貢献活動 3

  1. JSCAS AI Challenge 国際学術貢献

    役割:企画立案・運営等, パネル司会・セッションチェア等, 監修, 審査・評価, 学術調査立案・実施

    日本コンピューター外科学会  2021年11月

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    種別:大会・シンポジウム等 

  2. 眼底写真から実年齢を当てよう 国際学術貢献

    役割:企画立案・運営等, 監修, 審査・評価, 学術調査立案・実施

    第2回日本眼科AI学会総会  2021年11月

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    種別:大会・シンポジウム等 

  3. JAMITハンズオンセミナー 国際学術貢献

    役割:パネル司会・セッションチェア等, 審査・評価, 学術調査立案・実施

    第40回日本医用画像工学会大会  2021年10月

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    種別:大会・シンポジウム等