研究者詳細 - 小田　昌宏

講演・口頭発表等 - 小田　昌宏

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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

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

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

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

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

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

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

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

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

深層学習時代の医用画像処理におけるデータと計算環境招待有り

小田昌宏

PCCC19「来たるべきSociety 5.0時代に向けて」（第19回PCクラスタシンポジウム） 2019年12月13日

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

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

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）

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

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

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．

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

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)

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

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．

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

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

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