研究者詳細 - 小田　昌宏

論文 - 小田　昌宏

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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

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

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

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

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

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

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

Diagnostic Ability of Automated Diagnosis System Using Endocytoscopy for Invasive Colorectal Cancer 査読有り

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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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

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

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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<小田 昌宏>

論文 - 小田 昌宏

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