研究者詳細 - 小田　昌宏

論文 - 小田　昌宏

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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

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

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

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 Open Access

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

Open Access

CiNii Research

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機械学習を用いた内視鏡画像自動診断 Open Access

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

Open Access

CiNii Research

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

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

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

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

3D FCN Feature Driven Regression Forest-Based Pancreas Localization and Segmentation 査読有り国際共著 Open Access

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

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

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

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

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

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

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 Open Access

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

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

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

Hierarchical 3D fully convolutional networks for multi-organ segmentation.

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

CoRR abs/1704.06382 巻 2017年

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<小田 昌宏>

論文 - 小田 昌宏

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