研究者業績
基本情報
- 所属
- 藤田医科大学 医療科学部 研究推進ユニット 知能情報工学分野 准教授
- 学位
- 博士(工学)(琉球大学)
- 研究者番号
- 90550153
- J-GLOBAL ID
- 201501004267795217
- researchmap会員ID
- 7000013361
- 外部リンク
研究キーワード
7研究分野
1経歴
13-
2024年7月 - 現在
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2020年9月 - 2022年3月
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2020年4月 - 2022年3月
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2016年4月 - 2020年3月
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2016年4月 - 2020年3月
学歴
3-
- 2009年3月
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- 2003年3月
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- 2001年3月
委員歴
3-
2015年5月 - 2015年11月
-
2014年11月
受賞
9-
2014年7月
論文
91-
Radiological physics and technology 17(2) 536-552 2024年6月 査読有りThis study elucidated the effects of a three-dimensional k-space trajectory incorporating the partial Fourier (PF) technique on a time-intensity curve (TIC) in a dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging of a typical malignant breast tumor using a digital phantom. Images were obtained from the Cancer Imaging Archive Open Data for Breast Cancer, and 1-min scans with high temporal resolution were analyzed. The order of the k-space trajectory was set as Linear (sequential), Low-High (centric), PF (62.5%; Z-, Y-, and both directions), and Low-High Radial. k0 (center of the k-space) timing and TIC shape were affected by the chosen k-space trajectory and implementation of the PF technique. A small TIC gradient was obtained using a Low-High Radial order. If the k-space filling method (particularly the radial method) produces a gentle TIC gradient, misinterpretation could arise during the assessment of tumor malignancy status.
-
Neurocomputing 580 127482-127482 2024年5月 査読有り
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Physical and engineering sciences in medicine 47(1) 339-350 2024年3月 査読有りThis initial study aimed at testing whether fat-containing agents can be used for the fat mass estimation methods using magnetic resonance imaging (MRI). As an example for clinical application, fat-containing agents (based on soybean oil, 10% and 20%), 100% soybean oil, and saline as reference substances were placed outside the proximal femurs obtained from 14 participants and analyzed by 0.3 T MRI. Fat content was the estimated fat fraction (FF) based on signal intensity (SIeFF, %). The SIeFF values of the femoral bone marrow, including the femoral head, neck, shaft, and trochanter area, were measured. MRI data were compared in terms of bone mineral content (BMC) and bone mineral density (BMD) by dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) in the proximal femur. Twelve pig femurs were also used to confirm the correlation between FF by the DIXON method and SIeFF. According to Pearson's correlation coefficient, the SIeFF and total BMC and BMD data revealed strong and moderate negative correlations in the femoral head (r < - 0.74) and other sites (r = - 0.66 to - 0.45). FF and SIeFF showed a strong correlation (r = 0.96). This study was an initial investigation of a method for estimating fat mass with fat-containing agents and showed the potential for use in MRI. SIeFF and FF showed a strong correlation, and SIeFF and BMD and BMC showed correlation; however, further studies are needed to use SIeFF as a substitute for DXA.
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IEICE Transactions on Information and Systems E107.D(3) 342-353 2024年3月1日 査読有り
MISC
106-
琉球大学工学部紀要 (69) 59-63 2008年5月近年、医療機器の目覚ましい発展にともない、医療診断と治療法は著しく向上をしている.その背景に基づき、現在我々は医療画像診断に関する客観的な判断材料を提供するCADシステム開発を目指している.本論文において,カーネルICAを応用したMR画像における脳組織強調化について提案を行う.カーネル法を用いることで,画像を線形空間から非線形空間に射影を行うことを可能とし,その非線形空間において高次元の特徴を基に新たな特徴ベクトルを利用した解析を行うことが可能となる.この性質を利用することで,MR画像中における各脳組織の特徴を捉えることにより,より高度な脳組織解析が行うことが可能となる.本論文ではこれまでの先行研究としての独立成分分析をはじめに解説し,本提案法であるカーネル法について解説を行う.さらに,カーネル法を用いた解析と従来法の比較を行い,提案法がより脳組織の強調を行ってることを示す.提案法により,医療診断における「客観的な意見」としてのシステムを提案することが期待できることを示す.
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電子情報通信学会技術研究報告. HIP, ヒューマン情報処理 101(594) 73-78 2002年1月17日リモートセンシングにおいて, 衛星画像から対象物を抽出・分類することは重要な課題である.従来は分類するための情報としてスペクトル情報が用いられてきたが, 高解像度衛星画像によってテクスチャー, 形状の情報が抽出できるようになってきた.本研究ではテンプレートマッチングによるテクスチャー情報の抽出を行った.この手法では画像の明度に関係なく, しかも従来法より高速にテクスチャー情報を抽出できる.このテクスチャー情報とスペクトル情報を用いてニューラルネットワークによる対象物の分類を行うことで提案法の有効性を確かめた.
書籍等出版物
3講演・口頭発表等
4-
High Performance VDI Conference 2020 2020年10月25日 招待有り
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High Performance VDI Conference 2020 2020年10月25日 招待有り
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High Performance VDI Conference 2020 2020年10月25日 招待有り
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High Performance VDI Conference 2019 2019年10月2日 招待有り
担当経験のある科目(授業)
22所属学協会
9共同研究・競争的資金等の研究課題
7-
日本学術振興会 科学研究費助成事業 2022年4月 - 2027年3月
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日本学術振興会 科学研究費助成事業 基盤研究(C) 2018年4月 - 2021年3月
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日本学術振興会 科学研究費助成事業 2020年 - 2025年3月
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日本学術振興会 科学研究費助成事業 若手研究(B) 2015年4月 - 2018年3月
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日本学術振興会 科学研究費助成事業 基盤研究(B) 2012年4月 - 2015年3月