研究者業績

藤田 大輔

フジタ ダイスケ  (Daisuke FUJITA)

基本情報

所属
兵庫県立大学 工学研究科 助教
奈良県立大学 地域創造学部 ユニット研究員
学位
博士(工学)(2020年3月 和歌山大学)

研究者番号
90907867
J-GLOBAL ID
202101002056754195
researchmap会員ID
R000019969

経歴

 1

学歴

 1

論文

 67
  • 岡 和範, 新居 学, 藤田 大輔, 小橋 昌司
    日本医用画像工学会大会予稿集 41回 172-173 2022年7月  
  • Naoto Yamamoto, Daisuke Fujita, Md. Rashedur Rahman, Naomi Yagi, Keigo Hayashi, Akihiro Maruo, Hirotsugu Muratsu, Syoji Kobashi
    4th IEEE Global Conference on Life Sciences and Technologies(LifeTech) 170-171 2022年4月14日  査読有り
  • Kohei Nakatsu, Rashedur Rahman, Kento Morita, Daisuke Fujita, Syoji Kobashi
    Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 26(1) 42-50 2022年1月20日  査読有り
    Approximately 600,000 to 1,000,000 patients are diagnosed with rheumatoid arthritis (RA) in Japan. To provide appropriate treatment, it is necessary to accurately measure the progression of RA by diagnosing the disease several times a year. The modified total sharp score (mTSS) calculated from hand X-ray images is a standard diagnostic method for RA progression. However, this diagnostic method is time-consuming as the scores are rated at as many as 16 points per hand. Accordingly, in order to shorten the diagnosis time of RA patients and improve the quality of diagnosis, the development of computer-aided diagnosis (CAD) systems is expected. We have previously proposed a CAD system that can detect finger joint positions using a support vector machine and can estimate the mTSS using ridge regression. In this study, we propose a fully automatic detection method of RA score evaluation points in the carpal site from simple hand X-ray images using deep learning. The proposed method first segments the carpal site using deep learning. Next, the RA evaluation points are automatically determined from each segment based on prior knowledge. Experimental results on X-ray images of the hands of 140 patients with RA showed that the mTSS evaluation point at the carpal site could be detected with an average error of 25 pixels. This study enables the automatic detection of RA score evaluation points in the carpal site. In the diagnosis of RA, the time required for diagnosis can be reduced by automating the determination of diagnostic points by physician.
  • Daisuke FUJITA, Shota HARUMOTO, Ryusuke DEGUCHI, Shimpei YAMASHITA, Syoji KOBASHI
    International Journal of Biomedical Soft Computing and Human Sciences 26(2) 97-102 2021年12月  査読有り筆頭著者
  • 森田 蓮, 安藤 沙耶, 藤田 大輔, 新居 学, 安藤 久美子, 石藏 礼一, 小橋 昌司
    日本医用画像工学会大会予稿集 40回 175-179 2021年10月  
    脳画像を用いて小児の脳疾患を診断する指標の一つとして,未発達や未熟児などの脳の正常な発達の進行が評価される。しかし,脳の発達度合いを定量的に推定する方法はなく,現状では医師の経験に基づいて診断が行われている.そのため,読影可能な医師の不足,定量性の欠如が問題である.本研究では,小児の脳CT画像から脳の発達年齢を予測する手法を提案する.この手法では,CT画像から頭蓋領域を抽出し,姿勢と位置の補正を行う.本研究では,3次元畳み込みニューラルネットワーク(3D CNN)を用いてCT画像から特徴を抽出し,全結合層で脳の発達年齢を予測する新しいネットワークモデルを提案した.このモデルの性能を,0歳から3歳までの脳神経医学的に異常のない小児60人を用いて評価した.予測年齢と患者の実年齢の間の平均平方根誤差は7.80(月)で、相関係数は0.801であった.(著者抄録)
  • 中津 康平, 盛田 健人, 藤田 大輔, 小橋 昌司
    日本医用画像工学会大会予稿集 40回 186-190 2021年10月  
    現在,関節リウマチの国内患者数は60万人から100万人であると推定され,毎年数万人ずつ増加している.関節リウマチの診断には,手足のX線画像から算出するmTSS(modified Total Sharp Score)が標準的な診断基準として用いられているが,診断の問題点として,医師の目視による主観的診断であること,スコアの判断箇所が多いことが挙げられている.そのため,医師の負担軽減や診断の迅速性・正確性向上のためにmTSS自動で評価するコンピュータ支援診断(CAD)システムの開発が期待されている.本研究では,手関節リウマチのmTSS推定法に関して,リッジ回帰(RR)を用いた手法と,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)の3つのモデル(VGG16,DenseNet201,Xception)を用いた手法の比較を行う.4手法の比較のために,90名のRA患者を対象に,手のX線画像を用いた実験を行った.実験結果は,erosionのmTSS予測はRR,JSNのmTSS予測はVGG16で最も良い結果が得られた.(著者抄録)
  • Naoto Yamamoto, Daisuke Fujita, Md. Rashedur Rahman, Naomi Yagi, Keigo Hayashi, Akihiro Maruo, Hirotsugu Muratsu, Shoji Kobashi
    ICMLC 1-5 2021年  
  • Ren Morita, Saya Ando, Daisuke Fujita, Manabu Nii, Kumiko Ando, Reiichi Ishikura, Syoji Kobashi
    ICMLC 1-6 2021年  
  • Kazunori Oka, Daisuke Fujita, Yasunobu Nohara, Sozo Inoue, Koichi Arimura, Koji Iihara, Syoji Kobashi
    International Conference on Machine Learning and Cybernetics(ICMLC) 1-5 2021年  
  • Kohei Nakatsu, Kento Morita 0001, Daisuke Fujita, Syoji Kobashi
    2021 World Automation Congress(WAC) 86-91 2021年  
  • Keisuke NISHINO, Arata SUZUKI, Daisuke FUJITA
    Journal of Advanced Mechanical Design, Systems, and Manufacturing 15(2) JAMDSM0016-JAMDSM0016 2021年  査読有り
  • 藤田 大輔, 鈴木 新, 劉 和輝
    電気学会論文誌C 139(6) 711-718 2019年6月1日  査読有り筆頭著者
  • 藤田 大輔, 鈴木 新
    7 58361-58367 2019年5月  査読有り筆頭著者
  • 藤田 大輔, 鈴木 新, 劉 和輝
    9(2) 304-304 2019年1月16日  査読有り筆頭著者
  • 植村祐人, 藤田大輔, 鈴木新
    6(2) 54-59 2018年4月25日  査読有り
  • 藤田大輔, 植村祐人, 鈴木新
    5(3) 111-117 2017年7月25日  査読有り

MISC

 33

講演・口頭発表等

 55

担当経験のある科目(授業)

 2

所属学協会

 3

共同研究・競争的資金等の研究課題

 8

学術貢献活動

 8