年単位の研究成果
フィンガープリント Atsushi Teramotoが有効な場合、研究トピックを掘り下げます。このトピックラベルは、この人物の業績からのものです。これらはともに一意のフィンガープリントを構成します。
ネットワーク
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研究成果
A method for the automated classification of benign and malignant masses on digital breast tomosynthesis images using machine learning and radiomic features
Sakai, A., Onishi, Y., Matsui, M., Adachi, H., Teramoto, A., Saito, K. & Fujita, H., 01-03-2020, ： : Radiological Physics and Technology. 13, 1, p. 27-36 10 p.研究成果: Article
1
引用
（Scopus）
Decision Support System for Lung Cancer Using PET/CT and Microscopic Images
Teramoto, A., Yamada, A., Tsukamoto, T., Imaizumi, K., Toyama, H., Saito, K. & Fujita, H., 01-01-2020, Advances in Experimental Medicine and Biology. Springer, p. 73-94 22 p. (Advances in Experimental Medicine and Biology; 巻数 1213).研究成果: Chapter
Deep learning approach to classification of lung cytological images: Two-step training using actual and synthesized images by progressive growing of generative adversarial networks
Teramoto, A., Tsukamoto, T., Yamada, A., Kiriyama, Y., Imaizumi, K., Saito, K. & Fujita, H., 01-01-2020, ： : PloS one. 15, 3, e0229951.研究成果: Article
公開
Multiplanar analysis for pulmonary nodule classification in CT images using deep convolutional neural network and generative adversarial networks
Onishi, Y., Teramoto, A., Tsujimoto, M., Tsukamoto, T., Saito, K., Toyama, H., Imaizumi, K. & Fujita, H., 01-01-2020, ： : International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery. 15, 1, p. 173-178 6 p.研究成果: Article
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引用
（Scopus）
A complementary scheme for automated detection of high-uptake regions on dedicated breast PET and whole-body PET/CT
Minoura, N., Teramoto, A., Ito, A., Yamamuro, O., Nishio, M., Saito, K. & Fujita, H., 01-09-2019, ： : Radiological Physics and Technology. 12, 3, p. 260-267 8 p.研究成果: Article