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プロファイル
研究部門
研究成果
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Scopus著者プロファイル
池田 裕隆
放射線医学
h-index
104
被引用数
7
h 指数
Pureの文献数とScopusの被引用数に基づいて算出されます
2013
2023
年別の研究成果
概要
フィンガープリント
ネットワーク
研究成果
(17)
類似のプロファイル
(1)
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フィンガープリント
Hirotaka Ikedaが活動している研究トピックを掘り下げます。このトピックラベルは、この研究者の研究成果に基づきます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。
1
類似のプロファイル
Deep Learning
Medicine & Life Sciences
100%
Signal-To-Noise Ratio
Medicine & Life Sciences
40%
Tomography
Medicine & Life Sciences
33%
Lung
Medicine & Life Sciences
31%
favipiravir
Medicine & Life Sciences
26%
Noise
Medicine & Life Sciences
24%
Thoracic Diseases
Medicine & Life Sciences
21%
Bone Density Conservation Agents
Medicine & Life Sciences
20%
ネットワーク
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研究成果
年別の研究成果
2013
2022
2023
14
記事
3
総説
年別の研究成果
年別の研究成果
Comparison of lung CT number and airway dimension evaluation capabilities of ultra-high-resolution CT, using different scan modes and reconstruction methods including deep learning reconstruction, with those of multi-detector CT in a QIBA phantom study
Ohno, Y.
,
Akino, N.
,
Fujisawa, Y.
,
Kimata, H.
,
Ito, Y.
,
Fujii, K.
,
Kataoka, Y.
,
Ida, Y.
,
Oshima, Y.
,
Hamabuchi, N.
,
Shigemura, C.
,
Watanabe, A.
,
Obama, Y.
,
Hanamatsu, S.
,
Ueda, T.
,
Ikeda, H.
,
Murayama, K.
&
Toyama, H.
,
01-2023
,
In:
European Radiology.
33
,
1
,
p. 368-379
12 p.
研究成果
:
ジャーナルへの寄稿
›
学術論文
›
査読
Deep Learning
100%
Lung
38%
Computed DWI MRI Results in Superior Capability for N-Stage Assessment of Non-Small Cell Lung Cancer Than That of Actual DWI, STIR Imaging, and FDG-PET/CT
Ohno, Y.
,
Yui, M.
,
Takenaka, D.
,
Yoshikawa, T.
,
Koyama, H.
,
Kassai, Y.
,
Yamamoto, K.
,
Oshima, Y.
,
Hamabuchi, N.
,
Hanamatsu, S.
,
Obama, Y.
,
Ueda, T.
,
Ikeda, H.
,
Hattori, H.
,
Murayama, K.
&
Toyama, H.
,
01-2023
,
In:
Journal of Magnetic Resonance Imaging.
57
,
1
,
p. 259-272
14 p.
研究成果
:
ジャーナルへの寄稿
›
学術論文
›
査読
Non-Small Cell Lung Carcinoma
100%
Lymph Nodes
45%
Fluorine-18
22%
Positron-Emission Tomography
14%
ROC Curve
13%
2
被引用数 (Scopus)
Comparison of utility of deep learning reconstruction on 3D MRCPs obtained with three different k-space data acquisitions in patients with IPMN
Matsuyama, T.
,
Ohno, Y.
,
Yamamoto, K.
,
Ikedo, M.
,
Yui, M.
,
Furuta, M.
,
Fujisawa, R.
,
Hanamatsu, S.
,
Nagata, H.
,
Ueda, T.
,
Ikeda, H.
,
Takeda, S.
,
Iwase, A.
,
Fukuba, T.
,
Akamatsu, H.
,
Hanaoka, R.
,
Kato, R.
,
Murayama, K.
&
Toyama, H.
,
10-2022
,
In:
European Radiology.
研究成果
:
ジャーナルへの寄稿
›
学術論文
›
査読
Deep Learning
100%
Neoplasms
23%
Signal-To-Noise Ratio
11%
Noise
8%
Endoscopic Retrograde Cholangiopancreatography
5%
2
被引用数 (Scopus)
Deep Learning Reconstruction of Diffusion-weighted MRI Improves Image Quality for Prostatic Imaging
Ueda, T.
,
Ohno, Y.
,
Yamamoto, K.
,
Murayama, K.
,
Ikedo, M.
,
Yui, M.
,
Hanamatsu, S.
,
Tanaka, Y.
,
Obama, Y.
,
Ikeda, H.
&
Toyama, H.
,
05-2022
,
In:
Radiology.
303
,
2
,
p. 373-381
9 p.
研究成果
:
ジャーナルへの寄稿
›
学術論文
›
査読
Deep Learning
100%
Diffusion Magnetic Resonance Imaging
85%
Signal-To-Noise Ratio
16%
Noise
13%
Prostate
8%
10
被引用数 (Scopus)
Effects of Model-Based Iterative Reconstruction in Low-Dose Paranasal Computed Tomography: A Comparison with Filtered Back Projection and Hybrid Iterative Reconstruction
Tomita, H.
,
Kuramochi, K.
,
Fujikawa, A.
,
Ikeda, H.
,
Komita, M.
,
Kurihara, Y.
,
Kobayashi, Y.
&
Mimura, H.
,
2022
,
In:
Acta Medica Okayama.
76
,
5
,
p. 511-517
7 p.
研究成果
:
ジャーナルへの寄稿
›
学術論文
›
査読
Effective Dose
100%
Tomography
46%
Signal-To-Noise Ratio
39%
Artifacts
33%
Noise
31%