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Scopus著者プロファイル
村山 和宏
先端画像診断
198
被引用数
出典: Scopus
7
h-index
Pureの文献数とScopusの被引用数に基づいて算出されます
2007
2021
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
(41)
類似のプロファイル
(12)
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フィンガープリント
Kazuhiro Murayama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。
12
類似のプロファイル
Glioma
Medicine & Life Sciences
Tomography
Medicine & Life Sciences
Perfusion
Medicine & Life Sciences
Magnetic Resonance Imaging
Medicine & Life Sciences
Computed Tomography Angiography
Medicine & Life Sciences
Deep Learning
Medicine & Life Sciences
Evaluation Studies
Medicine & Life Sciences
Brain
Medicine & Life Sciences
ネットワーク
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研究成果
年別の研究成果
2007
2021
198
被引用数
7
h-index
41
Article
年別の研究成果
年別の研究成果
Compressed sensing and deep learning reconstruction for women's pelvic MRI denoising: Utility for improving image quality and examination time in routine clinical practice
Ueda, T.,
Ohno, Y.
, Yamamoto, K., Iwase, A., Fukuba, T., Hanamatsu, S., Obama, Y., Ikeda, H., Ikedo, M., Yui, M.,
Murayama, K.
&
Toyama, H.
,
01-2021
,
In:
European journal of radiology.
134
, 109430.
研究成果
:
Article
›
査読
Deep Learning
Signal-To-Noise Ratio
Datasets
1
被引用数 (Scopus)
Compressed sensing and parallel imaging accelerated T2 FSE sequence for head and neck MR imaging: Comparison of its utility in routine clinical practice
Ikeda, H.,
Ohno, Y.
,
Murayama, K.
, Yamamoto, K., Iwase, A., Fukuba, T. &
Toyama, H.
,
02-2021
,
In:
European journal of radiology.
135
, 109501.
研究成果
:
Article
›
査読
Signal-To-Noise Ratio
Neck
Head
Noise
Nonparametric Statistics
Deep learning-based and hybrid-type iterative reconstructions for CT: comparison of capability for quantitative and qualitative image quality improvements and small vessel evaluation at dynamic CE-abdominal CT with ultra-high and standard resolutions
Matsukiyo, R.,
Ohno, Y.
, Matsuyama, T., Nagata, H., Kimata, H., Ito, Y., Ogawa, Y.,
Murayama, K.
,
Kato, R.
&
Toyama, H.
,
02-2021
,
In:
Japanese journal of radiology.
39
,
2
,
p. 186-197
12 p.
研究成果
:
Article
›
査読
Deep Learning
Quality Improvement
Noise
Blood Vessels
Arteries
Inspiratory/expiratory xenon-enhanced area-detector CT: Capability for quantitative assessment of lung ventilation changes in surgically treated non-small cell lung cancer patients
Ohno, Y.
, Fujisawa, Y., Yoshikawa, T., Takenaka, D., Koyama, H., Hattori, H.,
Murayama, K.
, Fujii, K., Sugihara, N. &
Toyama, H.
,
03-2021
,
In:
European journal of radiology.
136
, 109574.
研究成果
:
Article
›
査読
Xenon
Non-Small Cell Lung Carcinoma
Ventilation
Lung
Regression Analysis
Machine learning for lung CT texture analysis: Improvement of inter-observer agreement for radiological finding classification in patients with pulmonary diseases
Ohno, Y.
, Aoyagi, K., Takenaka, D., Yoshikawa, T., Ikezaki, A., Fujisawa, Y.,
Murayama, K.
,
Hattori, H.
&
Toyama, H.
,
01-2021
,
In:
European journal of radiology.
134
, 109410.
研究成果
:
Article
›
査読
Machine Learning
Lung Diseases
Software
Lung
Reading