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プロファイル
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研究成果
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Scopus著者プロファイル
小濵 祐樹
放射線医学
h-index
141
被引用数
5
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
2015
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
(12)
類似のプロファイル
(1)
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フィンガープリント
Yuki Obama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%
Single Photon Emission Computed Tomography Computed Tomography
Medicine & Life Sciences
47%
Lung
Medicine & Life Sciences
38%
Brain Neoplasms
Medicine & Life Sciences
33%
Glioma
Medicine & Life Sciences
30%
Thoracic Diseases
Medicine & Life Sciences
26%
Perfusion Imaging
Medicine & Life Sciences
25%
Lymphoma
Medicine & Life Sciences
22%
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研究成果
年別の研究成果
2015
2022
2023
10
記事
2
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%
3
被引用数 (Scopus)
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%
3
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%
25
被引用数 (Scopus)
Machine learning for lung texture analysis on thin-section CT: Capability for assessments of disease severity and therapeutic effect for connective tissue disease patients in comparison with expert panel evaluations
Ohno, Y.
,
Aoyagi, K.
,
Takenaka, D.
,
Yoshikawa, T.
,
Fujisawa, Y.
,
Sugihara, N.
,
Hamabuchi, N.
,
Hanamatsu, S.
,
Obama, Y.
,
Ueda, T.
,
Hattori, H.
,
Murayama, K.
&
Toyama, H.
,
10-2022
,
In:
Acta Radiologica.
63
,
10
,
p. 1363-1373
11 p.
研究成果
:
ジャーナルへの寄稿
›
学術論文
›
査読
Connective Tissue Diseases
100%
Machine Learning
93%
Therapeutic Uses
68%
Tomography
56%
Lung
44%
4
被引用数 (Scopus)
MR imaging for shoulder diseases: Effect of compressed sensing and deep learning reconstruction on examination time and imaging quality compared with that of parallel imaging
Obama, Y.
,
Ohno, Y.
,
Yamamoto, K.
,
Ikedo, M.
,
Yui, M.
,
Hanamatsu, S.
,
Ueda, T.
,
Ikeda, H.
,
Murayama, K.
&
Toyama, H.
,
12-2022
,
In:
Magnetic Resonance Imaging.
94
,
p. 56-63
8 p.
研究成果
:
ジャーナルへの寄稿
›
学術論文
›
査読
Deep Learning
100%
Compressed sensing
82%
Shoulder
66%
Deep learning
64%
Imaging techniques
55%