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研究会 発表日時 開催地 タイトル・著者 抄録 資料番号
MI 2021-08-27
15:00
ONLINE オンライン開催 [ショートペーパー]Ai-CTに対する腎臓領域抽出および重量推定
平野 靖山下伶美山口大)・木戸尚治阪大)・稲井邦博福井大MI2021-24
死亡時画像診断(Autopsy imaging: Ai)とは,遺体のCT画像やMRIを読影することにより,死因究明や死後... [more] MI2021-24
pp.10-11
MI 2021-03-17
14:15
ONLINE オンライン開催 高周波学習を使用した胸部CT像の超解像
河合良亮斉藤 篤東京農工大)・木戸尚治阪大)・稲井邦博木村浩彦福井大)・清水昭伸東京農工大MI2020-97
本報告では,新しいネットワークモデルを用いた超解像処理について取り組んだ結果を報告する.具体的には,再構成画像を低周波画... [more] MI2020-97
pp.218-219
MICT, MI
(共催)
2020-11-04
15:30
ONLINE オンライン開催 Deep Learningを用いたAi-CTに対する死後経過時間推定に有効な画像特徴の発見
松本 惇平野 靖山口大)・稲井邦博福井大)・法木左近福井県立大MICT2020-18 MI2020-44
 [more] MICT2020-18 MI2020-44
pp.54-59
MI 2020-01-30
11:10
沖縄 沖縄県青年会館 [ショートペーパー]解剖構造認識との同時処理による胸部CT像の超解像処理の改良
戸澤賢樹斉藤 篤東京農工大)・木戸尚治阪大)・平野 靖山口大)・稲井邦博木村浩彦福井大)・清水昭伸東京農工大MI2019-104
 [more] MI2019-104
pp.175-176
MI 2019-01-22
09:50
沖縄 沖縄県青年会館 [ショートペーパー]GANによる肺のマイクロCT像の超解像処理の改良
戸澤賢樹斉藤 篤東京農工大)・木戸尚治山口大)・稲井邦博木村浩彦福井大)・清水昭伸東京農工大MI2018-60
本報告では,GAN を用いた超解像処理に Spectral Normalization を導入することにより学習の安定化... [more] MI2018-60
pp.5-6
MI 2018-09-28
15:20
東京 東京女子医科大学 CT像に対するテクスチャ解析による死後経過時間推定
平野 靖木戸尚治山口大)・木下一之稲井邦博法木左近福井大MI2018-35
日本での異状死による遺体に対する解剖率は11%程度であり,他の先進国に比べると著しく低い.その原因としては,解剖医の不足... [more] MI2018-35
pp.11-15
MI 2018-07-24
14:35
岩手 アイーナ(岩手県盛岡市) Deep Learningを用いたAi-CT画像に対する死後経過時間推定
茶位翔太平野 靖木戸尚治山口大)・木下一之稲井邦博法木左近福井大MI2018-28
死後経過時間推定は犯罪捜査などの法医学分野や深夜病棟で急死した場合などにおいて重要である.一方で,日本での解剖率は極めて... [more] MI2018-28
pp.33-37
PRMU, MI, IE, SIP
(共催)
2014-05-22
13:00
愛知 名古屋工業大学 [招待講演]オートプシー・イメージングから死後画像学への展開
稲井邦博福井大SIP2014-2 IE2014-2 PRMU2014-2 MI2014-2
遺体の画像撮影は、X線が発見された僅か3年後の1898年に開始されている。オートプシー・イメージング(Ai)の創世を紐解... [more] SIP2014-2 IE2014-2 PRMU2014-2 MI2014-2
p.7
MI 2014-01-26
13:30
沖縄 沖縄ぶんかテンブス館 生前・死後CT像における臓器領域の位置合わせによる死後CT像の臓器領域の抽出
秋山亮太三上恭平平野 靖木戸尚治山口大)・稲井邦博法木左近福井大MI2013-67
我々は死後CT像の解析により推定した死因や死後経過時間などを医師にセカンドオピニオンとして提示するコンピュータ支援Aut... [more] MI2013-67
pp.65-68
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