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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
MBE
,
IEE-MBE
(連催)
2023-06-16
14:10
北海道
北海道大学
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
画像認識による人工心肺回路組み立て支援システムの開発
○
宮崎 仁
(
日本文理大
)・
鳥越貴之
・
茅野 功
(
川崎医療福祉大
)
MBE2023-9
本研究では,深層学習による画像認識技術を用いて,人工心肺装置の組み立てマニュアルを自動的にスマートグラス上に表示するシス...
[more]
MBE2023-9
p.3
IBISML
2022-01-18
11:15
ONLINE
オンライン開催
[招待講演]AIによる信頼できる医療画像診断に向けて
○
佐久間 淳
(
筑波大/理研
)
深層画像認識モデルを用いた医療画像診断において、説明可能性は必要とされる重要な要素の一つである。講演では、説明可能モデル...
[more]
CCS
2021-11-19
14:30
大阪
大阪大学
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
心電図画像データの異常波形に対する専門医診断を教師とした深層学習の検討
○
橋本健太郎
・
山村悠一朗
(
筑波大
)・
岩塚良太
(
安房地域医療センター
)・
安東弘泰
(
東北大/筑波大
)
CCS2021-33
医療AIは,医療現場において様々な活躍が期待されている.心電図の読み取りによる高精度な心疾患診断も医療AIに期待されてい...
[more]
CCS2021-33
pp.89-93
VLD
,
DC
,
IPSJ-SLDM
,
IPSJ-EMB
(連催)
CPSY
,
IPSJ-ARC
(連催)
CPM
,
ICD
,
IE
(共催)
RECONF
(併催)
[詳細]
2018-12-07
12:30
広島
サテライトキャンパスひろしま
[基調講演]医用画像診断におけるAI
○
藤田広志
(
岐阜大
)
VLD2018-68 CPM2018-93 ICD2018-54 IE2018-72 CPSY2018-39 DC2018-54 RECONF2018-45
第3次人工知能(AI)ブームを迎えている.特に,コンピュータが自ら学習(特徴やルールを学ぶ)する「機械学習」法の一種であ...
[more]
VLD2018-68
CPM2018-93
ICD2018-54
IE2018-72
CPSY2018-39
DC2018-54
RECONF2018-45
p.201(VLD), p.27(CPM), p.27(ICD), p.27(IE), p.31(CPSY), p.201(DC), p.61(RECONF)
MI
2015-07-14
16:20
北海道
函館市勤労者総合福祉センター(サン・リフレ函館)
コンピュータビジョンの進化と医用画像認識理解の進化 ~ パネルディスカッション ~
○
本谷秀堅
(
名工大
)・
増谷佳孝
(
広島市大
)・
佐藤嘉伸
(
奈良先端大
)・
清水昭伸
(
東京農工大
)・
森 健策
(
名大
)
MI2015-37
本稿では,コンピュータビジョンと医用画像認識の研究の歴史...
[more]
MI2015-37
pp.27-32
MI
2015-03-02
16:12
沖縄
石垣島 ホテルミヤヒラ
計算機による医用画像理解を目的とした深層学習によるCT画像の撮影部位認識
○
野代史康
・
青山正人
・
増谷佳孝
(
広島市大
)
MI2014-84
本稿では計算機による医用画像理解の第一段階の処理となる撮影部位の認識を目的とした深層学習および多数決処理に基づく我々の手...
[more]
MI2014-84
pp.143-146
IA
2014-11-06
17:30
海外
タイ・チェンマイ
Development of Interpreting System for Antimicrobial Susceptibility Testing by the Disc Diffusion Technique
○
Chaowarit Ongkum
(
Chiang Mai Univ.
)
IA2014-60
The purpose of this Development of Interpreting System for A...
[more]
IA2014-60
pp.139-141
MI
2014-01-26
11:10
沖縄
沖縄ぶんかテンブス館
[フェロー記念講演]医用画像認識と画像処理エキスパートシステム
○
長谷川純一
(
中京大
)
MI2013-60
本講演では,筆者が1970年代後半から約35年に渡って行ってきた画像認識とその医療やスポーツへの応用に関する研究を紹介す...
[more]
MI2013-60
pp.25-30
MBE
2011-07-08
13:00
徳島
徳島大学
ネットワーク構造の自己組織化を行う改良形GMDH-typeニューラルネットワークによる肺癌の医用画像診断
○
近藤 正
(
徳島大
)
MBE2011-20
本研究では、発見的自己組織化法を用いてネットワーク構造を自己組織化する改良形GMDH-typeニューラルネットワークを用...
[more]
MBE2011-20
pp.1-6
PRMU
,
MI
,
IE
(共催)
2011-05-19
11:00
愛知
名古屋大学
大腸拡大内視鏡画像のNBI拡大所見分類に基づく特徴量と識別器の設計
吉牟田淳基
・○
玉木 徹
・
Bisser Raytchev
・
金田和文
・
竹村嘉人
・
吉田成人
・
田中信治
(
広島大
)
IE2011-11 PRMU2011-3 MI2011-3
本研究では,内視鏡診断により得られる大腸腫瘍の拡大内視鏡画像を,NBI拡大分類所見に基づいた3つの型(Type A, B...
[more]
IE2011-11
PRMU2011-3
MI2011-3
pp.13-18
IBISML
,
PRMU
(共催)
IPSJ-CVIM
(連催)
[詳細]
2010-09-05
17:00
福岡
福岡大学
Dense SIFTを用いた大腸腫瘍NBI画像認識
○
吉牟田淳基
・
竹田孝碑史
・
玉木 徹
・
Bisser Raytchev
・
金田和文
・
竹村嘉人
・
吉田成人
・
田中信治
(
広島大
)
PRMU2010-73 IBISML2010-45
本稿では内視鏡診断により得られる大腸腫瘍のNBI画像を,3つの型(type A, B,C3)に分類するシステムの実験的研...
[more]
PRMU2010-73
IBISML2010-45
pp.129-134
MI
2009-07-15
15:50
東京
産総研臨海副都心センター 別館11F 会議室1
最適なネットワーク構造の自己組織化能力を備えた改良形GMDH-typeニューラルネットワークと心臓領域の3次元医用画像認識への応用
○
近藤 正
・
上野淳二
(
徳島大
)
MI2009-50
本研究ではコンピュータ支援画像診断(CAD)システムで使われる医用画像認識に適した改良形GMDH-typeニューラルネッ...
[more]
MI2009-50
pp.57-62
MBE
2009-07-11
09:50
徳島
徳島大学
医用画像解析のためのフィードバックGMDH-typeニューラルネットワークアルゴリズムと心臓のマルチスライスCT画像解析
○
近藤 正
(
徳島大
)
MBE2009-24
本研究ではフィードバックループを備えたGMDH-typeニューラルネットワークアルゴリズムを用いて心臓のマルチスライスC...
[more]
MBE2009-24
pp.27-32
COMP
2008-05-13
13:20
福岡
九州産業大学
最適なネットワーク構造を自己選択するGMDH-typeニューラルネットワークアルゴリズムとその医用画像認識への応用
○
近藤 正
(
徳島大
)
COMP2008-10
本研究では、最適なネットワーク構造を自己選択する改良形GMDH-typeニューラルネットワークアルゴリズムを提案する。本...
[more]
COMP2008-10
pp.17-24
MBE
2007-07-20
13:25
徳島
徳島大学工学部
最適なネットワーク構造を自己選択する改良形GMDH-typeニューラルネットワークスによる3次元医用画像認識
○
近藤 正
(
徳島大
)
MBE2007-24
本研究では、最適なネットワーク構造を自己選択する改良形GMDH-typeニューラルネットワークアルゴリズムを提案する。本...
[more]
MBE2007-24
pp.17-20
MI
2005-11-07
17:40
千葉
放医研
救急医療頭部CT画像における頭蓋内病変検出アルゴリズムの開発
○
後藤弘明
(
岐阜大
)・
坂下惠治
(
阪府泉州救命救急センター
)・
西原貞光
(
県立広島大
)・
原 武史
・
周 向栄
・
藤田広志
(
岐阜大
)
近年,様々なCADシステムの開発が試みられているが,これまで救急医療に対するCADシステムは我々の研究を除いて報告されて...
[more]
MI2005-64
pp.79-84
MI
2005-01-22
11:40
沖縄
琉球大学
医用画像認識のための3次元テンプレート臓器モデルの構築
○
滝沢穂高
・
藤川哲史
・
山本眞司
(
豊橋技科大
)
本論文では,テンプレートモデルと呼ばれる3次元物体モデルの構築手法を提
案する.この物体モデルは,被検者それぞれの臓器...
[more]
MI2004-87
pp.37-42
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