研究者詳細 - 神谷　亨

口頭発表・ポスター発表等 - 神谷　亨

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時間‐周波数解析とCNNを用いた呼吸音の自動分類

南弘毅, 陸, 金, 平野, 間普, 木戸

第38回日本医用画像工学会大会第38回日本医用画像工学会

胸部CT像中の肺結節の良悪性鑑別における自動抽出された画像特徴の可視化

平島翔, 平野靖, 木戸尚治, 岩野信吾, 本田健, 関順彦, 金亨燮

第38回日本医用画像工学会大会

Faster R-CNNによる肝臓がん候補領域の抽出法

古月夢奇, 陸, 金, 平野, 間普, 田辺, 木戸

第38回日本医用画像工学会大会

3次元点群の位置合わせによる顔の対称面検出

細木大祐, 陸, 金, 木村, 大河内, 野添, 中村

第38回日本医用画像工学会大会

経時的差分像上の関心領域内の統計的特徴量に基づく結節状陰影の自動検出

金，田中，陸，村上，青木，木戸

電子情報通信学会総合大会

対称性解析に基づく３次元データから顔の対称面の検出

細木、陸、金、木村、大河内、野添、中村

信学技報電子情報通信学会

対称性解析に基づく口唇裂３次元点群からの正中面抽出法

山田、陸、金、木村、大河内、野添、中村

信学技報電子情報通信学会

YOROを用いた海中生物のロバスト自律追跡

陸、金

DIA2019　動的画像処理実用化ワークショップ DIA2019　動的画像処理実用化ワークショップ

実数値GAに基づく指骨CR画像の位置合わせ

川越

医療情報学連合大会

R-FCNとGrowCutを用いたボールペンの検出

毛利

産業応用工学会全

ResNetを用いた指骨CR画像からの骨粗しょう症の自動識別

畠野

日本医用画像工学会大会予稿集日本医用画像工学会

3次元Residual networks(ResNets)を用いた大腸CADにおける偽陽性陰影の識別

植村

日本医用画像工学会大会

CNNによる胸部CT画像からの経時的差分画像上の異常陰影の検出

長尾

日本医用画像工学会大会日本医用画像工学会

経時的差分像技術を用いたGGO陰影の強調表示法

金

呼吸機能イメージング研究会学術集会

Automatic identification of circulating tumor cells in fluorescence microscopy images based on AdaBoost

Tsuji K., Lu H., Tan J., Kim H., Yoneda K., Tanaka F.

International Conference on Control, Automation and Systems

開催期間： 2017年12月13日記述言語：英語

© 2017 Institute of Control, Robotics and Systems - ICROS. Circulating tumor cells (CTCs) is a useful biomarker for cancer metastasis. The blood from a cancer patient is analyzed by a fluorescence microscope. Each case takes a large number of images, which usually have a lot of cell regions. Thus, analyzing the images is hard work for pathologists, and misdiagnosis may happen. In this paper, we develop an automatic CTCs identification method for fluorescence microscopy images. The proposed method consists of three steps. First, we extract cell regions in images using filtering methods. Second, we compute features of each CTC candidate regions. Finally, we identify the CTCs using AdaBoost algorithm. And we analyze the features to know which ones are effective for characterizing CTCs and normal cells. We apply the proposed method to 5040 microscopy images, and evaluate the effectiveness of our method by using leave-one-out cross validation. We achieve a true positive rate of 97.30 [%] and a false positive rate of 12.82 [%] .

Automatic liver segmentation from multiphase CT images by using level set method

Saito K., Lu H., Tan J., Kim H., Yamamoto A., Kido S., Tanabe M.

International Conference on Control, Automation and Systems

開催期間： 2017年12月13日記述言語：英語

© 2017 Institute of Control, Robotics and Systems - ICROS. Segmentation of liver from Multi-phase CT images is one of the essential technology for computer aided diagnosis. Contrast medium gives multi-phase CT images different intensity feature which enables to detect tumor. It is a challenging problem to segment liver region from multi-phase CT images. There are many approaches for solving this problem, however, these methods depend on other phases or registration. In order to solve this problem, we propose anatomy feature-based method which is mostly independent for each phase in this paper. This method uses level set method for final segmentation. The accuracy of segmentation result by level set methods relay on initial contour, so we preprocess initial region of liver by anatomical feature. Then we introduced contour constrain by using ribs information to improve segmentaion accuracy. Our segmentation was evaluated on 5 multi-phase CT images which have 4 phases. Experimental results show that the proposed method is good accuracy for each phase.

AKEZE局所特徴量に基づく歯科MR画像からの嚥下動作の解析法

末谷

計測自動制御学会九州支部学術講演会

経時的差分像技術を用いた胸部CT画像上のGGO候補領域の検出

金

日本医療情報学会

DCNN による指骨CR 画像からの骨粗しょう症の自動識別

畠野

日本医用画像工学会大会

Branch and Bound Algorithm と論理積を用いた蛍光顕微鏡画像からの血中循環がん細胞の自動検出

辻

日本医用画像工学会大会

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