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J-GLOBAL ID：200901044890952858
Update date: Feb. 01, 2024
Naoki Yoshioka
ヨシオカ ナオキ | Naoki Yoshioka
Affiliation and department：
Research field (1)：
Radiology
Research keywords (4)：
Deep Learning
, コンピュータ画像診断
, Virtual Reality, Mixed Reality
, 3Dプリンタ
Research theme for competitive and other funds (2)：
- 2019 - 2022 人工知能を用いた、非造影MRI乳癌検診技術の確立
- 1999 - 2001 Basic Evaluation and Clinical Application of Quantitative Proton MR Spectroscopic Imaging for cerebral disorders
Papers (52)：
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Taku Tajima, Hiroyuki Akai, Koichiro Yasaka, Akira Kunimatsu, Naoki Yoshioka, Masaaki Akahane, Kuni Ohtomo, Osamu Abe, Shigeru Kiryu. Comparison of 1.5 T and 3 T magnetic resonance angiography for detecting cerebral aneurysms using deep learning-based computer-assisted detection software. Neuroradiology. 2023
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Taku Tajima, Hiroyuki Akai, Koichiro Yasaka, Akira Kunimatsu, Naoki Yoshioka, Masaaki Akahane, Kuni Ohtomo, Osamu Abe, Shigeru Kiryu. Comparison of 1.5 T and 3 T magnetic resonance angiography for detecting cerebral aneurysms using deep learning-based computer-assisted detection software. Neuroradiology. 2023
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Shigeru Kiryu, Hiroyuki Akai, Koichiro Yasaka, Taku Tajima, Akira Kunimatsu, Naoki Yoshioka, Masaaki Akahane, Osamu Abe, Kuni Ohtomo. Clinical Impact of Deep Learning Reconstruction in MRI. Radiographics : a review publication of the Radiological Society of North America, Inc. 2023. 43. 6. e220133
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Hiroyuki Akai, Koichiro Yasaka, Haruto Sugawara, Taku Tajima, Masaru Kamitani, Toshihiro Furuta, Masaaki Akahane, Naoki Yoshioka, Kuni Ohtomo, Osamu Abe, et al. Acceleration of knee magnetic resonance imaging using a combination of compressed sensing and commercially available deep learning reconstruction: a preliminary study. BMC medical imaging. 2023. 23. 1. 5-5
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T Tajima, H Akai, K Yasaka, A Kunimatsu, Y Yamashita, M Akahane, N Yoshioka, O Abe, K Ohtomo, S Kiryu. Usefulness of deep learning-based noise reduction for 1.5 T MRI brain images. Clinical radiology. 2022. 78. 1. e13-e21
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MISC (138)：
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ザミラ・マハムチ, 吉岡 直紀, 高林 海斗, 和田 昭彦, 原田 顕子, 阿部 正裕, 斎藤 勇哉, 小池 正人, 青木 茂樹. ディープラーニングを用いた、脳標本切片画像の解剖名自動割り当てシステムの開発. 医学教育. 2022. 53. Suppl. 182-182
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吉岡直紀, 牧広大, 小林優香理, 眞許一樹, 尾田全, 和田啓伸, 田中達也, 瀧澤玲央, 赤羽正章, 桐生茂. GPUを利用したVR内ボリュームレンダリング表示. 日本VR医学会学術大会プログラム・抄録集(Web). 2022. 21st
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吉岡直紀, 牧広大, 滝山裕貴, 座間貴大, 中村龍太, 和田啓伸, 田中達也, 瀧澤玲央, 赤羽正章, 桐生茂. 医学解剖教育用バーチャルMPRビューワーの開発. 日本VR医学会学術大会プログラム・抄録集(Web). 2022. 21st
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牧 広大, 星野文照, 尾田 全, 吉岡直紀, 山添真治, 二見長一郎, 赤羽正章, 桐生茂, 佐藤豊彦. Bidirectional long short term memory およびU-netを用いた 歯科術前3Dプリンタ印刷モデルのための CTボリュームデータにおける 金属アーチファクト除去の試み. 日本医学放射線学会秋季臨牀大会抄録集 57th. 2021
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桐生茂, 吉岡直紀, 赤羽正章, 山添真治, 二見長一郎, 大友邦. 新型コロナ肺炎における低線量条件下のCTの人工知能を用いた画質改善の検討. 国際医療福祉大学学会誌. 2021. 26
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Lectures and oral presentations (5)：
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3次元モデル構築,仮想現実・拡張現実の世界
(第79回日本医学放射線学会総会「レントゲンの日記念」市民公開講座 2019)
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画像診断におけるディープラーニング入門
(第11回3DPACS研究会 2018)
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画像診断におけるAIの応用
(第26回私大技師長研修会 2018)
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ディープラーニングを実際に始めるにあたって -画像診断を中心に-
(茨城県画像読影勉強会 2018)
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画像関連ディープラーニングの基礎知識
(第37回東京MRI研究会 2018)
Professional career (1)：
Work history (1)：
- 2006/07 - 2011/06 The University of Tokyo Faculty of Medicine University Hospital, Department of Radiology
Committee career (1)：
- 2018/10 - 現在 日本医用画像人工知能研究会 委員
Awards (2)：
- 2008/12 - RSNA RSNA 2008 94th Scientific Assembly and Annual Meeting《Magna Cum Laude》 Hepatic segments and vasculature: projecting CT anatomy to conventional angiography
- 2005/04 - Japan Radiological Society Most Valuable Poster
Association Membership(s) (2)：
日本医用画像人工知能研究会
, 日本医学放射線学会
