研究者
J-GLOBAL ID：201801009991020182   更新日: 2024年09月15日

中條 正豊

ナカジョウ マサトヨ | Masatoyo Nakajo
所属機関・部署：
鹿児島大学 医歯学総合研究科 放射線診断治療学分野

鹿児島大学 医歯学総合研究科 放射線診断治療学分野 について


職名： 講師
研究キーワード (3件)： PET ,  腫瘍核医学 ,  放射線診断
競争的資金等の研究課題 (5件)：
  • 2022 - 2025 FDG-PET代謝速度定数画像による免疫チェックポイント阻害剤効果判定法の確立
  • 2022 - 2025 定量肺血流SPECT/CTと機械学習による肺高血圧症診断法の開発
  • 2019 - 2023 18F-FDGの速度定数画像に基づく心サルコイド-シスの活動性評価法の開発
  • 2017 - 2019 99mTc-MIBIイメージングによるミトコンドリア病の全身骨格筋評価法の開発
  • 2015 - 2018 酸素代謝強調MR画像による膵癌の放射線・化学療法効果と予後予測法の確立
論文 (113件)：
  • Atsutaka Okizaki, Yoshihiro Nishiyama, Yoshitaka Inui, Hideki Otsuka, Kentaro Takanami, Masatoyo Nakajo, Koya Nakatani, Munenobu Nogami, Kenji Hirata, Yukito Maeda, et al. Nuclear medicine practice in Japan: a report of the ninth nationwide survey in 2022. Annals of nuclear medicine. 2024. 38. 4. 315-327
  • Masatoyo Nakajo, Daisuke Hirahara, Megumi Jinguji, Satoko Ojima, Mitsuho Hirahara, Atsushi Tani, Koji Takumi, Kiyohisa Kamimura, Mitsuru Ohishi, Takashi Yoshiura. Machine learning approach using 18F-FDG-PET-radiomic features and the visibility of right ventricle 18F-FDG uptake for predicting clinical events in patients with cardiac sarcoidosis. Japanese journal of radiology. 2024
  • Masatoyo Nakajo, Daisuke Hirahara, Megumi Jinguji, Satoko Ojima, Mitsuho Hirahara, Atsushi Tani, Koji Takumi, Kiyohisa Kamimura, Mitsuru Ohishi, Takashi Yoshiura. Machine learning approach using 18F-FDG-PET-radiomic features and the visibility of right ventricle 18F-FDG uptake for predicting clinical events in patients with cardiac sarcoidosis. Japanese Journal of Radiology. 2024
  • Fumitaka Ejima, Yoshihiko Fukukura, Kiyohisa Kamimura, Masatoyo Nakajo, Takuro Ayukawa, Fumiko Kanzaki, Shintaro Yanazume, Hiroaki Kobayashi, Ikumi Kitazono, Hiroshi Imai, et al. Oscillating Gradient Diffusion-Weighted MRI for Risk Stratification of Uterine Endometrial Cancer. Journal of magnetic resonance imaging : JMRI. 2023
  • Kodai Kawaji, Masatoyo Nakajo, Yoshiaki Shinden, Megumi Jinguji, Atsushi Tani, Daisuke Hirahara, Ikumi Kitazono, Takao Ohtsuka, Takashi Yoshiura. Application of Machine Learning Analyses Using Clinical and [18F]-FDG-PET/CT Radiomic Characteristics to Predict Recurrence in Patients with Breast Cancer. Molecular imaging and biology. 2023. 25. 5. 923-934
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MISC (21件)：
  • Ejima Fumitaka, Fukukura Yoshihiko, Ayukawa Takuro, Nakajo Masanori, Nagano Hiroaki, Takumi Koji, Nakajo Masatoyo, Kamimura Kiyohisa, Yoshiura Takashi. 子宮体癌のリンパ節転移術前予測におけるマルチパラメトリックMRI(Multiparametric MRI for Preoperative Prediction of Lymph Node Metastases in Patients with Uterine Endometrial Cancer). 日本医学放射線学会学術集会抄録集. 2023. 82回. S187-S187
  • 北島一宏, 南本亮吾, 平田健司, 山根登茂彦, 甲斐田勇人, 中條正豊, 森田敬裕, 中谷航也, 石橋 愛. 平成28・29 年度ワーキンググループ報告 FDG-PET を用いた悪性腫瘍の治療効果判定~多施設共同研究~. 核医学. 2019. 56. 1. 45-46
  • Kazuhiro Kitajima, Masatoyo Nakajo, Hayato Kaida, Ryogo Minamimoto, Kenji Hirata, Masakatsu Tsurusaki, Hiroshi Doi, Yoshiko Ueno, Keitaro Sofue, Yukihisa Tamaki, et al. Present and future roles of FDG-PET/CT imaging in the management of gastrointestinal cancer: an update. NAGOYA JOURNAL OF MEDICAL SCIENCE. 2017. 79. 4. 527-543
  • 加治屋 より子, 谷 淳至, 南立 亮, 仮屋 圭佑, 神宮司メグミ, 中條 正豊, 西俣 寛人, 福永 秀敏, 中條 政敬, 吉浦 敬. PET検診がん発見率と年代や性別,受診回数との関連性 : どのような人がFDG-PET検診を受けるとよいか. 臨床放射線. 2017. 62. 9. 1157-1163
  • Masatoyo Nakajo, Megumi Jinguji, Atsushi Tani, Hiroaki Nagano, Yoshiaki Nakabeppul, Masayuki Nakajo, Takashi Yoshiura. Texture analysis of F-18-FDG PET/CT for predicting the malignant nature in thymic epithelial tumors. JOURNAL OF NUCLEAR MEDICINE. 2017. 58
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学歴 (2件)：
  • 2002 - 2008 鹿児島大学大学院医学研究科 博士課程 内科系(放射線医学)専攻
  • 1994 - 2000 山口大学医学部
学位 (1件)：
  • 医学博士 (鹿児島大学大学院)
受賞 (3件)：
  • 2022/09 - 日本核医学会 第61回日本核医学会賞
  • 2017/04 - 日本医学放射線学会 日本医学放射線学会第29回優秀論文賞
  • 2011/10 - 日本核医学会 第8回日本核医学会研究奨励賞
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