松尾和哉

マツオカズヤ | Matsuo Kazuya

所属機関・部署：
職名：副部長

研究分野 (2件)：医用システム , 脳神経外科学

研究キーワード (4件)：頭部外傷 , 機械学習 , 脳卒中 , 脳神経外科

競争的資金等の研究課題 (3件)：

論文 (24件)：

Kazuya Matsuo, Hideo Aihara, Yoshie Hara, Akitsugu Morishita, Yoshio Sakagami, Shigeru Miyake, Shotaro Tatsumi, Satoshi Ishihara, Yoshiki Tohma, Haruo Yamashita, et al. Machine Learning to Predict Three Types of Outcomes After Traumatic Brain Injury Using Data at Admission: A Multicenter Study for Development and Validation. Journal of neurotrauma. 2023
S Yamashita, M Kohta, K Hosoda, J Tanaka, K Matsuo, H Kimura, K Tanaka, A Fujita, T Sasayama. Absence of the Anterior Communicating Artery on Selective MRA is Associated with New Ischemic Lesions on MRI after Carotid Revascularization. AJNR. American journal of neuroradiology. 2022. 43. 8. 1124-1130
Kazuya Matsuo, Atsushi Fujita, Kohkichi Hosoda, Jun Tanaka, Taichiro Imahori, Taiji Ishii, Masaaki Kohta, Kazuhiro Tanaka, Yoichi Uozumi, Hidehito Kimura, et al. Potential of machine learning to predict early ischemic events after carotid endarterectomy or stenting: a comparison with surgeon predictions. Neurosurgical Review. 2021
Kazuya Matsuo, Kohkichi Hosoda, Jun Tanaka, Yusuke Yamamoto, Taichiro Imahori, Tomoaki Nakai, Yasuhiro Irino, Masakazu Shinohara, Takashi Sasayama, Eiji Kohmura. Geranylgeranylacetone attenuates cerebral ischemia-reperfusion injury in rats through the augmentation of HSP 27 phosphorylation: a preliminary study. BMC Neuroscience. 2021. 22. 1. 9-9
甲田将章, 藤田敦史, 松尾和哉, 篠山隆司. 低濃度NBCAを用いた感染性脳動脈瘤に対する治療. 脳血管内治療. 2020. 5. Suppl. 70-70

MISC (35件)：

松尾和哉, 相原英夫, 原淑恵, 森下暁二, 阪上義雄, 三宅茂, 巽祥太郎, 山下晴央, 篠山隆司. 頭部外傷の予後予測・診断頭部外傷後の死亡・高度障害・転帰良好の3分類予測多施設症例での機械学習モデル構築と性能評価. 日本脳神経外傷学会プログラム・抄録集. 2023. 46回. 87-87
松尾和哉, 原淑恵, 後藤大輝, 太田耕平, 山下晴央. 破裂動脈瘤コイル塞栓術後16日で瘤内の2.5mm径コイルが逸脱した1症例. 脳血管内治療. 2022. 7. Suppl. S190-S190
原淑恵, 山下晴央, 松尾和哉, 後藤大輝, 太田耕平. 放射線治療後症候性頸動脈偽閉塞に対するステント留置後に再閉塞をきたした1例. 脳血管内治療. 2022. 7. Suppl. S214-S214
原淑恵, 山下晴央, 松尾和哉, 後藤大輝, 太田耕平. 内頸動脈血豆状動脈瘤破裂急性期のステント併用コイル塞栓術による治療. 脳卒中の外科. 2022. 50. 4. 260-265
松尾和哉, 相原英夫, 原淑恵, 藤原大悟, 太田耕平, 森下暁二, 三宅茂, 当麻美樹, 山下晴央. AI機械学習モデルによる頭部外傷後の死亡・高度障害・転帰良好の3分類予測他施設症例を予測する. 日本脳神経外傷学会プログラム・抄録集. 2022. 45回. 139-139

講演・口頭発表等 (34件)：

Machine Learning-based Prediction of Four Types of Outcomes After Traumatic Brain Injury Using Data at Admission: A Multicenter Study for Development and Validation
(Neurotrauma 2023 2023)
機械学習による頚動脈狭窄症治療後の虚血性合併症の予測-他施設への応用
(第48回日本脳卒中学会総会 2023)
頭部外傷後の死亡・高度障害・転帰良好の3分類予測:多施設症例での機械学習モデル構築と性能評価
(第46回日本脳神経外傷学会 2023)
破裂動脈瘤コイル塞栓術後16日で瘤内の2.5mm径コイルが逸脱した1症例
(第38回日本脳神経血管内治療学会学術総会 2022)
虚血性脳卒中の新規診断法に向けたメタボロミクス解析へのAIの応用
(第4回メディカルAI学会 2022)

学歴 (2件)：

経歴 (2件)：

受賞 (1件)：

2022/06 - 日本メディカルAI学会第4回日本メディカルAI学会学術集会優秀ポスター演題賞虚血性脳卒中の新規診断法に向けたメタボロミクス解析へのAIの応用

所属学会 (6件)：

日本メディカルAI学会 , 日本脳循環代謝学会 , 日本脳神経外傷学会 , 日本脳血管内治療学会 , 日本脳神経外科学会 , 日本脳卒中学会

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松尾 和哉