研究者
J-GLOBAL ID：200901068534073978   更新日: 2025年04月10日

神宮司 メグミ

ジングウジ メグミ | Jinguji Megumi
所属機関・部署：
鹿児島大学病院 放射線部

鹿児島大学病院 放射線部 について


職名： 助教
研究分野 (1件)： 放射線科学
研究キーワード (8件)： MRI ,  CT ,  RI ,  放射線診断 ,  MRI ,  CT ,  RI ,  radiological diagnosis
競争的資金等の研究課題 (7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
  • 2008 - 2010 乳癌リスクとその治療感受性における不飽和脂肪酸の役割
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論文 (74件)：
  • Masatoyo Nakajo, Daisuke Hirahara, Megumi Jinguji, Mitsuho Hirahara, Atsushi Tani, Hiromi Nagano, Koji Takumi, Kiyohisa Kamimura, Fumiko Kanzaki, Masaru Yamashita, et al. Applying deep learning-based ensemble model to [18F]-FDG-PET-radiomic features for differentiating benign from malignant parotid gland diseases. Japanese journal of radiology. 2025. 43. 1. 91-100
  • Mitsuho Hirahara, Masatoyo Nakajo, Ikumi Kitazano, Megumi Jinguji, Atsushi Tani, Koji Takumi, Kiyohisa Kamimura, Akihide Tanimoto, Takashi Yoshiura. Usefulness of the Primary Tumor Standardized Uptake Value of Iodine-123 Metaiodobenzylguanidine for Predicting Metastatic Potential in Pheochromocytoma and Paraganglioma. Molecular imaging and biology. 2024. 26. 6. 1005-1015
  • 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
  • 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 (26件)：
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学位 (1件)：
  • 博士(医学) (鹿児島大学)
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