研究者
J-GLOBAL ID：201801006958663370   更新日: 2024年11月22日

梅原 健輔

Umehara Kensuke
所属機関・部署：
国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構 QST病院

国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構 QST病院 について


職名： 主任研究員
その他の所属（所属・部署名・職名） (2件)：
  • 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構  量子医科学研究所 分子イメージング診断治療研究部 医工連携画像研究グループ 
  • 大阪大学  大学院医学系研究科   招へい教員
ホームページURL (2件)： https://nrid.nii.ac.jp/ja/nrid/1000090825077/ ,  https://scholar.google.co.jp/citations?user=YPh342kAAAAJ
研究分野 (4件)： 医用システム ,  放射線科学 ,  量子ビーム科学 ,  放射線科学
研究キーワード (11件)： AIイメージング ,  超解像 ,  ディープラーニング ,  深層学習 ,  医用画像処理 ,  人工知能 ,  医用画像解析 ,  機械学習 ,  コンピュータ支援診断 ,  MRI ,  重粒子線治療
競争的資金等の研究課題 (7件)：
  • 2023 - 2027 心臓CTにおける時間分解能の「50ミリ秒の壁」を突破する拡張知能の開発と臨床展開
  • 2022 - 2026 「Transformerイメージング」の概念実証と臨床への展開
  • 2019 - 2023 AIイメージングを基盤とした次世代型MRI超高速撮像の実現と臨床応用
  • 2019 - 2020 次世代型超高速撮像MRI 実現に向けた画像特性に基づく新規AIイメージング技術の開発
  • 2018 - 2020 AIを応用した非小細胞肺癌に対する重粒子線治療の適応判断支援システム
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論文 (31件)：
  • Hisateru Ohba, Yoshihiro Nakada, Hodaka Numasaki, Kensuke Umehara, Junko Ota, Yasuo Okuda, Teruki Teshima, Kazuhiko Ogawa, Katsumasa Nakamura. A JROD survey: nationwide overview of radiotherapy data from 2015 to 2021. Journal of radiation research. 2023
  • Hitoshi Ishikawa, Takeshi Arimura, Kazushi Maruo, Hidemasa Kawamura, Shingo Toyama, Takashi Ogino, Tomoaki Okimoto, Masao Murakami, Yoshitaka Sato, Kentaro Nishioka, et al. A Japanese registry study and systematic review of particle therapy for renal cell carcinoma. Journal of Radiation Research. 2023. 64. Supplement_1. i41-i48
  • Tatsuya Nishii, Takuma Kobayashi, Tatsuya Saito, Akiyuki Kotoku, Yasutoshi Ohta, Satoshi Kitahara, Kensuke Umehara, Junko Ota, Hiroki Horinouchi, Yoshiaki Morita, et al. Deep Learning-based Post Hoc CT Denoising for the Coronary Perivascular Fat Attenuation Index. Academic radiology. 2023. 30. 11. 2505-2513
  • Wataru Ueki, Tatsuya Nishii, Kensuke Umehara, Junko Ota, Satoshi Higuchi, Yasutoshi Ohta, Yasuhiro Nagai, Keizo Murakawa, Takayuki Ishida, Tetsuya Fukuda. Generative adversarial network-based post-processed image super-resolution technology for accelerating brain MRI: comparison with compressed sensing. Acta radiologica (Stockholm, Sweden : 1987). 2023. 64. 1. 336-345
  • Takuma Kobayashi, Tatsuya Nishii, Kensuke Umehara, Junko Ota, Yasutoshi Ohta, Tetsuya Fukuda, Takayuki Ishida. Deep learning-based noise reduction for coronary CT angiography: using four-dimensional noise-reduction images as the ground truth. Acta radiologica (Stockholm, Sweden : 1987). 2022. 2841851221141656-2841851221141656
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MISC (15件)：
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特許 (1件)：
講演・口頭発表等 (18件)：
  • 情報処理と医療情報
    (放射線医学総合研究所 第16回医学物理コース(WebEx) 2020)
  • AIイメージングは新たなモダリティになり得るか:現状と将来展望
    (第76回日本放射線技術学会総会学術大会(JRC2020web) 2020)
  • 放射線医学におけるAIイメージング
    (日本光学会 第4回AI Optics研究会(オンライン開催) 2020)
  • 敵対的生成ネットワークを用いたAIイメージングによるMRI高速撮像の基礎的検討
    (第47回日本放射線技術学会秋季学術大会 2019)
  • ディープラーニングを用いた課題時fMRIの高精度化に向けた初期的検討
    (第47回日本放射線技術学会秋季学術大会 2019)
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学歴 (1件)：
  • - 2018 大阪大学 大学院医学系研究科
学位 (1件)：
  • 博士(保健学) (大阪大学)
経歴 (11件)：
  • 2021/07 - 現在 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構 主任研究員
  • 2021/04 - 現在 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構 量子生命・医学部門 量子医科学研究所(旧 放射線医学総合研究所)分子イメージング診断治療研究部 医工連携画像研究グループ(併任)
  • 2021/04 - 現在 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構 量子生命・医学部門 QST病院 医療技術部 医療情報室
  • 2018/10 - 現在 大阪大学 大学院医学系研究科 招へい教員
  • 2021/04 - 2023/03 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構 QST未来ラボ 量子医療AI研究グループ(併任)
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委員歴 (2件)：
  • 2024/04 - 現在 日本放射線技術学会 次世代データサイエンス推進特別委員会 委員
  • 2020/04 - 現在 重粒子線治療多施設共同臨床研究組織(J-CROS) データセンター委員
受賞 (6件)：
  • 2023/11 - 第109回北米放射線学会(RSNA2023) Certificate of Merit Award(Beyond the Hype: The Power of GANs in Restoring MRI Texture)
  • 2019/12 - 第105回北米放射線学会(RSNA2019) Cum Laude Award(Artificial Intelligence-Driven Imaging for Ultra-Fast MRI: Cutting-Edge Technology and Clinical Application)
  • 2017/11 - 第103回北米放射線学会(RSNA2017) Certificate of Merit Award(Ensemble Deep Learning of Computer-aided Detection for Colon Cancer Screening in CT Colonography)
  • 2017/11 - AuntMinnie.com Roadie 2017 Award(Women's Informatics)(Deep Learning Super-Resolution Imaging for Enhancing Image Resolution in Digital Mammography)
  • 2017/11 - 第103回北米放射線学会(RSNA2017) Certificate of Merit Award(Standing on the Shoulders of Giants: State-of-the-Art Deep-Learning Super-Resolution Imaging for Radiology)
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所属学会 (6件)：
IEEE ,  SPIE ,  医用画像情報学会 ,  日本医用画像工学会 ,  日本放射線技術学会 ,  北米放射線学会
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