研究者
J-GLOBAL ID：201801007560395550   更新日: 2024年11月15日

植田 琢也

ウエダ タクヤ | Ueda Takuya
所属機関・部署：
東北大学大学院医学系研究科 保健学専攻画像診断学分野

東北大学大学院医学系研究科 保健学専攻画像診断学分野 について


職名： 教授
その他の所属（所属・部署名・職名） (1件)：
  • 東北大学病院  放射線診断科
研究分野 (1件)： 放射線科学
研究キーワード (3件)： 深層学習 ,  数値流体力学 ,  放射線診断学
競争的資金等の研究課題 (11件)：
  • 2023 - 2026 人工知能を用いたもやもや病における病期進行予測モデルの開発
  • 2023 - 2026 肺高血圧における両心房、心室の四次元ストレイン評価による新たな予後予測指標の確立
  • 2021 - 2024 新型コロナウイルス感染症療養患者の健康管理アルゴリズム確立及び管理ツールの開発
  • 2020 - 2024 説明可能AIによるトモシンセシス画像診断支援システムの開発
  • 2019 - 2023 人工知能による救急傷病患者の画像診断支援システム開発研究
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論文 (104件)：
  • Ken Oba, Maki Adachi, Tomoya Kobayashi, Eichi Takaya, Daiki Shimokawa, Toshinori Fukuda, Kengo Takahashi, Kazuyo Yagishita, Takuya Ueda, Hiroko Tsunoda. Deep learning model to predict Ki-67 expression of breast cancer using digital breast tomosynthesis. Breast cancer (Tokyo, Japan). 2024
  • 伊藤 里奈, 稲森 瑠星, 廣谷 芽衣, 松田 菜南子, 八島 拓海, 高屋 英知, 小林 智哉, 植田 琢也. 正解ラベルに尤度マップを用いた弱教師あり学習によるマンモグラフィ画像における乳癌検出AIの検討. 日本放射線技術学会雑誌. 2023. 79. 9. 1027-1027
  • 村上 弘晃, 河端 真広, 高屋 英知, 小林 智哉, 大田 英揮, 高瀬 圭, 植田 琢也. MRI画像の前立腺癌セグメンテーションにおけるマルチシーケンス画像を用いたDeep Learningの有用性. 日本放射線技術学会雑誌. 2023. 79. 9. 1075-1075
  • Kenji Nakano, Kotaro Nochioka, Satoshi Yasuda, Daito Tamori, Takashi Shiroto, Yudai Sato, Eichi Takaya, Satoshi Miyata, Eiryo Kawakami, Tetsuo Ishikawa, et al. Machine learning approach to stratify complex heterogeneity of chronic heart failure: A report from the CHART-2 study. ESC heart failure. 2023. 10. 3. 1597-1604
  • Hiroaki Baba, Saori Ikumi, Shotaro Aoyama, Tetsuo Ishikawa, Yusuke Asai, Nobuaki Matsunaga, Norio Ohmagari, Hajime Kanamori, Koichi Tokuda, Takuya Ueda, et al. Statistical Analysis of Mortality Rates of Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) Patients in Japan Across the 4C Mortality Score Risk Groups, Age Groups, and Epidemiological Waves: A Report From the Nationwide COVID-19 Cohort. Open forum infectious diseases. 2023. 10. 1. ofac638
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MISC (49件)：
  • 針尾文仁, 高屋英知, 高屋英知, 小林智哉, 小仲悠真, 佐藤潤平, 菅原圭亮, 植田琢也, 岡本嘉一. 乳癌セグメンテーションにおけるアクティブラーニングおよび弱ラベリングの検討. 日本診療放射線技師会誌. 2024. 71. 10
  • 菅原圭亮, 高屋英知, 高屋英知, 小林智哉, 植田琢也, 岡本嘉一. X線画像に対するガウシアンノイズの付与がAIモデルの学習に与える影響. 日本診療放射線技師会誌. 2024. 71. 10
  • 水藤 寛, Huynh Q. H. Viet, 滝沢 研二, 植田 琢也. 招待講演 医用画像を用いた血流シミュレーションと幾何学的特徴量抽出 (医用画像). 電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報. 2017. 117. 117. 31-33
  • 植田 琢也. Q&Aでおさえるvascular imaging最重要ポイント 大動脈:大動脈解離の分類や用語を教えてください. 臨床画像. 2017. 33. 306-309
  • 水藤 寛, 滝沢 研二, TEZDUYAR Tayfun E., 植田 琢也. 2A15 胸部大動脈の形状と壁面応力分布及び病態の関係(OS11-3:生体流れの計算バイオメカニクス:疾病の再現および診断・治療への応用(3)). バイオエンジニアリング講演会講演論文集. 2015. 2015. 27. 309-309
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特許 (1件)：
  • 画像処理用ディジタルフィルタ、画像処理装置、画像処理方法、および、プログラム
書籍 (10件)：
  • 画像診断 Vol.40 No.12
    学研メディカル秀潤社,学研プラス (発売) 2020 ISBN:9784780905335
  • ここから始める循環器疾患のCT・MRI : 心臓・頸部血管・胸部・腹部・末梢血管疾患Case Review
    学研メディカル秀潤社,学研プラス (発売) 2020 ISBN:9784780909937
  • 循環器ジャーナル Vol.67
    医学書院 2019
  • CCUレジデントマニュアル (第2版)
    医学書院 2016
  • 画像診断別冊 KEY BOOKシリーズ
    学研メディカル秀潤社 2016
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講演・口頭発表等 (105件)：
  • 画像AI分野の人材育成について
    (LHSI・21CMI Webinar 『21世紀メディカルAIフォーラム』 2022)
  • 医療におけるAIの現状と未来〜医療の中で正しく活用していくために〜
    (第99回 レントゲン祭記念講演会 2022)
  • 医療におけるAIの現状と未来〜医療の中で正しく活用していくために〜
    (第13回 九州・山口循環器画像研究会 2022)
  • デザイン思考にもとづく医療AI研究のための人材育成
    (第35回 JCRミッドウィンターセミナー 2022)
  • 医療におけるAIの現状と未来
    (第429回CBI学会講演会 2022)
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学歴 (2件)：
  • 2000 - 2004 千葉大学大学院 医学研究院
  • 1988 - 1994 千葉大学 医学部
学位 (1件)：
  • 医学博士 (千葉大学)
経歴 (8件)：
  • 2018/09 - 現在 東北大学大学院医学研究院 保健学専攻画像診断学分野 教授
  • 2018/01 - 2018/08 東北大学病院 放射線科 准教授
  • 2015/04 - 2017/12 誠馨会千葉メディカルセンター 放射線科 部長
  • 2011/04 - 2015/03 聖路加国際病院 放射線科 医官
  • 2009/07 - 2011/03 千葉大学医学部附属病院 放射線科 講師
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受賞 (4件)：
  • 2010/03 - European Congress of Radiology Cum Laude
  • 2006/03 - European Congress of Radiology Certificate of Merit
  • 2005/05 - コニカミノルタ コニカミノルタ画像科学奨励賞
  • 2003/11 - Radiological Society of North America Excellence in Design Award
所属学会 (5件)：
Society of Cardiovascular CT ,  Asian Society of Cardiovascular Imaging ,  European Congress of Radiology ,  Radiological Society of North America ,  日本医学放射線学会
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