藤岡友之

フジオカトモユキ | Tomoyuki Fujioka

所属機関・部署：
職名：准教授
ホームページURL (1件)： https://www.tmd.ac.jp/med/mrad/

研究分野 (1件)：放射線科学

研究キーワード (3件)：人工知能 , 画像診断 , 放射線医学

競争的資金等の研究課題 (10件)：

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論文 (90件)：

Takeshi Nakaura, Rintaro Ito, Daiju Ueda, Taiki Nozaki, Yasutaka Fushimi, Yusuke Matsui, Masahiro Yanagawa, Akira Yamada, Takahiro Tsuboyama, Noriyuki Fujima, et al. The impact of large language models on radiology: a guide for radiologists on the latest innovations in AI. Japanese journal of radiology. 2024
Arisa Sato, Tomoyuki Fujioka, Iichiroh Onishi, Emi Yamaga, Leona Katsuta, Kazunori Kubota, Yuichi Kumaki, Toshiyuki Ishiba, Goshi Oda, Ukihide Tateishi. Arterial Calcification Disappearance in Breast Imaging: A Key Indicator for Transition to Invasive Ductal Carcinoma. Diagnostics. 2024
Kazunori Kubota, Tomoyuki Fujioka, Ukihide Tateishi, Mio Mori, Yuka Yashima, Emi Yamaga, Leona Katsuta, Ken Yamaguchi, Mitsuhiro Tozaki, Michiro Sasaki, et al. Investigation of imaging features in contrast-enhanced magnetic resonance imaging of benign and malignant breast lesions. Japanese Journal of Radiology. 2024
Miyako Nara, Tomoyuki Fujioka, Mio Mori, Tomoyuki Aruga, Ukihide Tateishi. Correction to: Prediction of breast cancer risk by automated volumetric breast density measurement. Japanese journal of radiology. 2024
Masayuki Shimada, Kota Yokoyama, Tomoyuki Fujioka, Hiroki Mori, Ukihide Tateishi. Epithelioid hemangioma, a benign vascular lesion mimicking malignancy in [18F]FDG PET/CT. European journal of nuclear medicine and molecular imaging. 2024

MISC (64件)：

久保田一徳, 八嶋夕絵, 森美央, 山鹿絵美, 佐藤有紗, 勝田玲於奈, 藤岡友之. 【非典型症例と類似疾患を知ってCommon Diseaseを極める】その他乳房乳癌. 臨床放射線. 2023. 68. 12. 1353-1357
藤岡友之, 勝田玲於奈, 山鹿絵美, 八嶋夕絵, 立石宇貴秀. 【放射線科医がもっているべき超音波検査の知識】乳腺. 臨床画像. 2023. 39. 11. 1232-1240
藤岡友之, 久保田一徳. 【これからの乳癌検診はこうなる!】AIを活用したマンモグラフィ検診の未来. Rad Fan. 2023. 21. 12. 49-52
藤岡友之, 久保田一徳, 立石宇貴秀. 【Women's Imaging 2023 Breast Imaging Vol.18 アフターコロナの乳腺画像診断】乳腺画像診断におけるAI技術の進歩 4.乳腺画像診断AIの最新トピックス. INNERVISION. 2023. 38. 8. 31-32
片岡正子, 井上謙一, 植田琢也, 藤岡友之, 菊池真理, 山本陽一朗, 玉城研太朗, 鈴木貴, 戸井雅和. 【乳癌診断と治療における押さえるべきトレンド】乳癌学会におけるAI(artificial intelligence)の活用に向けた取り組み画像と病理を中心に. Rad Fan. 2023. 21. 7. 17-21

書籍 (5件)：

講演・口頭発表等 (153件)：

The Future of AI in;Breast Imaging Diagnostics;Bridging Medicine;Engineering
(アーヘン工科大学/東京工業大学/東京医科歯科大学 Joint Workshop 2024)
ここまで出来る最新の乳房超音波AI
(超音波医学 Supplement 2023)
乳房超音波におけるAI(人工知能)活用の展望
(乳腺甲状腺超音波医学 2023)
MRIガイド下乳房生検の実際(診療放射線技師の立場から)
(日本乳癌画像研究会プログラム・抄録集 2023)
乳癌の骨転移と肋骨骨折の鑑別に超音波検査が有用であった一例
(日本乳癌画像研究会プログラム・抄録集 2023)

学歴 (2件)：

経歴 (8件)：

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委員歴 (2件)：

受賞 (4件)：

2024/02 - 日本対がん協会 2023年度がん検診研究助成 AIがマンモグラフィ検診にもたらす影響:受診者の視点からの分析
2022/04 - 日本医学放射線学会 JJR研究継続奨励賞
2021/04 - 日本医学放射線学会 JJR Most Often Cited Paper Award in 2020 Fujioka T, Kubota K, Mori M, et al. Distinction between benign and malignant breast masses at breast ultrasound using deep learning method with convolutional neural network. Jpn J Radiol. 2019;37(6):466-472. doi:10.1007/s11604-019-00831-5
2019/04 - 日本医学放射線学会 2018年度Bayer研究助成深層学術(Deep learning)による超音波で検出された乳房腫瘤の良悪性鑑別診断

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藤岡 友之