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所属機関・部署：
職名： 准教授
その他の所属（所属・部署名・職名） (1件)：
競争的資金等の研究課題 (9件)：
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講演・口頭発表等 (154件)：
学位 (1件)：
経歴 (3件)：
受賞 (2件)：
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千葉大学 フロンティア医工学センター
千葉大学 フロンティア医工学センター について
職名： 准教授
その他の所属（所属・部署名・職名） (1件)：
- 東京大学 医学部附属病院コンピュータ画像診断学/予防医学講座 特任研究員
- 2024 - 2029 生体波動物性に基づく超音波病理学の創出
- 2023 - 2027 人工知能を用いた高精度LPRD診断支援システムの開発
- 2023 - 2026 超音波病理学の基盤となる総合生体物性データベースによる肝疾患の非侵襲定量評価
- 2023 - 2026 診断に特化したBERTファインチューニングモデルの開発
- 2023 - 2026 超音波病理学の基盤となる総合生体物性データベースによる肝疾患の非侵襲定量評価
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- Huitao Wang, Takahiro Nakajima, Kohei Shikano, Yukihiro Nomura, Toshiya Nakaguchi. Diagnosis of Lung Cancer Using Endobronchial Ultrasonography Image Based on Multi-Scale Image and Multi-Feature Fusion Framework. Tomography. 2025
- Zhe Li, Aya Kanazuka, Atsushi Hojo, Yukihiro Nomura, Toshiya Nakaguchi. Multi-metric assessment of hand motion with multi-camera for puncture technique training. Measurement. 2025
- Rizki Nurfauzi, Ayaka Baba, Taka-aki Nakada, Toshiya Nakaguchi, Yukihiro Nomura. Automated detection of traumatic bleeding in CT images using 3D U-Net# and multi-organ segmentation. Biomedical Physics & Engineering Express. 2025
- Shouhei Hanaoka, Yukihiro Nomura, Naoto Hayashi, Issei Sato, Soichiro Miki, Takeharu Yoshikawa, Hisaichi Shibata, Takahiro Nakao, Tomomi Takenaga, Hiroaki Koyama, et al. Deep generative abnormal lesion emphasization validated by nine radiologists and 1000 chest X-rays with lung nodules. PLOS ONE. 2024
- Zhe Li, Aya Kanazuka, Atsushi Hojo, Yukihiro Nomura, Toshiya Nakaguchi. Multi-Modal Fusion Network with Multi-Head Self-Attention for Injection Training Evaluation in Medical Education. Electronics. 2024
- 野村 行弘. 【胸部の最新画像情報2022】肺癌画像診断におけるAI活用. 臨床放射線. 2022. 67. 1. 11-17
- M Takahashi, T Takenaga, Y Nomura, S Hanaoka, M Nemoto, T Yoshikawa, N Hayashi, S Abe. A preliminary study on creating a ground-truth image for deep learning-based body fat segmentation in MRI using multi-atlas segmentation. International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery. 2020. 15. S1. 205-206
- 粟井和夫, 檜垣徹, 中村優子, 成田圭吾, 寺田大晃, 福本航, 坂根寛晃, 野村行弘. シリーズ新潮流 Vol.9-The Next Step of Imaging Technology 人工知能で医療は変わるのか-加速する医療分野のAI開発の現在と未来 臨床におけるAI活用の現状と展望 1.画像診断支援のためのAIの活用. Innervision. 2018. 33. 7. 50-54
- 吉川 健啓, 野村 行弘, 佐藤 一誠, 林 直人, 花岡 昇平, 三木 聡一郎, 阿部 修. 【画像診断における人工知能(AI)技術】オンライン学習および転移学習の併用による画像診断支援システムの動的高性能化. 臨床放射線. 2017. 62. 10. 1237-1243
- S. Miki, N. Hayashi, Y. Nomura, Y. Masutani. Time to check CAD results. American Journal of Neuroradiology. 2016. 37. 12. E81
- Clinical machine learning in action: CAD system design, development, tuning, and long-term experience
IGI Global 2013
-
医学物理における放射線科学の革新 人工知能技術による放射線診断技術の革新
(日本放射線技術学会総会学術大会予稿集 2023) -
深層学習を用いたUltra-short TE MR画像における肺野・気管支領域の自動抽出
(日本放射線技術学会総会学術大会予稿集 2023) -
上部消化管内視鏡動画解析による自動診療報酬算定システムの開発
(Gastroenterological Endoscopy 2022) -
マンモグラフィ画像のRadiomics特徴量の臨床データとの相関について
(日本医学放射線学会秋季臨床大会抄録集 2022) -
差分プライバシーによる医用画像の匿名化と肺炎検出性能へ与える影響
(日本医学放射線学会秋季臨床大会抄録集 2022)
- 博士(工学) (千葉大学)
- 2021/07 - 現在 千葉大学 フロンティア医工学センター 准教授
- 2019/05 - 2021/06 東京大学 医学部附属病院 特任講師
- 2006/04 - 2019/04 東京大学 医学部附属病院 特任研究員
- 2020/05 - 日本医学放射線学会 JJR優秀論文賞
- 2015/11 - 日本医用画像工学会 MIT誌論文賞 遠隔読影環境における多施設連携型CAD開発、実運用、および継続的性能改善
※ J-GLOBALの研究者情報は、researchmapの登録情報に基づき表示しています。 登録・更新については、こちらをご覧ください。
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