KONDO YOHAN

コンドウヨハン | KONDO YOHAN

Affiliation and department：
Job title： Professor
Homepage URL (1)： http://www.clg.niigata-u.ac.jp/~kondoy/

Research field (1)： Medical systems

Research theme for competitive and other funds (11)：

2024 - 2027 生前/死後CT画像の骨形状情報に基づく個人同定システムの開発
2024 - 2027 抗がん剤脱毛時の発毛段階に即したスカルプケアを目標とした頭皮画像評価の策定
2022 - 2025 Delta-radiomicsを応用したVMAT患者個別QAシステムの開発
2021 - 2024 ディープラーニングを用いたマンモグラム時系列解析による対側乳癌予測システムの開発
2019 - 2023 抗がん剤脱毛時の頭皮悪化が予測できるウィッグ装着型ウェアラブル端末の開発

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Papers (194)：

Shota Ichikawa, Yohan Kondo, Masashi Okamoto, Tatsuya Kondo, Naoya Takahashi. Automated Prediction of Thoracic Vertebral Body Diameters from Computed Tomography Scans Using Deep Learning. Journal of Health Sciences of Niigata University. 2024. 21. in press
Akira Hasegawa, Yohan Kondo. Effect of frame rate on image quality in cardiology evaluated using an indirect conversion dynamic flat-panel detector. Radiological physics and technology. 2024. 17. 4. 947-954
Mika Yamamuro, Yoshiyuki Asai, Takahiro Yamada, Yuichi Kimura, Kazunari Ishii, Yohan Kondo. Development and validation of the surmising model for volumetric breast density using X-ray exposure conditions in digital mammography. Medical & Biological Engineering & Computing. 2024
Shota Ichikawa, Makoto Ozaki, Hideki Itadani, Hiroyuki Sugimori, Yohan Kondo. Deep learning-based correction for time truncation in cerebral computed tomography perfusion. Radiological Physics and Technology. 2024. 17. 3. 666-678
Haruyuki Watanabe, Yuina Ezawa, Eri Matsuyama, Yohan Kondo, Norio Hayashi, Sho Maruyama, Toshihiro Ogura, Masayuki Shimosegawa. Auto-evaluation of skull radiograph accuracy using unsupervised anomaly detection. Journal of X-Ray Science and Technology. 2024. 32. 4. 1151-1162

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MISC (64)：

Yohan Kondo. Calculation of Machine Learning-related Statistics and Evaluation Values Using Scikit-learn. Japanese Journal of Radiological Technology. 2023. 79. 12. 1387-1394
近藤世範, 佐藤充, 岡本昌士, 高橋直也. 生前/死後CT画像の胸椎形状特徴を生体指紋とした個人識別法の開発. RadFan. 2023. 21. 3. 28-31
近藤世範. 画像診断用人工知能 - コンピュータ支援診断(CAD). 医学のあゆみ. 2022. 281. 12. 1173-1178
箭原康人, 箭原康人, 関庄二, 田村愛, 李鎔範, 牧野紘士, 二川隼人, 亀井克彦, 川口善治. Deep convolutional neural network predicts the curve progression in adolescent idiopathic scoliosis. Journal of Spine Research (Web). 2022. 13. 3
中山裕介, 田村愛, 近藤世範, 佐藤充, 岡本昌士, 皆川靖子, 内山美枝子. DVT診断に至適な下肢静脈エコー断面像の自動識別. 日本生体医工学会大会プログラム・抄録集(Web). 2022. 61st

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Books (11)：

新・医用放射線科学講座医療画像情報工学第2版
医歯薬出版 2023 ISBN:4263206533
医用画像情報学 (診療放射線技術選書)
南山堂 2023 ISBN:4525279354
別冊医学のあゆみバイオインフォマティクスの世界
医歯薬出版 2023
2021-2022年版標準医用画像のためのディープラーニング実践編 (医療AIとディープラーニングシリーズ)
オーム社 2020 ISBN:4274226395
よくわかる医用画像情報学
オーム社 2018 ISBN:4274221318

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Lectures and oral presentations (20)：

深部静脈血栓症に対する簡易診断ツールの開発
(MDF2023第6回医工連携マッチング例会 2023)
画像診断支援AIの研究動向
(第77回新潟画像医学研究会 2023)
メディカルAIの最前線:AI-CADの研究事例紹介
(第765回新潟医学会例会シンポジウム 2022)
医療用AI研究の動向-AI-CADを中心に-
(3D PACS研究会:特別講演 2022)
Deep learningの現状と今日の目標設定
(医用画像情報学会:第5~8回深層学習実践セミナー教育講演(第5回:2020.11.1、第6回:2021.7.4、第7回:2021.1.24、第8回:2021.12.12,第10回:2022.12.11) 2021)

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Committee career (10)：

2022/04 - 現在日本医用画像工学会代議員
2022/01 - 現在 Radiological Physics and Technology Associate Editor
2014/06/01 - 現在医用画像情報学会理事
2018/04 - 2024/07 日本医用画像工学会論文編集委員
2015/04 - 2023/03 日本放射線技術学会演題審査委員

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Awards (11)：

2022/12 - CARS 2022(The 36th International Conference on Computer-Assisted Radiology and Surgery) Best Paper Award 3rd prize Use of deep learning to predict postoperative recurrence of lung adenocarcinoma from preoperative CT
2020/06 - 医用画像情報学会内田論文賞
2020/04 - 日本放射線技術学会技術奨励賞画像分野
2019/12 - Radiological Society of North America Certificate of Merit
2012/11/03 - 日本放射線技術学会東北部会学術奨励賞

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Association Membership(s) (6)：

Japanese Society for Medical and Biomedical Engineering , Japanese Society of Radiological Technology , The institute of Electronics, Information and Communication Engineers , The Japanese Society of Medical Imaging and Information Sciences , The Japanese Society of Medical Imaging Technology , Institute of Electrical and Electronics Engineers

※ Researcher’s information displayed in J-GLOBAL is based on the information registered in researchmap. For details, see here.

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