Ueda Takuya

ウエダタクヤ | Ueda Takuya

Affiliation and department：
Job title：教授
Other affiliations (1)：

東北大学病院放射線診断科

Research field (1)： Radiology

Research keywords (3)： Deep learning , Computer fluid dynamics , Diagnostic Radiology

Research theme for competitive and other funds (11)：

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 Explainable AI diagnostic system for breast cancer using tomosynthesis
2019 - 2023 Development of imaging diagnosis support system for emergency patients by artificial intelligence

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Papers (103)：

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 (47)：

Blood flow simulation using medical imaging data and its relation to geometrical characteristics. 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
SUITO Hiroshi, TAKIZAWA Kenji, TEZDUYAR Tayfun E., UEDA Takuya. 2A15 Relations among morphology, wall stress and pathology in the thoracic aorta. 2015. 2015. 27. 309-309
植田琢也. 大動脈解離と類縁大動脈疾患治療ストラテジーに直結する画像診断. 画像診断. 2015. 35. 439-445
植田琢也. 知っておきたい循環器疾患のCT・MRI(1)-心臓・頸部血管疾患Case Review- 心臓大動脈弁狭窄症とTAVI(経カテーテル大動脈弁留置術). 画像診断. 2015. 35. 964-967

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Patents (1)：

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

Books (10)：

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
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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Lectures and oral presentations (105)：

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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Education (2)：

2000 - 2004 Chiba University Graduate School of Medicine
1988 - 1994 Chiba University School of Medicine

Professional career (1)：

PhD (Chiba University)

Work history (8)：

2018/09 - 現在 Tohoku University, Graduate School of Medicine Department of Clinical Imaging Professor
2018/01 - 2018/08 Tohoku University Hospital Department of Radiology Associate Professor
2015/04 - 2017/12 Seikeikai Chiba Medical Center Department of Radiology Director
2011/04 - 2015/03 St Luke's International Hospital Department of Radiology Faculty Staff
2009/07 - 2011/03 Chiba University Hospital Department of Radiology Assistant Professor

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Awards (4)：

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

Association Membership(s) (5)：

Society of Cardiovascular CT , Asian Society of Cardiovascular Imaging , European Congress of Radiology , Radiological Society of North America , JAPAN RADIOLOGICAL SOCIETY

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

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