Asakawa Tetsuya

アサカワテツヤ | Asakawa Tetsuya

Affiliation and department：

Research field (2)： Medical systems , High-performance computing

Research theme for competitive and other funds (5)：

2022 - 2025 非侵襲的検査における深層学習を用いたマルチラベル問題での病症の推定
2021 - AIによる画像診断の研究
2017 - 2021 Research on Fine-grained 3D Shape Similarity Search and Automatic Captioning using Deep Learning
2020 - 2021 2020年度教育研究活性化経費
2019 - 2020 2019年度教育研究活性化経費

Papers (78)：

浅川徹也, 篠田拓樹, 戸川拓哉, 清水一生, 青野雅樹. 非造影CTにおける心臓の検出とカルシウムスコア分類. 電子情報通信学会技術研究報告(Web). 2024. 123. 409, PRMU2023-59. 47-52
浅川徹也, 篠田拓樹, 深津佑太, 戸川琢也, 清水一生, 青野雅樹. 深層学習による冠動脈ストレッチ画像からの狭窄判定の試み. 電子情報通信学会技術研究報告(Web). 2024. 123. 358, PRMU2023-49. 50-55
Tetsuya Asakawa. Disease estimation in multi-label problems using deep learning for non-invasive measurement. 2024. 39. 1. 78-81
Tetsuya Asakawa, Yuki Sugimoto, Hiroki Shinoda, Kazuki Shimizu, Takuya Togawa, Takuyuki Komoda, Masaki Aono. Cardiac Detection in Non-Contrast CT and Application to Calcium Scoring. IEEE 36th International Symposium on Computer-Based Medical Systems (CBMS). 2023. 2023-June. 446-449
篠田拓樹, 浅川徹也, 清水一生, 戸川拓哉, 野村契, 青野雅樹. Estimating the degree of coronary artery stenosis from non-contrast CT images using a 3D convolution model: Categorical approach. 電子情報通信学会技術研究報告(Web). 2023. 123. 256(MICT2023 25-36)

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MISC (2)：

Lectures and oral presentations (37)：

胸部CT画像による肺結核のマルチラベル分類
(電子情報通信学会総合大会 2023)
SRGANを用いた高解像度胸部CT画像におけるマルチラベル・マルチクラスでの病症の推定
(信学技法 (MI研究会) 2023)
ファインチューニグを用いた胸部X線ならびに心臓CT画像からの疾病の検出
(信学技法 (MI研究会) 2023)
Visual Sentiment Analysis Multiplying Deep learning and Vision Transformers
(2022)
Severity determination of chest CT data in tuberculosis patients using deep learning
(2021)

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Education (2)：

Committee career (4)：

Awards (5)：

2022/10 - 系長賞豊橋技術科学大学情報・知能工学系
2019/03 - DEIM2020(電子情報通信学会,情報処理学会,日本データベース学会) 学生プレゼンテーション賞ハンドクラフト画像特徴量と CNN 特徴量を組み合せた日本古典籍くずし字認識
2012/04 - 電気関係学会関西連合大会奨励賞
2011/10 - 臨床神経生理学最優秀賞心身状態に関連した情動的文章刺激による脳波のウェーブレット解析
2010/09 - WAC2010 Best Student Paper Award

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

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