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J-GLOBAL ID：201801018814055684   Update date: Apr. 30, 2024

Ota Junko

Ota Junko
Affiliation and department：
National Institutes for Quantum and Radiological Science and Technology

About National Institutes for Quantum and Radiological Science and Technology


Other affiliations (2)：
Homepage URL  (1)： https://nrid.nii.ac.jp/ja/nrid/1000090825001/
Research field  (2)： Medical systems ,  Radiology
Research keywords  (4)： 脳機能解析 ,  医用画像処理 ,  ディープラーニング ,  超解像
Research theme for competitive and other funds  (5)：
  • 2023 - 2027 Advanced Artificial Neurogragh Platform Linking Brain Structure and Function
  • 2023 - 2027 Augmented Intelligence for Breaking the "50 Millisecond Barrier" of Temporal Resolution in Cardiac CT Imaging
  • 2022 - 2025 Functional brain network analysis and biomarker development of risk factors for anxiety and obsessive-compulsive disorder
  • 2019 - 2022 非侵襲で低コストな高精度脳機能検査を実現する高解像度fMRIの開発
  • - 2016 2016年度後期 国際会議論文発表助成
Papers (29)：
  • Yusuke Sudo, Junko Ota, Tsunehiko Takamura, Rio Kamashita, Sayo Hamatani, Noriko Numata, Ritu Bhusal Chhatkuli, Tokiko Yoshida, Jumpei Takahashi, Hitomi Kitagawa, et al. Comprehensive elucidation of resting-state functional connectivity in anorexia nervosa by a multicenter cross-sectional study. Psychological medicine. 2024. 1-14
  • Hisateru Ohba, Yoshihiro Nakada, Hodaka Numasaki, Kensuke Umehara, Junko Ota, Yasuo Okuda, Teruki Teshima, Kazuhiko Ogawa, Katsumasa Nakamura. A JROD survey: nationwide overview of radiotherapy data from 2015 to 2021. Journal of radiation research. 2023
  • Tatsuya Nishii, Takuma Kobayashi, Tatsuya Saito, Akiyuki Kotoku, Yasutoshi Ohta, Satoshi Kitahara, Kensuke Umehara, Junko Ota, Hiroki Horinouchi, Yoshiaki Morita, et al. Deep Learning-based Post Hoc CT Denoising for the Coronary Perivascular Fat Attenuation Index. Academic Radiology. 2023. 30. 11. 2505-2513
  • Kohei Kurita, Takayuki Obata, Chihiro Sutoh, Daisuke Matsuzawa, Naoki Yoshinaga, Jeff Kershaw, Ritu Bhusal Chhatkuli, Junko Ota, Eiji Shimizu, Yoshiyuki Hirano. Individual cognitive therapy reduces frontal-thalamic resting-state functional connectivity in social anxiety disorder. Frontiers in psychiatry. 2023. 14. 1233564-1233564
  • Takuma Kobayashi, Tatsuya Nishii, Kensuke Umehara, Junko Ota, Yasutoshi Ohta, Tetsuya Fukuda, Takayuki Ishida. Deep learning-based noise reduction for coronary CT angiography: using four-dimensional noise-reduction images as the ground truth. Acta radiologica (Stockholm, Sweden : 1987). 2022. 2841851221141656-2841851221141656
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MISC (12)：
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Patents (1)：
Lectures and oral presentations  (12)：
  • 閾値下社交不安の病態解明のための脳機能解析
    (第15回日本不安症学会学術大会 2023)
  • 閾値下社交不安の安静時脳機能結合に対する探索的検討
    (第14回日本不安症学会学術大会 2022)
  • DCNNを用いた胸部X線画像における骨領域のセグメンテーション
    (第180回医用画像情報学会春季大会 2018)
  • スパースコーディング超解像処理の医用画像に対する特性の検討
    (第36回日本医用画像工学会大会 2017年7月 2017)
  • MRI画像に対するスパースコーディング超解像処理の有用性
    (第36回日本医用画像工学会大会 2017)
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Education (1)：
  • - 2018 大阪大学大学院 医学系研究科 保健学専攻
Professional career (1)：
  • 博士(保健学) (大阪大学)
Work history (5)：
  • 2023/04 - 現在 National Institutes for Quantum and Radiological Science and Technology
  • 2022/04 - 現在 子どものこころの発達教育研究センター 特任助教(兼任)
  • 2018/10 - 現在 大阪大学大学院 医学系研究科 招へい教員(兼任)
  • 2018/04 - 2023/03 National Institutes for Quantum and Radiological Science and Technology
  • 2020/05 - 2022/03 Chiba University
Awards (9)：
  • 2023/11 - Radiological Society of North America (RSNA) Certificate of Merit Award
  • 2023/05 - 日本不安症学会 若手優秀演題賞受賞 第15回日本不安症学会学術大会 若手優秀演題賞受賞
  • 2019/11 - 105th Radiological Society of North America Cum Laude Award(RSNA2019) Artificial Intelligence-Driven Imaging for Ultra-Fast MRI: Cutting-Edge Technology and Clinical Application
  • 2017/11 - AuntMinnie.com Roadie 2017 Award(Women's Informatics)(Deep Learning Super-Resolution Imaging for Enhancing Image Resolution in Digital Mammography) (Ota J, Umehara K, Endo T, Ishida T. Deep Learning Super-Resolution Imaging for Enhancing Image Resolution in Digital Mammography.)
  • 2017/11 - Radiological Society of North America Certificate of Merit Standing on the Shoulders of Giants: State-of-the-Art Deep-Learning Super-Resolution Imaging for Radiology
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※ Researcher’s information displayed in J-GLOBAL is based on the information registered in researchmap. For details, see here.

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