Rchr
J-GLOBAL ID：201801021381911298
Update date: Jun. 29, 2024
Hasegawa Akira
ハセガワ アキラ | Hasegawa Akira
Affiliation and department：
Research field (1)：
Radiology
Research keywords (6)：
SPIDDM
, 医用画像解析
, 虚血性心疾患
, Artificial Intelligence
, 腹部超音波画像
, computed tomography
Research theme for competitive and other funds (3)：
- 2024 - 2027 深層学習を用いた超音波画像からのSPIDDM診断支援システムの開発
- 2020 - 2023 Development of Deep Convolutional Neural Network for Computer-Aided Diagnosis of Ischemic Heart Disease
- 2017 - 2023 心臓カテーテル撮影における動画倍速駆動処理技術の開発
Papers (16)：
-
Akira Hasegawa, Katsuhiro Ichikawa, Yusuke Morioka, Hiroki Kawashima. A tin filter's dose reduction effect revisited: Using the detectability index in low-dose computed tomography for the chest. Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB). 2022. 99. 61-67
-
Akifumi Yoshida, Yohan Kondo, Norihiko Yoshimura, Tatsuya Kuramoto, Akira Hasegawa, Tsutomu Kanazawa. U-Net-based image segmentation of the whole heart and four chambers on pediatric X-ray computed tomography. Radiological physics and technology. 2022. 15. 2. 156-169
-
長谷川 晃, 吉田 皓文, 児玉 直樹. 冠動脈CT画像における石灰化とステントの高精度な自動分類を目的とした深層学習改良の試み-Deep learning improvement for accurate automatic classification of calcification and stents in coronary computed tomography angiography. JART = 日本診療放射線技師会誌. 2022. 69. 4. 365-371
-
Akifumi Yoshida, Yongbum Lee, Norihiko Yoshimura, Tatsuya Kuramoto, Akira Hasegawa, Tsutomu Kanazawa. Automated heart segmentation using U-Net in pediatric cardiac CT. Measurement: Sensors. 2021. 18. 100127-100127
-
Structure optimization of deep convolutional neural network for automatic classification of calcifications and stents in coronary computed tomography angiography. 2020. 20. 2. 9-15
ｍore...
MISC (32)：
-
長谷川晃, 佐藤公紀, 松田莉歩. 超音波検査における撮像方向によるDeep Convolutional Neural Networkの膵臓自動認識精度の比較. 日本放射線技術学会総会学術大会予稿集. 2023. 79th
-
長谷川晃. Current status of automated CCTA analysis system development using deep learning. 月刊Precision Medicine. 2022. 5. 1
-
長谷川晃. Development of automated CCTA analysis system using deep learning. 月刊Precision Medicine. 2022. 5. 9
-
吉田皓文, 吉田皓文, 李鎔範, 吉村宣彦, 倉元達矢, 長谷川晃, 金沢勉. U-Netを用いた小児心臓CTからの全心臓領域分割. 日本放射線技術学会総会学術大会予稿集. 2021. 77th
-
長谷川晃, 吉田皓文, 市川勝弘. 頭部CT撮影における6種類の逐次近似画像再構成法の性能比較. 新潟医療福祉学会誌. 2020. 20. 1
ｍore...
Books (1)：
-
CT super basic
オーム社 2015 ISBN:9784274217807
Education (1)：
- 2015 - 2022 Kanazawa University Graduate School of Medical Science
Work history (4)：
- 2019/04 - 現在 Niigata University of Health and Welfare Faculty of Medical Technology, Department of Radiological Technology
- 2017/04 - 2019/03 新潟大学ビックデータアクティベーション研究センター
- 2014/10 - 2019/03 Niigata University Faculty of Medicine, School of Health Sciences
- 2004/04 - 2014/09 富山赤十字病院 医療技術部放射線技術課
Committee career (1)：
- 2009/04 - 現在 日本放射線技術学会中部支部CT研究会 世話人
Awards (7)：
Association Membership(s) (5)：
一般社団法人 日本医用画像工学会
, 医用画像情報学会
, 日本CT技術学会
, (公社)日本診療放射線技師会
, (公社)日本放射線技術学会
