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J-GLOBAL ID：200901061001400271   Update date: Oct. 16, 2024

Yamamoto Megumi

ヤマモト メグミ | Yamamoto Megumi
Affiliation and department：
Hiroshima International University Faculty of Health Sciences, Department of Clinical Radiology

About Hiroshima International University Faculty of Health Sciences, Department of Clinical Radiology


Job title： Lecture
Research field  (2)： Medical systems ,  Radiology
Research keywords  (9)： モーションアーチファクト ,  Digital Subtraction Angiography ,  血管造影 ,  DSA ,  コンピュータ支援診断 ,  医用画像工学 ,  医用画像処理 ,  Image processing ,  Medical Physics
Research theme for competitive and other funds  (12)：
  • 2020 - 2024 DSA based on a new principle using adversarial GAN
  • 2014 - 2017 Development of super high resolution DSA for coronary artery
  • 2017 - 深層学習を応用した動態3D-DSA法の開発
  • 2014 - 超高精細の心臓DSA法の開発
  • 2013 - 高速リアルタイム画像処理を可能とする超高精細の心臓DSA法の開発
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Papers (22)：
  • 山本めぐみ, 大倉保彦. Development of the DSA Method for Coronary Angiography Using Deep Learning Techniques. 日本放射線技術学会雑誌. 2022. 78. 2. 139
  • Rei Hashimoto, Megumi Yamamoto, OKURA Yasuhiko. Effect of Super Resolution Processing Using Deep Learning Technique on SPECT Projection Images. 2019. 267
  • 山本 めぐみ, 大倉 保彦. DSAへの深層学習の応用. 日本放射線技術学会雑誌. 2017. 73. 9. 892-892
  • Kenji Hoshi, Tsukasa Kanda, Akira Nagao, Megumi Yamamoto, Yasuhiko, Ohkura, Kazuyoshi Gamada. Can the Area and Distribution of the Bone Marrow Edema in Knee Osteoarthritis be Reduced by a Rotational Knee Exercise Program?. Japanese Journal of Medical Physic. 2015
  • Takayuki Ishida, Megumi Yamamoto, Yasuhiko Okura. Subtraction techniques for ct and DSA and automated detection of lung nodules in 3D CT. Computational Intelligence in Biomedical Imaging. 2013. 9781461472452. 377-397
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MISC (20)：
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Patents (3)：
  • 生体画像処理装置、出力画像製造方法、学習結果製造方法、及びプログラム
  • コンピュータを用いた3次元胸部CT画像から結節状陰影を検出する方法およびその装置ならびにコンピュータプログラム
  • 画像処理方法および画像処理装置
Books (3)：
  • 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
  • スマート医療テクノロジー
    2019 ISBN:9784860436193
  • Computational Intelligence in Biomedical Imaging.
    2013 ISBN:146147244X
Lectures and oral presentations  (61)：
  • SPECT image reconstruction from sparse projection data using deep learning model trained by randomly generate training phantom
    (2023)
  • 深層学習の画像生成モデルを使ったDSA法に関する研究
    (日本放射線技術学会第79回総会学術大会 2023)
  • Development of Coronary DSA method by U-net Based Model with Transfer Learning
    (2020)
  • Feasibility of 3Deep Learning Approach for Super Resolution Processing on SPECT Images
    (2020)
  • Development of a new method to reduce motion artifacts for DSA
    (IUPSM2018 World congress on Medical physics & Biomedical Engineering 2018)
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Works (4)：
  • 日本放射線技術学会 平成22年度国際研究集会派遣助成
    2010 -
  • 広島国際大学特別研究助成「メタボリックシンドローム予防や改善のためのMRIによる内臓脂肪面積測定支援ソフトの開発」
    2008 -
  • 日本放射線技術学会 平成20年度海外研修派遣(スタンフォード大学(アメリカ合衆国カリフォルニア州))
    2008 -
  • 広島国際大学特別研究助成「胸部単純X線写真における結節状陰影の自動検出法の開発」
    2006 -
Education (3)：
  • 2005 - 2008 広島国際大学大学院 博士後期課程 総合人間科学研究科 医療工学専攻
  • 2003 - 2005 広島国際大学大学院 博士前期課程 総合人間科学研究科 医療工学専攻
  • 1999 - 2003 Hiroshima International University Faculty of Health Sciences Department of Clinical Radiology
Work history (8)：
  • 2023/09 - 現在 Onomichi City University
  • 2021/04 - 現在 広島国際大学 保健医療学部 診療放射線学科 講師
  • 2008/04 - 2023/03 医療法人ヤマナ会東広島記念病院・リウマチ膠原病センター・生活習慣病センター 診療放射線技師業務一般 非常勤職員
  • 2005/04 - 2021/03 Hiroshima International University 保健医療学部 診療放射線学科
  • 2006/01 - 2006 広島大学医学部附属病院 核医学・マンモグラフィ等 研修生
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Committee career (5)：
  • 2017/05 - 現在 日本放射線技術学会 画像部会委員
  • 2020/05 - 2024/06 医用画像情報学会 常務理事
  • 2022/06 - 医用画像情報学会 令和4年度年次(第193回)大会実行委員長
  • 2016/02 - 2016/02 医用画像情報学会 第174回実行委員長
  • 2007/04 - 2011/03 日本放射線技術学会中国・四国部会 画像情報研究会
Awards (8)：
  • 2023/11 - JSRT中国・四国支部 JSRT中国・四国支部2023年度支部論文表彰
  • 2023/04 - 日本放射線技術学会 技術奨励賞(画像分野)
  • 2019/04 - 日本放射線技術学会 Bronze Award
  • 2017/10 - 日本放射線技術学会 優秀演題賞
  • 2017/04 - 日本放射線技術学会 Bronze Award
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Association Membership(s) (4)：
JAPAN SOCIETY OF MEDICAL PHYSICS ,  医用画像情報学会 ,  THE JAPANESE SOCIETY OF MEDICAL IMAGING TECHNOLOGY ,  日本放射線技術学会
※ Researcher’s information displayed in J-GLOBAL is based on the information registered in researchmap. For details, see here.

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