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J-GLOBAL ID:202001021338736910   Update date: Nov. 30, 2021

Fukui Ryohei

Fukui Ryohei
Research field  (1): Radiology
Research keywords  (3): deep learning ,  tomosynthesis ,  x-ray image
Research theme for competitive and other funds  (2):
  • 2020 - 2021 人工知能技術を応用した患者被ばくを低減する新しいPET検査法の提案
  • 2013 - 2014 X線画像評価用模型(ファントム)の試作と評価に関する研究
Papers (9):
  • Yudai Ota, Ryohei Fukui. Effect of the center of rotation setting of the X-ray tube for the resolution characteristics of the tomosynthesis projection image. 2021. 38. 2. 108-113
  • Ryohei Fukui, Ryutaro Matsuura, Katsuhiro Kida, Sachiko Goto. Effect of the Number of Projected Images on the Noise Characteristics in Tomosynthesis Imaging. Progress in Medical Physics. 2021. 32. 2. 50-58
  • Ryohei Fukui, Susumu Fujii, Hiroki Ninomiya, Yasuhiro Fujiwara, Tomonobu Ida. Generation of the Pseudo CT Image Based on the Deep Learning Technique Aimed for the Attenuation Correction of the PET Image. Japanese Journal of Radiological Technology. 2020. 76. 11. 1152-1162
  • HAYASHI Aiko, SHIRAISHI Junji, HIRATA Sarasa, MAEKAWA Kento, YAMADA Tamaki, MIYAKE Kumiko, NAKATSUKASA Hiroaki, MORIHIRO Masashi, FUKUI Ryohei, KAWASHITA Ikuo. Effect of DCNN Super-Resolution Processing on Dynamic Processing in Digital Radiography (DR). Medical Imaging and Information Sciences. 2020. 37. 2. 21-27
  • Ryohei Fukui, Junji Shiraishi. Application of a pixel-shifted linear interpolation technique for reducing the projection number in tomosynthesis imaging. Radiological physics and technology. 2019. 12. 1. 30-39
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MISC (15):
  • 福井亮平, 太田雄大, 沼田美保, 谷口菜摘子, 西岡早紀, 松浦龍太郎, 木田勝博, 後藤佐知子, 本田貢, 平木隆夫. 高吸収体がトモシンセシス画像ノイズ測定に与える影響. CSFRT2021プログラム抄録集. 2021. 32-32
  • 西岡早紀, 谷口菜摘子, 沼田美保, 福井亮平, 本田貢. 異なる撮影モードのディジタルブレストトモシンセシスにおけるZ軸分解能の比較. CSFRT2021プログラム抄録集. 2021. 32-32
  • 谷口菜摘子, 森千尋, 沼田美保, 西岡早紀, 福井亮平, 本田貢. 逐次近似再構成法による乳房トモシンセシス撮影条件の検討. 日本放射線技術学会雑誌. 2021. 75. 9. 1074-1074
  • 林藍子, 福井亮平, 白石順二. 畳み込みニューラルネットワークを用いた仮想散乱線除去処理の検討. 日本放射線技術学会雑誌. 2021. 75. 9. 1074-1074
  • 福井亮平. GANの核医学領域への応用(核医学領域). JSRT中四国支部 第22回夏季学術大会. 2021
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Lectures and oral presentations  (16):
  • 畳み込みニューラルネットワークを用いた仮想散乱線除去処理の検討
    (第49回日本放射線技術学会秋季学術大会 2021)
  • 逐次近似再構成法による乳房トモシンセシス撮影条件の検討
    (第49回日本放射線技術学会秋季学術大会 2021)
  • 研究事例1(AI技術の生成モデルを用いた患者被ばく低減)
    (日本放射線技術学会中国四国支部 第22回夏季学術大会 画像情報研究会 2021)
  • GANの核医学領域への応用(核医学領域)
    (日本放射線技術学会中国四国支部 第22回夏季学術大会 2021)
  • Suggestion for Dose Reduction of the PET/CT Imaging by Using the Generated Pseudo CT Image Based on the Deep Learning
    (Radiological Society of North America 106th Scientific Assembly and Annual Meeting (RSNA2020) 2020)
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Education (2):
  • 2015 - 2018 Kumamoto University
  • 2004 - 2008 Okayama University Department of Radiological Technology, Faculty of Health Sciences
Professional career (2):
  • 博士(保健学) (熊本大学)
  • 学士(保健学) (岡山大学)
※ Researcher’s information displayed in J-GLOBAL is based on the information registered in researchmap. For details, see here.

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