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業績

論文

  1. Ryusei Inamori, Tomofumi Kaneno, Ken Oba, Eichi Takaya, Daisuke Hirahara, Tomoya Kobayashi, Kurara Kawaguchi, Maki Adachi, Daiki Shimokawa, Kengo Takahashi, Hiroko Tsunoda, Takuya Ueda (2025) “Impact of downsampling size and interpretation methods on diagnostic accuracy in deep learning model for breast cancer using digital breast tomosynthesis images” The Tohoku Journal of Experimental Medicine, 265(1), 1–6（査読あり）
  2. Keisuke Sugawara, Eichi Takaya, Ryusei Inamori, Yuma Konaka, Jumpei Sato, Yuta Shiratori, Fumihito Hario, Tomoya Kobayashi, Takuya Ueda, Yoshikazu Okamoto (2025) “Breast cancer classification based on breast tissue structures using the Jigsaw puzzle task in self-supervised learning” Radiological Physics and Technology, 18, 209–218（査読あり）
  3. Takuma Usuzaki, Kengo Takahashi, Ryusei Inamori, Yohei Morishita, Takashi Shizukuishi, Hidenobu Takagi, Mami Ishikuro, Taku Obara, Kei Takase (2024) “Identifying key factors for predicting O6-Methylguanine-DNA methyltransferase status in adult patients with diffuse glioma: a multimodal analysis of demographics, radiomics, and MRI by variable Vision Transformer” Neuroradiology, 66, 761–773（査読あり）
  4. Takuma Usuzaki, Kengo Takahashi, Ryusei Inamori, Yohei Morishita, Hidenobu Takagi, Takashi Shizukuishi, Yoshitaka Toyama, Mirei Abe, Mami Ishikuro, Taku Obara, Kazuhiro Majima, Kei Takase (2024) “Grading diffuse glioma based on 2021 WHO grade using self-attention-based deep learning architecture: variable Vision Transformer (vViT)” Biomedical Signal Processing and Control, 91, 106001（査読あり）
  5. Takuma Usuzaki, Ryusei Inamori, Takashi Shizukuishi, Yohei Morishita, Hidenobu Takagi, Mami Ishikuro, Taku Obara, Kei Takase (2024) “Predicting isocitrate dehydrogenase status among adult patients with diffuse glioma using patient characteristics, radiomic features, and magnetic resonance imaging: Multi-modal analysis by variable vision transformer” Magnetic Resonance Imaging, 111, 266–276（査読あり）
  6. Tomoya Kobayashi, Junji Mochizuki, Kazuya Tashiro, Hajime Saitou, Masahiro Yoshida, Kazunori Kaga, Ryusei Inamori, Hideyuki Hayakawa, Takahisa Okuda, Yoshikazu Okamoto (2024) “Usefulness of fat attenuation index in postmortem CT for identifying responsible vessels in acute coronary syndromes: A case report” Radiology Case Reports, 19(11), 5384–5388（査読あり）

学会発表

  1. ○ 稲森瑠星：「医用画像を用いた深層学習 Data AugmentationにおけるSuperMixの有効性の検証」第6回日本メディカルAI学会学術集会. 2024.6.21.（ポスター）
  2. ○ 稲森瑠星：「非小細胞肺癌の再発予測におけるマルチモーダル学習モデルの検討」第52回日本放射線技術学会秋季学術大会. 2024.11.3.（口頭）
  3. ○ 稲森瑠星：「医用画像を用いた Mixup Data Augmentation の検討」第49回日本放射線技術学会秋季学術大会. 2021.10.15.（口頭）

受賞

  1. 第52回 日本放射線技術学会 秋季学術大会　座長推薦優秀研究発表：「非小細胞肺癌の再発予測におけるマルチモーダル学習モデルの検討」2024.11.
  2. 第5回 とめ研究所 若手研究者懸賞論文　優秀賞：「医用画像を用いた深層学習 Data Augmentation における SuperMix の有効性の検証」2024.11.09.
  3. AI応用医学部門 若手奨励研究賞（医用画像部門）東北大学大学院 医学系研究科附属創生応用医学研究センター：「医療画像を用いた深層学習 Data Augmentation における SuperMix の有効性の検証」2023.02.26.
  4. 第49回 日本放射線技術学会 秋季学術大会　座長推薦優秀研究発表：「医用画像を用いた Mixup Data Augmentation の検討」2021.10.

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