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業績

査読付き論文

主著

  1. 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. 11 Jul2024. DOI：https://doi.org/10.1620/tjem.2024.J071

共著

  1. Grading diffuse glioma based on 2021 WHO grade using self-attention-base deep learning architecture: variable Vision Transformer (vViT). Biomedical Signal Processing and Control. 29 Jan 2024. DOI：https://doi.org/10.1016/j.bspc.2024.106001
  2. 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. 12 Mar 2024. DOI：https://doi.org/10.1007/s00234-024-03329-8
  3. 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. 22 May 2024. DOI：https://doi.org/10.1016/j.mri.2024.05.012
  4. Predicting EGFR Status After Radical Nephrectomy or Partial Nephrectomy for Renal Cell Carcinoma on CT Using a Self-attention-based Model: Variable Vision Transformer (vViT). Journal of Imaging Informatics in Medicine. 28 June 2024. DOI：https://doi.org/10.1007/s10278-024-01180-0
  5. Usefulness of fat attenuation index in postmortem CT for identifying responsible vessels in acute coronary syndromes: A case report. Radiology Case Reports. Nov 2024. DOI：https://doi.org/10.1016/j.radcr.2024.08.030
  6. Breast cancer classification based on breast tissue structures using the Jigsaw puzzle task in self-supervised learning. Radiological Physics and Technology. 06 Jan 2025. DOI：https://doi.org/10.1007/s12194-024-00874-y

学会

  1. 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. 口頭発表. 2021年10月15日.
  2. 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. ポスター発表. 2024年6月21日.
  3. 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. 口頭発表. 2024年11月3日.

受賞

  1. 稲森 瑠星. 座長推薦優秀研究発表. 第49回日本放射線技術学会秋季学術大会. 2021年10月.「医用画像を用いた Mixup Data Augmentation の検討」
  2. 稲森 瑠星. 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 DataAugmentationにおけるSuperMixの有効性の検証」2022年2月26日.
  3. 稲森 瑠星. 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年11月9日.
  4. 稲森 瑠星. 座長推薦優秀研究発表. 第52回日本放射線技術学会秋季学術大会. 2024年11月.「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」

著書・雑誌・商業誌

  1. 稲森瑠星. 診療放射線技師100人カイギ. RadFan 2023年6月号, p45-47.