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業績

査読付き論文・国際会議論文

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 July 2024.
    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.
    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.
    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.
    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.
    https://doi.org/10.1007/s10278-024-01180-0

学会

  1. 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.
  2. 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1回日本放射線医療技術学術大会. 2024年11月3日.（座長推薦演題）

受賞

  1. 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.
  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年11月9日.