Use of digital PET and deep learning for simultaneous quantification of tumor blood flow and metabolism from FDG PET
使用数字 PET 和深度学习同时量化 FDG PET 中的肿瘤血流和代谢
基本信息
- 批准号:20K08015
- 负责人:
- 金额:$ 2.75万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
- 财政年份:2020
- 资助国家:日本
- 起止时间:2020-04-01 至 2023-03-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
项目成果
期刊论文数量(15)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
A new role of SUVmax on FDG PET-CT as an identifier of the tumor in the era of AI
SUVmax 在 FDG PET-CT 上作为 AI 时代肿瘤识别的新作用
- DOI:
- 发表时间:2020
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Kenji Hirata;Osamu Manabe;Keiichi Magota;Sho Furuya;Tohru Shiga;Kohsuke Kudo
- 通讯作者:Kohsuke Kudo
Effect of radioactivity outside the field of view on image quality of dedicated breast positron emission tomography: preliminary phantom and clinical studies
- DOI:10.1007/s12149-022-01789-7
- 发表时间:2022-10-08
- 期刊:
- 影响因子:2.6
- 作者:Satoh, Yoko;Imai, Masamichi;Onishi, Hiroshi
- 通讯作者:Onishi, Hiroshi
How should nuclear medicine specialists collaborate with AI?
核医学专家应如何与人工智能合作?
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:湯地義啓;金森正;久保英之;柿本健治郎;藤井伸邦;中島翔吾;中島英;金子宜之;山田幸樹;鈴木正泰;Kenji Hirata
- 通讯作者:Kenji Hirata
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ journalArticles.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ monograph.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ sciAawards.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ conferencePapers.updateTime }}
{{ item.title }}
- 作者:
{{ item.author }}
数据更新时间:{{ patent.updateTime }}
Hirata Kenji其他文献
Combination of FDG-PET and FMISO-PET as a treatment strategy for patients undergoing early-stage NSCLC stereotactic radiotherapy
FDG-PET 和 FMISO-PET 联合作为早期 NSCLC 立体定向放射治疗患者的治疗策略
- DOI:
10.1186/s13550-019-0578-6 - 发表时间:
2019 - 期刊:
- 影响因子:3.2
- 作者:
Watanabe Shiro;Inoue Tetsuya;Okamoto Shozo;Magota Keiichi;Takayanagi Ayumi;Sakakibara-Konishi Jun;Katoh Norio;Hirata Kenji;Manabe Osamu;Toyonaga Takuya;Kuge Yuji;Shirato Hiroki;Tamaki Nagara;Shiga Tohru - 通讯作者:
Shiga Tohru
水酸化物系ナノ粒子濃厚分散系の構築と利用
浓氢氧化物纳米粒子分散体系的构建及应用
- DOI:
- 发表时间:
2023 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Odaira Takumi;Xu Sheng;Hirata Kenji;Xu Xiao;Omori Toshihiro;Ueki Kosuke;Ueda Kyosuke;Narushima Takayuki;Nagasako Makoto;Harjo Stefanus;Kawasaki Takuro;Bodnarova Lucie;Sedlak Petr;Seiner Hanus;Kainuma Ryosuke;徳留 靖明 - 通讯作者:
徳留 靖明
予測のための最大エントロピーと最小ダイバージェンス
用于预测的最大熵和最小散度
- DOI:
- 发表时间:
2021 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Takeuchi Satoshi;Shiga Tohru;Hirata Kenji;Taguchi Jun;Magota Keiichi;Ariga Shin;Gouda Tomohiro;Ohhara Yoshihito;Homma Rio;Shimizu Yasushi;Kinoshita Ichiro;Tsuji Yasushi;Homma Akihiro;Iijima Hiroaki;Tamaki Nagara;Dosaka-Akita Hirotoshi;江口 真透 - 通讯作者:
江口 真透
強化学習のための統計モデルと情報幾何
强化学习的统计模型和信息几何
- DOI:
- 发表时间:
2020 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Takeuchi Satoshi;Shiga Tohru;Hirata Kenji;Taguchi Jun;Magota Keiichi;Ariga Shin;Gouda Tomohiro;Ohhara Yoshihito;Homma Rio;Shimizu Yasushi;Kinoshita Ichiro;Tsuji Yasushi;Homma Akihiro;Iijima Hiroaki;Tamaki Nagara;Dosaka-Akita Hirotoshi;江口 真透;江口真透 - 通讯作者:
江口真透
Long term outcome of balloon pulmonary angioplasty for chronic thromboembolic pulmonary hypertension
球囊肺血管成形术治疗慢性血栓栓塞性肺动脉高压的长期结果
- DOI:
- 发表时间:
2019 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Furuya Sho;Manabe Osamu;Ohira Hiroshi;Hirata Kenji;Aikawa Tadao;Naya Masanao;Tsujino Ichizo;Koyanagawa Kazuhiro;Anzai Toshihisa;Oyama-Manabe Noriko;Shiga Tohru;Matsubara H - 通讯作者:
Matsubara H
Hirata Kenji的其他文献
{{
item.title }}
{{ item.translation_title }}
- DOI:
{{ item.doi }} - 发表时间:
{{ item.publish_year }} - 期刊:
- 影响因子:{{ item.factor }}
- 作者:
{{ item.authors }} - 通讯作者:
{{ item.author }}
{{ truncateString('Hirata Kenji', 18)}}的其他基金
Thermodynamic stability and material design of piezoelectric nitride with wurtzite structure
纤锌矿结构氮化物压电材料的热力学稳定性及材料设计
- 批准号:
19K15302 - 财政年份:2019
- 资助金额:
$ 2.75万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
Decentralized Optimal Operation of Large-scale Systems using Pricing Signal
使用定价信号的大型系统的去中心化优化运行
- 批准号:
17K06490 - 财政年份:2017
- 资助金额:
$ 2.75万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Prediction of treatment response for head-and-neck cancer using IIMU
使用 IIMU 预测头颈癌的治疗反应
- 批准号:
16K19798 - 财政年份:2016
- 资助金额:
$ 2.75万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
Decentralized Decision Making and Optimal Operation of Energy Supply/Demand Networks
能源供需网络的分散决策和优化运行
- 批准号:
26420411 - 财政年份:2014
- 资助金额:
$ 2.75万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
相似海外基金
McGill-MOBILHUB: Mobilization Hub for Knowledge, Education, and Artificial Intelligence/Deep Learning on Brain Health and Cognitive Impairment in Aging.
McGill-MOBILHUB:脑健康和衰老认知障碍的知识、教育和人工智能/深度学习动员中心。
- 批准号:
498278 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 2.75万 - 项目类别:
Operating Grants
Creation of an artificial intelligence model for simultaneous prediction of mask ventilation difficulty / intubation difficulty by deep learning using patient face Images.
创建人工智能模型,通过使用患者面部图像进行深度学习,同时预测面罩通气困难/插管困难。
- 批准号:
23K15624 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 2.75万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
DeepNMR: Unleashing the full potential of NMR spectroscopy with artificial intelligence and deep learning
DeepNMR:通过人工智能和深度学习释放 NMR 波谱的全部潜力
- 批准号:
EP/X036782/1 - 财政年份:2023
- 资助金额:
$ 2.75万 - 项目类别:
Research Grant
On progressing human understanding in the shadow of superhuman deep learning artificial intelligence entities
在超人类深度学习人工智能实体的阴影下推进人类理解
- 批准号:
22K00015 - 财政年份:2022
- 资助金额:
$ 2.75万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Development of Artificial Intelligence by Deep Learning Based on Genomic High-Dimensional Data Analysis System for Gastrointestinal Cancer
基于深度学习的胃肠道肿瘤基因组高维数据分析系统开发人工智能
- 批准号:
21H02998 - 财政年份:2021
- 资助金额:
$ 2.75万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Development of artificial-intelligence skin disease classifier and digital biopsy by using deep learning
利用深度学习开发人工智能皮肤病分类器和数字活检
- 批准号:
21K08339 - 财政年份:2021
- 资助金额:
$ 2.75万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Material identification of original Jomon materials using deep learning with artificial intelligence (AI)
使用人工智能 (AI) 深度学习对原始绳文材料进行材料识别
- 批准号:
21K20060 - 财政年份:2021
- 资助金额:
$ 2.75万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
Artificial intelligence (AI) based deep learning of defects, surface roughness and their linkage to mechanical performance of additively manufactured (AM) aluminum alloys
基于人工智能 (AI) 的缺陷、表面粗糙度及其与增材制造 (AM) 铝合金机械性能的联系的深度学习
- 批准号:
549214-2019 - 财政年份:2020
- 资助金额:
$ 2.75万 - 项目类别:
Alliance Grants
Collaborative Research: Artificial intelligence and deep learning solution methods for dynamic economic models
合作研究:动态经济模型的人工智能和深度学习求解方法
- 批准号:
1949430 - 财政年份:2020
- 资助金额:
$ 2.75万 - 项目类别:
Standard Grant
Collaborative Research: Artificial intelligence and deep learning solution methods for dynamic economic models
合作研究:动态经济模型的人工智能和深度学习求解方法
- 批准号:
1949413 - 财政年份:2020
- 资助金额:
$ 2.75万 - 项目类别:
Standard Grant














{{item.name}}会员




