An efficient deep learning method to detect lesions on 3D medical images via information of anatomical landmarks
An efficient deep learning method to detect lesions on 3D medical images via information of anatomical landmarks
一种通过解剖标志信息检测 3D 医学图像上病变的高效深度学习方法
批准号：
17K17680
负责人：
Nemoto Mitsutaka
金额：
$1.91万
依托单位：
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
财政年份：
2017
资助国家：
日本
项目状态：
已结题
起止时间：
2017-04-01 至 2020-03-31
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人工知能・機械学習による画像診断支援： 画像診断支援のいまを知る
使用人工智能和机器学习的图像诊断支持：了解图像诊断支持的现状
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DOI：
--
发表时间：
2018
期刊：
影响因子：
--
作者：
[Trifunovic Luka, Ono Seishiro, Watanabe Haruki, マエムラ ユウ オリバー, 高橋競, 根本充貴]
通讯作者：
根本充貴
Deep Learning for Computer-Aided Diagnosis in Brain Images
用于脑图像计算机辅助诊断的深度学习
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DOI：
10.11409/mit.35.200
发表时间：
2017
期刊：
Medical Imaging Technology
影响因子：
--
作者：
[根本 充貴]
通讯作者：
根本 充貴
畳み込みニューラルネットワーク転移学習による解剖学的ランドマーク自動認識の初期検討
使用卷积神经网络迁移学习自动解剖标志识别的初步研究
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DOI：
--
发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
作者：
[Seishiro Ono, Hoi Chun Po, Haruki Watanabe, 高橋競，田中友規，吉澤裕世，藤﨑万裕，西本美紗，Suthutvoravut Unyaporn，飯島勝矢, 根本充貴，山戸祐樹，木村裕一，花岡昇平，林直人]
通讯作者：
根本充貴，山戸祐樹，木村裕一，花岡昇平，林直人
A pilot study for transferring deep convolutional neural network pre-trained by local anatomical structures to computer-aided detection.
将局部解剖结构预训练的深度卷积神经网络转移到计算机辅助检测的试点研究。
将局部解剖结构预训练的深度卷积神经网络转移到计算机辅助检测的试点研究。
DOI：
--
发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
作者：
[梅本 真己, 水科 晴樹, 陶山 史朗, 山本 健詞, 上田 真央，佐藤 浩，白川 智弘, M Nemoto]
通讯作者：
M Nemoto
A pilot study to classify multiple anatomical landmarks in CT by deep convolutional neural network
通过深度卷积神经网络对 CT 中多个解剖标志进行分类的初步研究
通过深度卷积神经网络对 CT 中多个解剖标志进行分类的初步研究
DOI：
--
发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
作者：
[Mitsutaka Nemoto, Yuki Yamato, Yuichi Kimura, Shouhei Hanaoka, Naoto Hayashi]
通讯作者：
Naoto Hayashi
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