講演活動


講演/記事


  • 兵庫県立大学 AMEC 第23回医工連携セミナー「医療業界でのベンチャー企業とソフトウェア製品化への取り組み」, Jun 2020 (To appear)
  • メディカルジャパン2020 ミニセミナー「産学連携事例 医用AI開発支援プラットフォーム Growth RTV」, Feb 2020
  • 第2回日本メディカルAI学会学術集会 「診断や効率化だけではない!医療安全におけるAI活用」, Jan 2020
  • 関西電子情報産業協同組合KEIS 新春講演会「AIが拓く未来 ~放射線治療における国産ソフトウエア開発現場から~」, Jan 2020
  • 兵庫県立大学「医用画像系ソフトウェアベンチャーの歩み」, Nov 2019
  • クロスヘルスEXPO 2019「教師あり・教師なし学習による画像解析AIの開発と医療業務支援への活用」, Oct 2019
  • 第47回 Mテクノロジー学会大会 「医用画像処理AI技術動向と現場運用への課題」, Sep 2019
  • ASCII.jp 「放射線治療をAIで効率化するベンチャーと京都大学病院の挑戦」, Sep 2019
  • 日刊工業新聞 2019年8月28日付記事 「CT検査、AIで画像ノイズ低減 イーグロースが開発」, Aug 2019
  • 映像情報メディカル 2019年7月号 「3次元医用画像向け深層学習データ生成支援ツールGrowth RTV」, Jul 2019
  • 次世代医療ICT京都フォーラム 第3回医療データ・ワーキング・グループ会合 「医用画像におけるAI応用事例」, Jun 2019
  • Machine Learning Meetup KANSAI 「放射線治療データのAI活用」, Jun 2019
  • 京都大学大学院 情報学研究科 社会情報学専攻 特別講義, May 2019
  • 京都大学がんプロセミナー「Deep learningによる医用画像解析の深化と進化」, Feb 2019
  • 第42回日本眼科手術学会学術総会「眼科手術領域への最新AI応用開発の実際と課題」, Jan 2019
  • 日本化学会情報化学部会誌・特集記事 「深層学習におけるデータ前処理ノウハウ」, 2018
  • 日本医療情報学会関西支部 2018年度第1回 Meet the Experts「5分で試せるディープラーニング」, Jul 2018
  • 兵庫医療情報研究会「病院情報システム向け医用VRの動向」, Sep 2017
  • 超交流会2017「医用ソフトウェアの魅力と壁」, May 2017
  • 映像情報メディカル11月号「電子カルテ端末向け放射線治療計画ビューア「PRIM RT Viewer」」, 2016


論文/学会発表


  • M. Nakao, K. Imanishi, N. Ueda, Y. Imai, T. Kirita, T. Matsuda, Generalized three-dimensional generative adversarial nets for unsupervised metal artifact reduction in head and neck CT images, IEEE Access, 2020.
  • J. Nitta, M. Nakao, K. Imanishi, T. Matsuda, Deep learning based lung region segmentation with data preprocessing by generative adversarial nets, Proc. 42nd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 2020. (To appear)
  • T. Hase, M. Nakao, K. Imanishi, M. Nakamura, T. Matsuda, A preliminary study for improving image quality of cone-beam CT images using 3D generative adversarial network, Proc. the 2nd Conference on Biological Imaging and Medical AI, 2020.
  • 中尾 恵, 今西 勁峰, 上田 順宏, 今井 裕一郎, 桐田 忠昭, 松田 哲也, 歯科金属アーチファクト低減向け3次元敵対的生成ネットワークの性能評価, 電子情報通信学会技術報告 (MI), 119(399), pp. 159-164, 2020.
  • 上田 順宏, 今井 裕一郎, 中尾 恵, 今西 勁峰, 山川 延宏, 柳生 貴裕, 松田 哲也, 桐田 忠昭, Deep learningによるCT画像の金属アーチファクト低減法‐下顎再建術前シミュレーションへの応用-, 第64回日本口腔外科学会総会・学術大会, 2019.
  • 中尾 恵, 今西 勁峰, 上田 順宏, 今井 裕一郎, 桐田 忠昭, 松田 哲也, CycleGANを用いたCT画像における金属アーチファクト低減法, 電子情報通信学会技術報告 (MI), Vol. 119, No. 193, pp. 63-68, 2019.
  • 今西勁峰, 武淑瓊, 中尾恵, 松田哲也, 深層学習を用いた術野映像内肺領域抽出, 第38回日本医用画像工学会大会, 2019.
  • 武 淑瓊, 中尾 恵, 今西 勁峰, 中村 光宏, 松田 哲也, 2D U-Netの畳み込みネットワークを用いた隣接スライスからのCT画像再構成, 第38回日本医用画像工学会大会, 2019.
  • 今西 勁峰, 中尾 恵, 中村 光宏, 放射線治療における深層学習の産業応用, 第63回システム制御情報学会 研究発表講演会, pp.1013-1016, May 2019.
  • 今西勁峰, 江口遼平, 黄銘, 小野直亮, ALTAF-UL-AMIN, 金谷重彦, “画像合成を用いた深層学習データ拡張手法,” SICEライフエンジニアリング部門シンポジウム2018, Sep 2018.
  • M. Nakao, S. Aso, K. Imanishi, Y. Imai, N. Ueda, T. Hatanaka, M. Shiba, T. Kirita and T. Matsuda, “Statistical analysis of interactive surgical planning using shape descriptors for vascularized fibular transfer in mandibular reconstruction”, Int. J. Computer Assisted Radiology and Surgery, Vol. 11, S139, Jun 2016.