Ultra-High-Resolution CT: Prediction of Therapeutic Induced Complication with Radiomics Appropach

超高分辨率 CT:利用放射组学方法预测治疗引起的并发症

基本信息

  • 批准号:
    20K08037
  • 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

项目摘要

项目成果

期刊论文数量(29)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Artificial Intelligence and Computer-Aided Diagnosis for Chest Radiology: Clinical Perspective.
胸部放射学的人工智能和计算机辅助诊断:临床视角。
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Ohno Y
  • 通讯作者:
    Ohno Y
Newly Developed Artificial Intelligence Algorithm for COVID-19 Pneumonia: Utility of Quantitative CT Texture Analysis for Prediction of Favipiravir Treatment Effect
新开发的 COVID-19 肺炎人工智能算法:利用定量 CT 纹理分析预测法匹拉韦治疗效果
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Ohno Y; Aoyagi K; Arakita K; Fujisawa Y; Taniguchi A; Ikeda H; Hattori H; Murayama K; Toyama H
  • 通讯作者:
    Toyama H
Machine Learning Based Computer-Aided Simple Triage (CAST) : Capability for COVID-19 Pneumonia Triage in Multicenter and Multi-Reader Study.
基于机器学习的计算机辅助简单分诊 (CAST):多中心和多读者研究中的 COVID-19 肺炎分诊能力。
  • DOI:
  • 发表时间:
    2023
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    Ohno Y; Aoki T; Endo M; Koyama H; Moriya H; Okada F; Higashino T; Sato H; Manabe N; Matsumoto J; Arakita K; Aoyagi K; Ikeda Y; Kaminaga S; Taniguchi A; Sugihara N.
  • 通讯作者:
    Sugihara N.
人工知能を含む画像診断による定量的治療効果評価及び予測
使用人工智能等图像诊断进行定量治疗效果评估和预测
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    大野良治
  • 通讯作者:
    大野良治
Ultra-high Resolution CT と Area-Detector CTにおける低線量下CT値測定の検討
超高分辨率CT和区域探测器CT中低剂量CT值测量的思考
  • DOI:
  • 发表时间:
    2022
  • 期刊:
  • 影响因子:
    0
  • 作者:
    大島夕佳;濱渕菜邑;秋野成臣;伊藤雄也;木全洋奈;藤井健二;藤澤恭子;服部秀計;大野良治;外山 宏
  • 通讯作者:
    外山 宏
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  • 作者:
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Ohno Yoshiharu其他文献

Computed Diffusion-Weighted Imaging in Prostate Cancer: Basics, Advantages, Cautions, and Future Prospects
前列腺癌的计算弥散加权成像:基础知识、优点、注意事项和未来前景
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    10.3348/kjr.2018.19.5.832
  • 发表时间:
    2018
  • 期刊:
  • 影响因子:
    4.8
  • 作者:
    Ueno Yoshiko R.;Tamada Tsutomu;Takahashi Satoru;Tanaka Utaru;Sofue Keitaro;K;a Tomonori;Nogami Munenobu;Ohno Yoshiharu;Hinata Nobuyuki;Fujisawa Masato;Murakami Takamichi
  • 通讯作者:
    Murakami Takamichi
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    10.1007/s11604-019-00823-5
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    2.1
  • 作者:
    Ohno Yoshiharu;Fujisawa Yasuko;Fujii Kenji;Sugihara Naoki;Kishida Yuji;Seki Shinichiro;Yoshikawa Takeshi
  • 通讯作者:
    Yoshikawa Takeshi
Effect of Reconstruction Parameters on the Quantitative Analysis of Chest Computed Tomography
重建参数对胸部计算机断层扫描定量分析的影响
  • DOI:
    10.1097/rti.0000000000000389
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
  • 影响因子:
    3.3
  • 作者:
    Kim Hyungjin;Goo Jin Mo;Ohno Yoshiharu;Kauczor Hans;Hoffman Eric A.;Gee James C.;van Beek Edwin J.R.
  • 通讯作者:
    van Beek Edwin J.R.
Machine learning for lung texture analysis on thin-section CT: Capability for assessments of disease severity and therapeutic effect for connective tissue disease patients in comparison with expert panel evaluations
用于薄层 CT 肺部纹理分析的机器学习:与专家小组评估相比,评估结缔组织病患者疾病严重程度和治疗效果的能力
  • DOI:
    10.1177/02841851211044973
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
  • 影响因子:
    1.3
  • 作者:
    Ohno Yoshiharu;Aoyagi Kota;Takenaka Daisuke;Yoshikawa Takeshi;Fujisawa Yasuko;Sugihara Naoki;Hamabuchi Nayu;Hanamatsu Satomu;Obama Yuki;Ueda Takahiro;Hattori Hidekazu;Murayama Kazuhiro;Toyama Hiroshi
  • 通讯作者:
    Toyama Hiroshi
Differentiation of Benign from Malignant Pulmonary Nodules by Using a Convolutional Neural Network to Determine Volume Change at Chest CT
使用卷积神经网络确定胸部 CT 体积变化来区分良性和恶性肺结节
  • DOI:
    10.1148/radiol.2020191740
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
  • 影响因子:
    19.7
  • 作者:
    Ohno Yoshiharu;Aoyagi Kota;Yaguchi Atsushi;Seki Shinichiro;Ueno Yoshiko;Kishida Yuji;Takenaka Daisuke;Yoshikawa Takeshi
  • 通讯作者:
    Yoshikawa Takeshi

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    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

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    2023
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    面上项目

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    2020
  • 资助金额:
    $ 2.75万
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    Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
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基于深度学习的虚拟成像技术减少医学影像检查中的辐射剂量
  • 批准号:
    18H02761
  • 财政年份:
    2018
  • 资助金额:
    $ 2.75万
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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知道了