高橋慧 Takahashi Satoshi

研究者番号	00852120
所属 (現在)	2025年度: 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 上級研究員
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記	2021年度 – 2024年度: 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 研究員 2020年度: 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 特別研究員
審査区分/研究分野	研究代表者小区分56010:脳神経外科学関連研究代表者以外小区分56010:脳神経外科学関連
キーワード	研究代表者神経膠腫 / Glioma / Radiomics / MRI / 機械学習モデル / IDH変異 / 深層生成モデル / 脳腫瘍 / Deep generative model / radiogenomics … もっと見る / CycleGAN / radiomics / 医療用画像 / domain shift / 機械学習 / Domain shift / Deep learning / Radiogenomics / glioma / 深層学習 … もっと見る研究代表者以外解剖 / 画像認識 / 人工知能 / segmentation / ３D画像 / 脳神経外科手術 / auto-detection / deep learning / simulation / virtual reality / 3D / 手術シミュレーション / 機械学習 / AI / ３D virtual reality image 隠す

深層生成モデルを応用した強い汎化性能を持ったradiomics解析方法の開発研究代表者
- 研究代表者
  
  高橋慧
- 研究期間 (年度)
  2022 – 2024
- 研究種目
  
  若手研究
- 審査区分
  
  小区分56010:脳神経外科学関連
- 研究機関
  国立研究開発法人理化学研究所
術者の“4次元的思考”をサポートする人工知能搭載脳神経外科手術支援システムの開発
- 研究代表者
  
  辛正廣
- 研究期間 (年度)
  2022 – 2025
- 研究種目
  
  基盤研究(B)
- 審査区分
  
  小区分56010:脳神経外科学関連
- 研究機関
  帝京大学
多数のコホートに適応可能な強い汎化性能を持ったRadiomics解析方法の開発研究代表者
- 研究代表者
  
  高橋慧
- 研究期間 (年度)
  2020 – 2021
- 研究種目
  
  若手研究
- 審査区分
  
  小区分56010:脳神経外科学関連
- 研究機関
  国立研究開発法人理化学研究所

すべて 2023 2022 2021 2020 2007 その他

すべて雑誌論文学会発表図書その他

[図書] アロスエルゴン Vol.1 No.3　AIの入門から応用、将来の展望ー医療の現場に進出するAIに対処するために2021
- 著者名/発表者名
  鎌谷直之、田中順治、冨田桂公、高橋　慧、高橋雅道、岩藤和広、佐野元昭、猪俣武範、國吉保孝、福永　淳、松根彰志、安藤智暁、柳　裕一郎
- 総ページ数
  128
- 出版者
  クリニコ出版
- ISBN
  9784910396187
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-20K17982
[雑誌論文] Assessing Versatile Machine Learning Models for Glioma Radiogenomic Studies across Hospitals2021
- 著者名/発表者名
  Kawaguchi Risa K.、Takahashi Masamichi、Miyake Mototaka、Kinoshita Manabu、Takahashi Satoshi、Ichimura Koichi、Hamamoto Ryuji、Narita Yoshitaka、Sese Jun
- 雑誌名
  
  Cancers
  
  巻: 13 号: 14 ページ: 3611-3611
- DOI
  10.3390/cancers13143611
- 査読あり / オープンアクセス
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-19K08216, KAKENHI-PROJECT-20K17982
[雑誌論文] A New Era of Neuro-Oncology Research Pioneered by Multi-Omics Analysis and Machine Learning2021
- 著者名/発表者名
  Takahashi Satoshi、Takahashi Masamichi、Tanaka Shota、Takayanagi Shunsaku、Takami Hirokazu、Yamazawa Erika、Nambu Shohei、Miyake Mototaka、Satomi Kaishi、Ichimura Koichi、Narita Yoshitaka、Hamamoto Ryuji
- 雑誌名
  
  Biomolecules
  
  巻: 11 号: 4 ページ: 565-565
- DOI
  10.3390/biom11040565
- 査読あり / オープンアクセス
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-20K17982, KAKENHI-PROJECT-19K08216
[雑誌論文] Predicting Deep Learning Based Multi-Omics Parallel Integration Survival Subtypes in Lung Cancer Using Reverse Phase Protein Array Data2020
- 著者名/発表者名
  Takahashi Satoshi、Asada Ken、Takasawa Ken、Shimoyama Ryo、Sakai Akira、Bolatkan Amina、Shinkai Norio、Kobayashi Kazuma、Komatsu Masaaki、Kaneko Syuzo、Sese Jun、Hamamoto Ryuji
- 雑誌名
  
  Biomolecules
  
  巻: 10 号: 10 ページ: 1460-1460
- DOI
  10.3390/biom10101460
- 査読あり / オープンアクセス
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-20K17982, KAKENHI-PROJECT-18K05550, KAKENHI-PROJECT-18K11542
[雑誌論文] 目次2007
- 著者名/発表者名
  高橋　慧、高橋雅道、河野伸次、高澤建、田中將太、辛正廣、成田善孝、浜本隆二
- 雑誌名
  
  脳神経外科ジャーナル
  
  巻: 16 号: 12 ページ: Cover11
- DOI
  10.7887/jcns.16.Cover11
- NAID
  130006820182
- ISSN
  0917-950X, 2187-3100
- 言語
  日本語
- 査読あり
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K16700
[学会発表] Visual transformer モデルを用いたIDH変異予測モデルの多施設性能比較試験2023
- 著者名/発表者名
  高橋　慧
- 学会等名
  第41回日本脳腫瘍学会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K16700
[学会発表] Robustness and Explainability of Visual Transformers and Convolutional Neural Networks in Glioma Radiogenomics Tasks2023
- 著者名/発表者名
  高橋　慧
- 学会等名
  第82回日本癌学会学術総会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K16700
[学会発表] MRIより神経膠腫のIDH変異を予測する2つの深層学習モデルの多施設性能比較試験2023
- 著者名/発表者名
  高橋　慧
- 学会等名
  第82回日本脳神経外科学会総会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K16700
[学会発表] CycleGAN can be a solution to develop robust IDH mutation predicting model.2022
- 著者名/発表者名
  高橋　慧
- 学会等名
  第81回日本癌学会学術総会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K16700
[学会発表] 深層生成モデルのRadiogenomicsへの応用2022
- 著者名/発表者名
  高橋　慧
- 学会等名
  第40回日本脳腫瘍学会学術集会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K16700
[学会発表] 多施設で運用可能なMRIを用いた脳腫瘍遺伝子診断装置開発のための初期検討 -施設間画像差の可視化-2022
- 著者名/発表者名
  高橋　慧
- 学会等名
  第4回日本メディカルAI学会学術集会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K16700
[学会発表] 多施設で運用可能なMRIを用いた脳腫瘍遺伝子診断装置開発のためのCycle GANの応用可能性2022
- 著者名/発表者名
  高橋　慧
- 学会等名
  日本脳神経外科学会第81回学術総会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K16700
[学会発表] Initial Result of Develop Robust Deep Learning Model for Detecting Genomic Status in Gliomas Against Image Differences among Facilities2021
- 著者名/発表者名
  Satoshi Takahashi
- 学会等名
  SNO 20222 Anual meeting
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-20K17982
[学会発表] 多施設間の画像差に対して頑強なセグメンテーション方法の開発2021
- 著者名/発表者名
  高橋　慧
- 学会等名
  第３回日本メディカルAI学会学術総会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-20K17982
[学会発表] ドメインシフトによる性能の低下に耐えうる脳腫瘍領域の自動segmentation法の開発2021
- 著者名/発表者名
  高橋　慧
- 学会等名
  生命医薬情報学連合大会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-20K17982
[学会発表] Development of an automatic segmentation machine learning model for brain tumor MR images that can be used at multiple domains2021
- 著者名/発表者名
  Satoshi Takahashi
- 学会等名
  JCA-AACR joint meeting
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-20K17982
[学会発表] Initial Investigation to Developing Robust Deep Learning Model Against Image Differences among Facilities2021
- 著者名/発表者名
  高橋　慧
- 学会等名
  第59回癌治療学会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-20K17982
[学会発表] 多施設にて適応可能な頑強なMRIを用いた遺伝子診断方法の為の初期検討2021
- 著者名/発表者名
  高橋　慧
- 学会等名
  脳神経外科学会学術総会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-20K17982
[学会発表] 多施設間の画像差を埋めるFine-tuning方法の開発2020
- 著者名/発表者名
  高橋　慧
- 学会等名
  第79回日本癌学会学術総会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-20K17982
[学会発表] Developing automatic segmentation method for brain tumor MR images that can be used at multiple facilities2020
- 著者名/発表者名
  Takahashi Satoshi、Takahashi Masamichi、Hamamoto Ryuji et.al.
- 学会等名
  2020 SNO Annual Meeting
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-20K17982
[学会発表] 多施設にて使用可能な脳腫瘍領域の自動segmentation法の開発2020
- 著者名/発表者名
  高橋　慧
- 学会等名
  日本脳神経外科学会第79回学術総会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-20K17982
[]

1. 辛正廣 (70302726)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 0件
2. 後藤芳明 (10933608)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 0件
3. 金太一 (90447392)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 0件
4. 宇野健志 (90459397)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 0件
5. 新谷祐貴 (20844616)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 0件
6. 三宅基隆

共同の研究課題数: 0件

共同の研究成果数: 1件
7. 向井まさみ

共同の研究課題数: 0件

共同の研究成果数: 1件

高橋 慧 Takahashi Satoshi

研究課題

研究成果

共同研究者

深層生成モデルを応用した強い汎化性能を持ったradiomics解析方法の開発研究代表者

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

審査区分

研究機関

術者の“4次元的思考”をサポートする人工知能搭載脳神経外科手術支援システムの開発

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

審査区分

研究機関

多数のコホートに適応可能な強い汎化性能を持ったRadiomics解析方法の開発研究代表者

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

審査区分

研究機関

[図書] アロスエルゴン Vol.1 No.3 AIの入門から応用、将来の展望ー医療の現場に進出するAIに対処するために2021

著者名/発表者名

総ページ数

出版者

ISBN

データソース

[雑誌論文] Assessing Versatile Machine Learning Models for Glioma Radiogenomic Studies across Hospitals2021

著者名/発表者名

雑誌名

DOI

データソース

[雑誌論文] A New Era of Neuro-Oncology Research Pioneered by Multi-Omics Analysis and Machine Learning2021

著者名/発表者名

雑誌名

DOI

データソース

[雑誌論文] Predicting Deep Learning Based Multi-Omics Parallel Integration Survival Subtypes in Lung Cancer Using Reverse Phase Protein Array Data2020

著者名/発表者名

雑誌名

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[雑誌論文] 目次2007

著者名/発表者名

雑誌名

DOI

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[学会発表] Visual transformer モデルを用いたIDH変異予測モデルの多施設性能比較試験2023

著者名/発表者名

学会等名

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[学会発表] Robustness and Explainability of Visual Transformers and Convolutional Neural Networks in Glioma Radiogenomics Tasks2023

著者名/発表者名

学会等名

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[学会発表] MRIより神経膠腫のIDH変異を予測する2つの深層学習モデルの多施設性能比較試験2023

著者名/発表者名

学会等名

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[学会発表] CycleGAN can be a solution to develop robust IDH mutation predicting model.2022

著者名/発表者名

学会等名

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[学会発表] 深層生成モデルのRadiogenomicsへの応用2022

著者名/発表者名

学会等名

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[学会発表] 多施設で運用可能なMRIを用いた脳腫瘍遺伝子診断装置開発のための初期検討 -施設間画像差の可視化-2022

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] 多施設で運用可能なMRIを用いた脳腫瘍遺伝子診断装置開発のためのCycle GANの応用可能性2022

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] Initial Result of Develop Robust Deep Learning Model for Detecting Genomic Status in Gliomas Against Image Differences among Facilities2021

高橋慧 Takahashi Satoshi

[図書] アロスエルゴン Vol.1 No.3　AIの入門から応用、将来の展望ー医療の現場に進出するAIに対処するために2021

[学会発表] 多施設にて適応可能な頑強なMRIを用いた遺伝子診断方法の為の初期検討2021