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渡邊 翔太  Watanabe Shota

ORCIDORCID連携する *注記
研究者番号 20824072
その他のID
所属 (現在) 2025年度: 森ノ宮医療大学, 医療技術学部, 講師
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記 2021年度 – 2023年度: 近畿大学, 大学病院, 技術職員
審査区分/研究分野
研究代表者
小区分52040:放射線科学関連
キーワード
研究代表者
造影CT / 領域判別 / CT値測定精度 / 内頚動脈領域検出 / bolus tracking / deep learning
  • 研究課題

    (1件)
  • 研究成果

    (4件)
  •  deep learningを利用した新たなbolus tracking法の開発研究代表者

    • 研究代表者
      渡邊 翔太
    • 研究期間 (年度)
      2021 – 2024
    • 研究種目
      若手研究
    • 審査区分
      小区分52040:放射線科学関連
    • 研究機関
      近畿大学

すべて 2021

すべて 雑誌論文 学会発表

  • [雑誌論文] Deep learning-based Hounsfield unit value measurement method for bolus tracking images in cerebral computed tomography angiography2021

    • 著者名/発表者名
      Watanabe Shota、Sakaguchi Kenta、Murata Daisuke、Ishii Kazunari
    • 雑誌名

      Computers in Biology and Medicine

      巻: 137 ページ: 104824-104824

    • DOI

      10.1016/j.compbiomed.2021.104824

    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-21K15773
  • [学会発表] 頭部CT angiographyにおける畳み込みニューラルネットワークを利用した新たなbolus tracking法の考案2021

    • 著者名/発表者名
      渡邊翔太、坂口健太、村田大輔、石井一成
    • 学会等名
      医用画像情報学会 第190回大会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-21K15773
  • [学会発表] A Novel Bolus Tracking Method Using Convolutional Neural Network for Cerebral Computed Tomography Angiography2021

    • 著者名/発表者名
      渡邊翔太、坂口健太、村田大輔、石井一成
    • 学会等名
      第77回 日本放射線技術学会 総合学術大会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-21K15773
  • [学会発表] 診療放射線技師によるdeep learning研究と臨床応用2021

    • 著者名/発表者名
      渡邊翔太
    • 学会等名
      第21回 瀬戸内CTサイエンスセミナー
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-21K15773

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