椎葉拓郎 SHIIBA TAKUROU

研究者番号	30759501
その他のID	https://orcid.org/0000-0001-5515-091X
所属 (現在)	2025年度: 藤田医科大学, 医療科学部, 准教授
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記	2021年度 – 2023年度: 藤田医科大学, 医療科学部, 准教授 2020年度: 帝京大学, 公私立大学の部局等, 講師 2018年度 – 2019年度: 帝京大学, 福岡キャンパス, 講師
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 SPECT / パーキンソン病 / radiomics / 予後予測 / MRI / Radiomics / 非典型的パーキンソン症候群 / パーキンソン症候群 / 画像特徴量 / 特徴量 … もっと見る / 機械学習 / ドパミントランスポーター / 非定型パーキンソン症候群 / 自動分類 / 人工知能隠す

研究課題
(2件)
研究成果
(18件)

マルチモーダルなradiomic特徴量を用いたパーキンソン病の包括的予後予測研究代表者
- 研究代表者
  
  椎葉拓郎
- 研究期間 (年度)
  2021 – 2023
- 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
  藤田医科大学
人工知能によるパーキンソン病と非典型的パーキンソン症候群の自動分類に挑む研究代表者
- 研究代表者
  
  椎葉拓郎
- 研究期間 (年度)
  2018 – 2021
- 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
  藤田医科大学
   帝京大学

すべて 2024 2023 2022 2021 2020 2019 2018 その他

すべて雑誌論文学会発表その他

[雑誌論文] Radiomics Score Derived from T1-w/T2-w Ratio Image Can Predict Motor Symptom Progression in Parkinson’s Disease2024
- 著者名/発表者名
  Takuya Shimozono, Takuro Shiiba, Kazuki Takano
- 雑誌名
  
  European Radiology
  
  巻: －
- 査読あり
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-21K15791
[雑誌論文] 7．核医学分野における機械学習の応用2021
- 著者名/発表者名
  Shiiba Takuro
- 雑誌名
  
  日本放射線技術学会雑誌
  
  巻: 77 号: 2 ページ: 193-199
- DOI
  10.6009/jjrt.2021_JSRT_77.2.193
- NAID
  130007988398
- ISSN
  0369-4305, 1881-4883
- 言語
  日本語
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-18K15565
[学会発表] T1強調/T2強調比画像のradiomics特徴量を用いたパーキンソン病の運動症状の進行度予測の可能性2023
- 著者名/発表者名
  下薗卓也，椎葉拓郎，伊藤柊二，高野一輝
- 学会等名
  第79回日本放射線技術学会総会学術大会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-21K15791
[学会発表] Magnetic Resonance T1w/T2w Ratio-Based Radiomics Score for Predicting Clinical Motor Outcomes in Parkinson’s Disease.2023
- 著者名/発表者名
  Takuya Shimozono and Takuro Shiiba
- 学会等名
  AAPM 65th Annual Meeting
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-21K15791
[学会発表] Does radiomics score obtained from dopamine transporter SPECT reflect the severity of Parkinson's disease?2023
- 著者名/発表者名
  Takuro Shiiba
- 学会等名
  SNMMI2023
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-21K15791
[学会発表] パーキンソン病におけるdopamine transporter SPECT画像の特徴量と認知機能の関連性.2022
- 著者名/発表者名
  伊藤柊二，椎葉拓郎，下薗卓也, 高野一輝
- 学会等名
  第42回日本核医学技術学会総会学術大会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-21K15791
[学会発表] ドパミントランスポータSPECTにおける脳テンプレートを用いた3次元radiomics特徴量の有用性2021
- 著者名/発表者名
  伊藤柊二，椎葉拓郎，高野一輝
- 学会等名
  第41回日本核医学技術学会総会学術大会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-18K15565
[学会発表] ドパミントランスポータSPECT画像への人工知能応用の可能性2021
- 著者名/発表者名
  椎葉拓郎
- 学会等名
  第49回日本放射線技術学会秋季学術大会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-18K15565
[学会発表] ドパミントランスポータSPECT画像への人工知能応用の可能性2021
- 著者名/発表者名
  椎葉拓郎
- 学会等名
  第49回日本放射線技術学会秋季学術大会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-21K15791
[学会発表] Feasibility of Applying Super-Resolution Techniques Using Deep Learning to SPECT Images2021
- 著者名/発表者名
  T. Shiiba, M. Harada, I. Kaito
- 学会等名
  European congress of radiology 2021
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-18K15565
[学会発表] ドパミントランスポータSPECT画像特徴量を用いたパーキンソン病の運動機能予後予測性能改善の可能性2020
- 著者名/発表者名
  椎葉拓郎 , 高木昭浩
- 学会等名
  第76回日本放射線技術学会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-18K15565
[学会発表] Development of classification method using automatic shape extraction for dopamine transporter SPECT image2019
- 著者名/発表者名
  椎葉拓郎，中村優花，中村太一，高木昭浩
- 学会等名
  第75回日本放射線技術学会総会学術大会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-18K15565
[学会発表] Comparison of diagnostic performance of deep convolutional neural network using fine-tuning and feature extraction on dopamine transporter single photon emission tomography images2019
- 著者名/発表者名
  Takuro Shiiba, Akihiro Takaki
- 学会等名
  SNMMI2019
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-18K15565
[学会発表] Usefulness of Classification of Amyloid PET Images by Use of Textural Features2018
- 著者名/発表者名
  Shiiba T., Takahashi T., Nagano M., Takaki A.
- 学会等名
  European Association of Nuclear Medicine
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-18K15565
[学会発表] ドパミントランスポータSPECT画像の線条体自動抽出方の開発2018
- 著者名/発表者名
  中村太一、椎葉拓郎、中村優花、高木昭浩
- 学会等名
  第13回九州放射線医療技術学術大会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-18K15565
[学会発表] ドパミントランスポータSPECT画像の機械学習を用いたグレード分類の可能性2018
- 著者名/発表者名
  椎葉拓郎, 有村勇輝, 今村宏次郎, 高橋典馬, 永野未来, 貞苅将司, 高木昭浩
- 学会等名
  第74回日本放射線技術学会総会学術大会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-18K15565
[]
[]

椎葉 拓郎 SHIIBA TAKUROU

研究課題

研究成果

マルチモーダルなradiomic特徴量を用いたパーキンソン病の包括的予後予測研究代表者

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

審査区分

研究機関

人工知能によるパーキンソン病と非典型的パーキンソン症候群の自動分類に挑む研究代表者

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

審査区分

研究機関

[雑誌論文] Radiomics Score Derived from T1-w/T2-w Ratio Image Can Predict Motor Symptom Progression in Parkinson’s Disease2024

著者名/発表者名

雑誌名

データソース

[雑誌論文] 7．核医学分野における機械学習の応用2021

著者名/発表者名

雑誌名

DOI

NAID

ISSN

言語

データソース

[学会発表] T1強調/T2強調比画像のradiomics特徴量を用いたパーキンソン病の運動症状の進行度予測の可能性2023

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] Magnetic Resonance T1w/T2w Ratio-Based Radiomics Score for Predicting Clinical Motor Outcomes in Parkinson’s Disease.2023

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] Does radiomics score obtained from dopamine transporter SPECT reflect the severity of Parkinson's disease?2023

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] パーキンソン病におけるdopamine transporter SPECT画像の特徴量と認知機能の関連性.2022

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] ドパミントランスポータSPECTにおける脳テンプレートを用いた3次元radiomics特徴量の有用性2021

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] ドパミントランスポータSPECT画像への人工知能応用の可能性2021

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] ドパミントランスポータSPECT画像への人工知能応用の可能性2021

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] Feasibility of Applying Super-Resolution Techniques Using Deep Learning to SPECT Images2021

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] ドパミントランスポータSPECT画像特徴量を用いたパーキンソン病の運動機能予後予測性能改善の可能性2020

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] Development of classification method using automatic shape extraction for dopamine transporter SPECT image2019

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] Comparison of diagnostic performance of deep convolutional neural network using fine-tuning and feature extraction on dopamine transporter single photon emission tomography images2019

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] Usefulness of Classification of Amyloid PET Images by Use of Textural Features2018

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] ドパミントランスポータSPECT画像の線条体自動抽出方の開発2018

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] ドパミントランスポータSPECT画像の機械学習を用いたグレード分類の可能性2018

椎葉拓郎 SHIIBA TAKUROU