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武 淑瓊  Wu Shuqiong

ORCIDORCID連携する *注記
研究者番号 30775763
その他のID
所属 (現在) 2025年度: 大阪大学, D3センター, 特任講師(常勤)
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記 2020年度 – 2024年度: 大阪大学, 産業科学研究所, 助教
審査区分/研究分野
研究代表者
小区分62010:生命、健康および医療情報学関連 / 小区分90110:生体医工学関連
キーワード
研究代表者
融合モデル / マルチモダリティ / 非接触センシング / 深層学習 / 健康見守り / radiotherapy / CT images / deep Learning / 3D organ reconstruction / 2D-3D registration … もっと見る / Deformation estimation / X2CTGAN / CT reconstrcution / GAN / Deep learning / 2D-3D reconstruction / deformation estimation / CT / X-ray / machine learning / 3D reconstruction 隠す
  • 研究課題

    (2件)
  • 研究成果

    (3件)
  • 共同研究者

    (1人)
  •  非接触センシングによる心身健康状態を見守る技術の研究開発研究代表者

    • 研究代表者
      武 淑瓊
    • 研究期間 (年度)
      2024 – 2026
    • 研究種目
      基盤研究(C)
    • 審査区分
      小区分62010:生命、健康および医療情報学関連
    • 研究機関
      大阪大学
  •  2D-3D Reconstruction for internal organs using Deep Learning Techniques研究代表者

    • 研究代表者
      武 淑瓊
    • 研究期間 (年度)
      2020 – 2023
    • 研究種目
      若手研究
    • 審査区分
      小区分90110:生体医工学関連
    • 研究機関
      大阪大学

すべて 2022 2021

すべて 雑誌論文 学会発表

  • [雑誌論文] Computed Tomography slice interpolation in the longitudinal direction based on deep learning techniques: To reduce slice thickness or slice increment without dose increase2022

    • 著者名/発表者名
      Wu Shuqiong、Nakao Megumi、Imanishi Keiho、Nakamura Mitsuhiro、Mizowaki Takashi、Matsuda Tetsuya
    • 雑誌名

      PLOS ONE

      巻: 17 号: 12 ページ: 1-18

    • DOI

      10.1371/journal.pone.0279005

    • 査読あり / オープンアクセス / 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20K20167, KAKENHI-PROJECT-19H04484
  • [学会発表] Facilitating computed-tomography-based diagnosis using deep learning techniques2022

    • 著者名/発表者名
      Shuqiong Wu
    • 学会等名
      The 25th SANKEN International Symposium
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20K20167
  • [学会発表] Super-resolution and from-2D-to-3D CT image reconstruction based on machine learning techniques2021

    • 著者名/発表者名
      Shuqiong Wu
    • 学会等名
      第60回日本生体医工学会大会
    • 招待講演
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20K20167
  • 1.  劉 家慶 (20948343)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件

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