• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 前のページに戻る

松原 佳亮  Matsubara Keisuke

ORCIDORCID連携する *注記
研究者番号 40588430
その他のID
所属 (現在) 2025年度: 秋田県立大学, システム科学技術学部, 准教授
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記 2022年度 – 2023年度: 秋田県立大学, システム科学技術学部, 准教授
2020年度 – 2022年度: 秋田県立循環器・脳脊髄センター(研究所), 放射線医学研究部, 主任研究員
2018年度 – 2020年度: 秋田県立循環器・脳脊髄センター(研究所), 放射線医学研究部, 研究員
2016年度 – 2017年度: 秋田県立脳血管研究センター(研究部門), その他部局等, 研究員
2014年度 – 2015年度: 秋田県立脳血管研究センター(研究局), その他部局等, 研究員
2011年度: 秋田脳研, 放射線医学研究部, 研究員
審査区分/研究分野
研究代表者
小区分52040:放射線科学関連 / 放射線科学
研究代表者以外
小区分52040:放射線科学関連 / 中区分47:薬学およびその関連分野 / 小区分90130:医用システム関連 / 医学物理学・放射線技術学 / 放射線科学
キーワード
研究代表者
PET / 深層学習 / 脳循環代謝 / MRI / シミュレーション / 画像診断 / 磁化率強調像 / 脳卒中 / 機械学習 / 自動VOI抽出 / クラスター分析 / 線条体 … もっと見る
研究代表者以外
… もっと見る PET / 高時間分解能 / 高空間分解能 / 到達時間マップ / 脳循環評価 / 酸素15 / ポジトロン断層法(PET) / 薬物治療 / フーリエ変換赤外線分光計(FT-IR) / 核磁気共鳴分光法(MRS) / 赤外線分光法(FT-IR) / 近赤外線分光法(NIRS) / 薬物濃度 / 核磁気共鳴スペクトロスコピー(MRS) / ケミカルNIRS / 脳内薬物濃度 / ジフェンヒドラミン / アセトアミノフェン / 近赤外線分光計(NIRS) / X線エネルギー分解画像 / 低被ばく化技術 / 医用画像処理技術 / 半導体検出器 / インターベンショナルラジオロジー / 核医学物理学 / 認知症 / 医学物理 / Blood flow / 脳血流 / アルツハイマー病診断 / 画像融合 / NIRS / 運動合併症 / セロトニントランスポーター / 脳神経疾患 / 核医学 / パーキンソン病 / 核医学(PETを含む) 隠す
  • 研究課題

    (9件)
  • 研究成果

    (10件)
  • 共同研究者

    (21人)
  •  深層学習を用いた入力関数予測によるPET定量評価の非採血化研究代表者

    • 研究代表者
      松原 佳亮
    • 研究期間 (年度)
      2023 – 2025
    • 研究種目
      基盤研究(C)
    • 審査区分
      小区分52040:放射線科学関連
    • 研究機関
      秋田県立大学
  •  高空間・高時間分解能を生かした新しいPET脳循環評価法の提案

    • 研究代表者
      茨木 正信
    • 研究期間 (年度)
      2023 – 2025
    • 研究種目
      基盤研究(C)
    • 審査区分
      小区分52040:放射線科学関連
    • 研究機関
      秋田県立循環器・脳脊髄センター(研究所)
  •  近赤外線による非侵襲的な脳内薬物濃度測定法(ケミカルNIRS)の開発と臨床評価

    • 研究代表者
      田代 学
    • 研究期間 (年度)
      2021 – 2023
    • 研究種目
      挑戦的研究(萌芽)
    • 審査区分
      中区分47:薬学およびその関連分野
    • 研究機関
      東北大学
  •  MR画像をベースとした深層学習による脳循環画像の予測・生成の試み研究代表者

    • 研究代表者
      松原 佳亮
    • 研究期間 (年度)
      2019 – 2021
    • 研究種目
      基盤研究(C)
    • 審査区分
      小区分52040:放射線科学関連
    • 研究機関
      秋田県立循環器・脳脊髄センター(研究所)
  •  X線透視画像上での物体特定により飛躍的な被ばく量低減を実現する新型IVRシステム

    • 研究代表者
      菊池 洋平
    • 研究期間 (年度)
      2019 – 2022
    • 研究種目
      基盤研究(B)
    • 審査区分
      小区分90130:医用システム関連
    • 研究機関
      東北大学
  •  PET-NIRS融合イメージングによるアルツハイマー病診断の高度化と脳機能の解明

    • 研究代表者
      渡部 浩司
    • 研究期間 (年度)
      2017 – 2019
    • 研究種目
      基盤研究(B)
    • 研究分野
      医学物理学・放射線技術学
    • 研究機関
      東北大学
  •  PETを教師としたMR磁化率強調像の機械学習による脳循環代謝異常の検出研究代表者

    • 研究代表者
      松原 佳亮
    • 研究期間 (年度)
      2016 – 2018
    • 研究種目
      若手研究(B)
    • 研究分野
      放射線科学
    • 研究機関
      秋田県立循環器・脳脊髄センター(研究所)
  •  PET画像のクラスター分析による脳機能局在の解明及びその基礎検討研究代表者

    • 研究代表者
      松原 佳亮
    • 研究期間 (年度)
      2014 – 2015
    • 研究種目
      若手研究(B)
    • 研究分野
      放射線科学
    • 研究機関
      秋田県立脳血管研究センター(研究局)
  •  パーキンソン病線条体セロトニン神経終末のPETを用いた検討

    • 研究代表者
      前田 哲也
    • 研究期間 (年度)
      2009 – 2011
    • 研究種目
      基盤研究(C)
    • 研究分野
      放射線科学
    • 研究機関
      秋田県立脳血管研究センター(研究局)

すべて 2022 2021 2020 2018 2017 2016 2010

すべて 雑誌論文 学会発表

  • [雑誌論文] A review on AI in PET imaging2022

    • 著者名/発表者名
      Matsubara Keisuke、Ibaraki Masanobu、Nemoto Mitsutaka、Watabe Hiroshi、Kimura Yuichi
    • 雑誌名

      Annals of Nuclear Medicine

      巻: 36 号: 2 ページ: 133-143

    • DOI

      10.1007/s12149-021-01710-8

    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K08239, KAKENHI-PROJECT-20K11944
  • [雑誌論文] Prediction of an oxygen extraction fraction map by convolutional neural network: validation of input data among MR and PET images2021

    • 著者名/発表者名
      Matsubara Keisuke、Ibaraki Masanobu、Shinohara Yuki、Takahashi Noriyuki、Toyoshima Hideto、Kinoshita Toshibumi
    • 雑誌名

      International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery

      巻: 16 号: 11 ページ: 1865-1874

    • DOI

      10.1007/s11548-021-02356-7

    • 査読あり / オープンアクセス
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K08239
  • [雑誌論文] A comparison of five partial volume correction methods for Tau and Amyloid PET imaging with [(18)F]THK5351 and [(11)C]PIB.2018

    • 著者名/発表者名
      Shidahara M, Thomas BA, Okamura N, Ibaraki M, Matsubara K, Oyama S, Ishikawa Y, Watanuki S, Iwata R, Furumoto S, Tashiro M, Yanai K, Gonda K, Watabe H.
    • 雑誌名

      Ann Nucl Med.

      巻: 59 号: 7 ページ: 671-674

    • DOI

      10.1007/s12149-017-1185-0

    • 査読あり / 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-17K20083, KAKENHI-PROJECT-15H04900, KAKENHI-PROJECT-16H05383, KAKENHI-PROJECT-16H05385, KAKENHI-PROJECT-17H04118, KAKENHI-PROJECT-15K08687
  • [学会発表] X線透視画像内のデバイスを対象とした深層学習セグメンテーションモデルのための効率的な学習データ作成手法についての検討2022

    • 著者名/発表者名
      鈴木皓士,菊池洋平,吉原陽平,松原佳亮,大村知己,木下俊文,松山成男
    • 学会等名
      第41回 日本医用画像工学会大会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19H04478
  • [学会発表] 畳み込みニューラルネットワークによるMR及びPET画像からの酸素摂取率画像の予測2020

    • 著者名/発表者名
      松原 佳亮, 茨木 正信, 篠原 祐樹, 高橋 規之, 豊嶋 英仁, 木下 俊文
    • 学会等名
      第39回日本異様画像工学会大会 (JAMIT 2020)
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K08239
  • [学会発表] Capsule networkを用いた磁化率強調像の教師あり学習による脳循環代謝異常の予測の試み2018

    • 著者名/発表者名
      松原 佳亮, 高橋 規之, 梅津 篤司, 茨木 正信, 木下 俊文
    • 学会等名
      第37回日本医用画像工学会大会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-16K19869
  • [学会発表] 畳み込みニューラルネットワークを用いた磁化率強調像の深層学習による脳循環代謝異常の予測の試み2017

    • 著者名/発表者名
      松原佳亮,茨木正信,高橋規之,梅津篤司,木下俊文
    • 学会等名
      医用画像情報学会平成29年度秋季大会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-16K19869
  • [学会発表] Convolutional neural networkを用いた磁化率強調像の深層学習による脳循環代謝異常の予測の試み2017

    • 著者名/発表者名
      松原佳亮
    • 学会等名
      第7回核医学画像解析研究会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-16K19869
  • [学会発表] 脳循環代謝画像の深層学習 - PETを教師とした磁化率強調像の学習2016

    • 著者名/発表者名
      松原 佳亮
    • 学会等名
      第6回核医学画像解析研究会
    • 発表場所
      放射線医学総合研究所
    • 年月日
      2016-12-03
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-16K19869
  • [学会発表] セロトニントランスポーターイメージング剤[11C] DASBの合成条件検討2010

    • 著者名/発表者名
      工藤和彦、山口博司、茨木正信、中村和浩、松原佳亮、木下俊文、前田哲也、高橋和弘
    • 学会等名
      第50回日本核医学会学術総会
    • 発表場所
      さいたま市
    • 年月日
      2010-11-11
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-21591585
  • 1.  茨木 正信 (40360359)
    共同の研究課題数: 5件
    共同の研究成果数: 6件
  • 2.  渡部 浩司 (40280820)
    共同の研究課題数: 4件
    共同の研究成果数: 1件
  • 3.  木下 俊文 (70314599)
    共同の研究課題数: 3件
    共同の研究成果数: 3件
  • 4.  篠原 祐樹 (60462470)
    共同の研究課題数: 3件
    共同の研究成果数: 2件
  • 5.  田代 学 (00333477)
    共同の研究課題数: 2件
    共同の研究成果数: 1件
  • 6.  志田原 美保 (20443070)
    共同の研究課題数: 2件
    共同の研究成果数: 0件
  • 7.  前田 哲也 (70359496)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 1件
  • 8.  工藤 和彦 (70462471)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 1件
  • 9.  山口 博司 (00450841)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 1件
  • 10.  中村 和浩 (10312638)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 1件
  • 11.  菊池 洋平 (50359535)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 1件
  • 12.  小谷 光司 (20250699)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件
  • 13.  千田 浩一 (20323123)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件
  • 14.  狩川 大輔 (40436100)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件
  • 15.  松山 成男 (70219525)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 1件
  • 16.  久保 均 (00325292)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件
  • 17.  石川 大太郎 (20610869)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件
  • 18.  藤井 智幸 (40228953)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件
  • 19.  桑原 寛人
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件
  • 20.  高橋 規之
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 2件
  • 21.  梅津 篤司
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 2件

URL: 

この研究者とORCID iDの連携を行いますか?
※ この処理は、研究者本人だけが実行できます。

Are you sure that you want to link your ORCID iD to your KAKEN Researcher profile?
* This action can be performed only by the researcher himself/herself who is listed on the KAKEN Researcher’s page. Are you sure that this KAKEN Researcher’s page is your page?

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi