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信太 圭一  Shida Keiichi

ORCIDORCID連携する *注記
研究者番号 40623286
その他のID
所属 (現在) 2025年度: 帝京大学, 公私立大学の部局等, 准教授
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記 2019年度 – 2020年度: 帝京大学, 公私立大学の部局等, 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
深層学習 / 入院期間 / コントラスト / MRI / 予測 / 入院長期化
  • 研究課題

    (1件)
  • 研究成果

    (3件)
  •  深層学習を用いたMRI画像からの入院長期化の予測研究代表者

    • 研究代表者
      信太 圭一
    • 研究期間 (年度)
      2019 – 2020
    • 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
      帝京大学

すべて 2020 2019

すべて 雑誌論文 学会発表

  • [雑誌論文] MRI 画像の種類による入院期間長期化予測精度の違い2020

    • 著者名/発表者名
      信太 圭一、岩穴口 孝、佐々木 雅史、宇都 由美子
    • 雑誌名

      第40回医療情報学連合大会論文集

      巻: 40 ページ: 891-892

    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K17178
  • [雑誌論文] Prediction of Extended Hospital Stays Using a Deep Learning Algorithm Based on MR Images2019

    • 著者名/発表者名
      信太圭一 岩穴口孝 佐々木雅史 宇都由美子
    • 雑誌名

      医療情報学会論文集

      巻: 39 ページ: 424-425

    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K17178
  • [学会発表] MRI画像を用いた入院期間長期化の予測2019

    • 著者名/発表者名
      信太圭一 岩穴口孝 佐々木雅史 宇都由美子 熊本一朗
    • 学会等名
      日本医療マネジメント学会,福岡支部学術集会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-19K17178

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