橋本二三生ハシモトフミオ

研究者番号	40866563
その他のID	https://orcid.org/0000-0003-2352-0538
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記	2022年度 – 2023年度: 浜松ホトニクス株式会社, 中央研究所, ―
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	研究代表者教師なし学習 / 深層学習 / PET / 画像再構成

研究課題
(1件)
研究成果
(16件)

教師なし深層学習による直接PET画像再構成法の確立研究代表者
- 研究代表者
  
  橋本二三生
- 研究期間 (年度)
  2022 – 2024
- 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
  浜松ホトニクス株式会社

すべて 2024 2023 2022

すべて雑誌論文学会発表産業財産権

[雑誌論文] Deep learning PET 画像再構成への招待2023
- 著者名/発表者名
  橋本二三生, 大西佑弥, 大手希望
- 雑誌名
  
  Ｍｅｄｉｃａｌ　Ｉｍａｇｉｎｇ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ
  
  巻: 41 号: 4-5 ページ: 162-170
- DOI
  10.11409/mit.41.162
- ISSN
  0288-450X, 2185-3193
- 年月日
  2023-11-25
- 言語
  日本語
- 査読あり
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K07762
[雑誌論文] 医用画像分野におけるディープラーニング2022
- 著者名/発表者名
  橋本二三生
- 雑誌名
  
  放射線
  
  巻: 47 ページ: 167-171
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K07762
[産業財産権] 画像処理装置および画像処理方法2024
- 発明者名
  橋本二三生
- 権利者名
  橋本二三生
- 産業財産権種類
  特許
- 出願年月日
  2024
- 外国
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K07762
[産業財産権] 画像処理装置および画像処理方法2023
- 発明者名
  橋本二三生
- 権利者名
  橋本二三生
- 産業財産権種類
  特許
- 出願年月日
  2023
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K07762
[産業財産権] 画像処理装置および画像処理方法2023
- 発明者名
  橋本二三生、大西佑弥
- 権利者名
  橋本二三生、大西佑弥
- 産業財産権種類
  特許
- 出願年月日
  2023
- 外国
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K07762
[産業財産権] 画像処理装置および画像処理方法2022
- 発明者名
  橋本二三生, 大西佑弥
- 権利者名
  浜松ホトニクス株式会社
- 産業財産権種類
  特許
- 出願年月日
  2022
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K07762
[学会発表] 最近のDeep learning PET 画像再構成のトレンドから紐解く、画像再構成研究の進め方2023
- 著者名/発表者名
  橋本二三生
- 学会等名
  第62回日本生体医工学会大会
- 招待講演
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K07762
[学会発表] U-Netに逆投影演算を組み込んだ直接PET画像再構成法の提案2023
- 著者名/発表者名
  橋本二三生, 大手希望, 大西佑弥
- 学会等名
  第42回日本医用画像工学会大会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K07762
[学会発表] 画像再構成のその先にあるもの2023
- 著者名/発表者名
  橋本二三生
- 学会等名
  JAMIT若手医用画像工学シンポジウム: SAMIT2023
- 招待講演
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K07762
[学会発表] 核医学シンポジウム04: Deep learning によるPET 画像再構成2023
- 著者名/発表者名
  橋本二三生
- 学会等名
  第63回日本核医学会学術総会
- 招待講演
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K07762
[学会発表] 夜の学校【技術】[未来のPET]Deep learningによるPETイメージング技術最前線」2022
- 著者名/発表者名
  橋本二三生
- 学会等名
  日本核医学会PET核医学分科会PETサマーセミナー2022
- 招待講演
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K07762
[学会発表] Deep image prior を用いたリストモード PET 画像再構成2022
- 著者名/発表者名
  大手希望, 橋本二三生, 大西佑弥, 磯部卓志
- 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-22K07762
[学会発表] Deep image priorを利用したPET画像再構成の３次元実装2022
- 著者名/発表者名
  橋本二三生, 大手希望, 大西佑弥, 田島英朗, 山谷泰賀
- 学会等名
  第12回核医学画像解析研究会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K07762
[学会発表] 教師なし PET 画像ノイズ除去における事前学習済モデルの有用性2022
- 著者名/発表者名
  大西佑弥, 橋本二三生, 大手希望
- 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-22K07762
[学会発表] 順投影モデルを利用した Deep image prior ベースＰＥＴ画像再構成2022
- 著者名/発表者名
  橋本二三生, 大手希望, 大西佑弥, 田島英朗, 山谷泰賀
- 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-22K07762
[学会発表] 深層学習技術を利用した医用画像処理の研究開発2022
- 著者名/発表者名
  橋本二三生
- 学会等名
  第24回高柳健次郎記念シンポジウム
- 招待講演
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K07762

橋本 二三生 ハシモト フミオ

研究課題

研究成果

教師なし深層学習による直接PET画像再構成法の確立研究代表者

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] Deep learning PET 画像再構成への招待2023

著者名/発表者名

雑誌名

DOI

ISSN

年月日

言語

データソース

[雑誌論文] 医用画像分野におけるディープラーニング2022

著者名/発表者名

雑誌名

データソース

[産業財産権] 画像処理装置および画像処理方法2024

発明者名

権利者名

産業財産権種類

出願年月日

データソース

[産業財産権] 画像処理装置および画像処理方法2023

発明者名

権利者名

産業財産権種類

出願年月日

データソース

[産業財産権] 画像処理装置および画像処理方法2023

発明者名

権利者名

産業財産権種類

出願年月日

データソース

[産業財産権] 画像処理装置および画像処理方法2022

発明者名

権利者名

産業財産権種類

出願年月日

データソース

[学会発表] 最近のDeep learning PET 画像再構成のトレンドから紐解く、画像再構成研究の進め方2023

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] U-Netに逆投影演算を組み込んだ直接PET画像再構成法の提案2023

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] 画像再構成のその先にあるもの2023

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] 核医学シンポジウム04: Deep learning によるPET 画像再構成2023

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] 夜の学校【技術】[未来のPET]Deep learningによるPETイメージング技術最前線」2022

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] Deep image prior を用いたリストモード PET 画像再構成2022

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] Deep image priorを利用したPET画像再構成の３次元実装2022

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] 教師なし PET 画像ノイズ除去における事前学習済モデルの有用性2022

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] 順投影モデルを利用した Deep image prior ベースＰＥＴ画像再構成2022

著者名/発表者名

学会等名

橋本二三生ハシモトフミオ