山本めぐみ Yamamoto Megumi

研究者番号	50412333
その他のID
所属 (現在)	2025年度: 広島国際大学, 保健医療学部, 講師
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記	2025年度: 広島国際大学, 保健医療学部, 講師 2021年度 – 2023年度: 広島国際大学, 保健医療学部, 講師 2014年度 – 2020年度: 広島国際大学, 保健医療学部, 助教
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 / 医学物理学・放射線技術学研究代表者以外小区分90140:医療技術評価学関連
キーワード	研究代表者アーチファクト / DSA / 深層学習 / 血管造影 / 放射線科学 / 医用画像処理 / Deep　Learning / 敵対的生成モデル / 画像生成 / IVR … もっと見る / 敵対的生成ネットワーク / 情報工学 / 血管 / アンギオ / 人工知能 / ニューラルネットワーク / モーションアーチファクト / Deep Learning / 造影 / 冠動脈 / 画像処理工学 / 循環器 / 機械学習 / 冠動脈造影 … もっと見る研究代表者以外ガイドライン / 一般撮影 / 医療被ばく / 小児隠す

幼児・小児X線撮影の被ばく線量低減と画質最適化に関するガイドライン策定
- 研究代表者
  
  廣藤喜章
- 研究期間 (年度)
  2025 – 2027
- 研究種目
  
  基盤研究(C)
- 審査区分
  
  小区分90140:医療技術評価学関連
- 研究機関
  福島県立医科大学
敵対的生成ネットワークを用いた新しい原理にもとづくDSAの開発研究代表者
- 研究代表者
  
  山本めぐみ
- 研究期間 (年度)
  2020 – 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
  広島国際大学
深層学習を応用した動態３Ｄ－ＤＳＡ法の開発研究代表者
- 研究代表者
  
  山本めぐみ
- 研究期間 (年度)
  2017 – 2021
- 研究種目
  
  若手研究(B)
- 研究分野
  
  放射線科学
- 研究機関
  広島国際大学
冠動脈造影における超高精細ＤＳＡ法の開発研究代表者
- 研究代表者
  
  山本めぐみ
- 研究期間 (年度)
  2014 – 2016
- 研究種目
  
  若手研究(B)
- 研究分野
  
  医学物理学・放射線技術学
- 研究機関
  広島国際大学

すべて 2023 2022 2019 2018 2017 2016 2015

すべて雑誌論文学会発表産業財産権

[雑誌論文] 深層学習を用いた冠動脈造影におけるDSA法の開発2022
- 著者名/発表者名
  山本めぐみ , 大倉保彦
- 雑誌名
  
  日本放射線技術学会雑誌
  
  巻: 78 号: 2 ページ: 129-139
- DOI
  10.6009/jjrt.780203
- NAID
  130008161712
- ISSN
  0369-4305, 1881-4883
- 年月日
  2022-02-20
- 言語
  日本語
- 査読あり
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-20K08063
[雑誌論文] 深層学習を用いた冠動脈造影におけるDSA法の開発2022
- 著者名/発表者名
  山本めぐみ，大倉保彦
- 雑誌名
  
  日本放射線技術学会
  
  巻: 78(２）ページ: 129-139
- NAID
  130008161712
- 査読あり
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-17K18291
[雑誌論文] A new method for reducing large motion artifacts of DSA based on deep learning technique2019
- 著者名/発表者名
  M.Yamamoto, Y.Okura, H.kawata, N.Yamamoto
- 雑誌名
  
  Journal of the International Foundation for Computer Assisted Radiology and Surgery
  
  巻: volume14/spplement1
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-17K18291
[雑誌論文] 対向データを利用した補間法によるSPECT再構成法の開発2017
- 著者名/発表者名
  山口雄貴　大倉保彦　山本めぐみ
- 雑誌名
  
  第36回日本医用画像工学会大会
  
  巻: ーページ: 365-371
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-17K18291
[雑誌論文] 機械学習を用いた冠動脈DSAに関する研究2017
- 著者名/発表者名
  山本めぐみ　大倉保彦
- 雑誌名
  
  第36回日本医用画像工学会大会
  
  巻: ーページ: 249-252
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-17K18291
[雑誌論文] A method for reducing motion artifacts of DSA using deep learning technique2017
- 著者名/発表者名
  Megumi Yamamoto, Yasuhiko Okura
- 雑誌名
  
  医学物理
  
  巻: 37, sup3 ページ: 184-184
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-17K18291
[雑誌論文] To investigate the effect of machine learning for Coronary DSA2016
- 著者名/発表者名
  Yamamoto.M、Okura.Y
- 雑誌名
  
  医学物理学会
  
  巻: 36 ページ: 197-197
- 謝辞記載あり
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-26860408
[雑誌論文] A New Digital Subtraction Angiography For Coronary Artery By Using Density Difference Dependent Mask Image2015
- 著者名/発表者名
  M. Yamamoto, Y.Okura
- 雑誌名
  
  Int J CARS(2015) 10(Suppl 1)
  
  巻: 10 ページ: 9-10
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-26860408
[産業財産権] 生体画像処理装置、出力画像製造方法、学習結果製造方法、及びプログラム2016
- 発明者名
  山本めぐみ、大倉保彦
- 権利者名
  学校法人常翔学園
- 産業財産権種類
  特許
- 出願年月日
  2016-12-07
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-26860408
[学会発表] Development of a Method for Improvement of SPECT Images Reconstructed from Sparce Projection Data by Deep Learning Technique2023
- 著者名/発表者名
  矢野玲奈, 大倉保彦,山本めぐみ
- 学会等名
  ICRPT International Conference on Radiological Physics and Technology 2023
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-20K08063
[学会発表] 深層学習の画像生成モデルを使ったDSA法に関する研究2023
- 著者名/発表者名
  山本めぐみ, 大倉保彦
- 学会等名
  日本放射線技術学会第79回総会学術大会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-20K08063
[学会発表] 深層学習の画像生成モデルを使ったDSAに関する研究2023
- 著者名/発表者名
  山本めぐみ
- 学会等名
  日本放射線技術学会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-20K08063
[学会発表] A new method for reducing large motion artifacts of DSA based on deep learning technique2019
- 著者名/発表者名
  M.Yamamoto, Y.Okura, H.kawata, N.Yamamoto
- 学会等名
  International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-17K18291
[学会発表] A method for reducing large motion artifacts of DSA based on deep learning technique2019
- 著者名/発表者名
  山本めぐみ,大倉保彦,川田秀道, 山本直樹
- 学会等名
  日本放射線技術学会第75回総会学術大会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-17K18291
[学会発表] Development of a new method to reduce large motion artifacts for DSA used by Deep Learning2018
- 著者名/発表者名
  Megumi Yamamoto
- 学会等名
  IUPESM2018-World Congress on Medical Physics & Biomedical Engineering
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-17K18291
[学会発表] A method for reducing motion artifacts of DSA using deep learning technique2017
- 著者名/発表者名
  Megumi Yamamoto, Yasuhiko Okura
- 学会等名
  114th Scientific Meeting of JSMP
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-17K18291
[学会発表] Digital subtraction angiography for coronary artery using deep learning technique2017
- 著者名/発表者名
  山本めぐみ
- 学会等名
  European Congress of Radiology
- 発表場所
  ウィーンコンベンションセンター
- 年月日
  2017-03-01
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-26860408
[学会発表] Development of a New Digital Subtraction Angiography Technique for Coronary Artery via Machine Learning2017
- 著者名/発表者名
  Megumi Yamamoto, Yasuhiko Okura
- 学会等名
  第73回日本放射線技術学会総会学術大会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-17K18291
[学会発表] 機械学習を用いた冠動脈DSAに関する研究2017
- 著者名/発表者名
  山本めぐみ, 大倉保彦
- 学会等名
  第36回日本医用画像工学会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-17K18291
[学会発表] Development of a New Digita Subtraction Angiography Technique for coronary Artery via Machine Learning2017
- 著者名/発表者名
  山本めぐみ
- 学会等名
  日本放射線技術学会
- 発表場所
  パシフィコ横浜
- 年月日
  2017-04-14
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-26860408
[学会発表] DSAへの深層学習の応用2017
- 著者名/発表者名
  山本めぐみ
- 学会等名
  第45回日本放射線技術学会秋季学術大会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-17K18291
[学会発表] 対向データを利用した補間法によるSPECT再構成法の開発2017
- 著者名/発表者名
  山口雄貴, 大倉保彦, 山本めぐみ
- 学会等名
  第36回日本医用画像工学会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-17K18291
[学会発表] 機械学習を用いた冠動脈DSA法に関する研究2016
- 著者名/発表者名
  山本めぐみ
- 学会等名
  医用画像情報学会
- 発表場所
  大阪市立大学
- 年月日
  2016-06-11
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-26860408
[学会発表] To investigate the effective of machine learning for coronary DSA2016
- 著者名/発表者名
  山本めぐみ
- 学会等名
  医学物理学会
- 発表場所
  沖縄コンベンションセンター
- 年月日
  2016-09-09
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-26860408
[学会発表] Development of digital subtraction angiography for coronary artery without motion artifacts enabling read-time processing2015
- 著者名/発表者名
  山本めぐみ
- 学会等名
  IUPESM World Congress On Medical Physics & Biomedical Engineering 2015(世界医学物理生体医工学会)
- 発表場所
  カナダ(トロント)
- 年月日
  2015-06-07
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-26860408
[学会発表] A New Digital Subtraction Angiography For Coronary Artery By Using Density Difference Dependent Mask Image2015
- 著者名/発表者名
  山本めぐみ
- 学会等名
  Computer Assisted Radiology and Surgery 2015(第29回国際コンピュータ支援放射線医学・外科学会議)
- 発表場所
  スペイン(バルセロナ)
- 年月日
  2015-06-24
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-26860408

1. 大倉保彦 (80369769)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 2件
2. 廣藤喜章 (80620070)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 0件
3. 松原孝祐 (30507372)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 0件
4. 小山修司 (20242878)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 0件
5. 東出了 (00603177)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 0件
6. 宮嵜治 (80278019)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 0件

山本 めぐみ Yamamoto Megumi

研究課題

研究成果

共同研究者

幼児・小児X線撮影の被ばく線量低減と画質最適化に関するガイドライン策定

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

審査区分

研究機関

敵対的生成ネットワークを用いた新しい原理にもとづくDSAの開発研究代表者

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

審査区分

研究機関

深層学習を応用した動態３Ｄ－ＤＳＡ法の開発研究代表者

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

研究分野

研究機関

冠動脈造影における超高精細ＤＳＡ法の開発研究代表者

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

研究分野

研究機関

[雑誌論文] 深層学習を用いた冠動脈造影におけるDSA法の開発2022

著者名/発表者名

雑誌名

DOI

NAID

ISSN

年月日

言語

データソース

[雑誌論文] 深層学習を用いた冠動脈造影におけるDSA法の開発2022

著者名/発表者名

雑誌名

NAID

データソース

[雑誌論文] A new method for reducing large motion artifacts of DSA based on deep learning technique2019

著者名/発表者名

雑誌名

データソース

[雑誌論文] 対向データを利用した補間法によるSPECT再構成法の開発2017

著者名/発表者名

雑誌名

データソース

[雑誌論文] 機械学習を用いた冠動脈DSAに関する研究2017

著者名/発表者名

雑誌名

データソース

[雑誌論文] A method for reducing motion artifacts of DSA using deep learning technique2017

著者名/発表者名

雑誌名

データソース

[雑誌論文] To investigate the effect of machine learning for Coronary DSA2016

著者名/発表者名

雑誌名

データソース

[雑誌論文] A New Digital Subtraction Angiography For Coronary Artery By Using Density Difference Dependent Mask Image2015

著者名/発表者名

雑誌名

データソース

[産業財産権] 生体画像処理装置、出力画像製造方法、学習結果製造方法、及びプログラム2016

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] Development of a Method for Improvement of SPECT Images Reconstructed from Sparce Projection Data by Deep Learning Technique2023

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] 深層学習の画像生成モデルを使ったDSA法に関する研究2023

著者名/発表者名

学会等名

データソース

山本めぐみ Yamamoto Megumi