藤岡友之 Fujioka Tomoyuki

研究者番号	60771631
その他のID	https://orcid.org/0000-0002-7141-8901
所属 (現在)	2024年度: 東京科学大学, 大学院医歯学総合研究科, 寄附講座准教授
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記	2024年度: 東京医科歯科大学, 東京医科歯科大学病院, 講師 2022年度: 東京医科歯科大学, 東京医科歯科大学病院, 准教授 2021年度: 東京医科歯科大学, 東京医科歯科大学病院, 講師 2019年度: 東京医科歯科大学, 医学部附属病院, 講師 2016年度 – 2018年度: 東京医科歯科大学, 医学部附属病院, 助教
審査区分/研究分野	研究代表者小区分52040:放射線科学関連研究代表者以外放射線科学
キーワード	研究代表者人工知能 / 乳房 / 石灰化 / 乳がん / MRI / 医学教育 / 画像診断 / 生成画像 / 乳癌 / 敵対的生成ネットワーク / 乳腺画像診断 / 超音波 … もっと見る研究代表者以外 … もっと見る放射線 / ゲノム / 癌 / 医療・福祉 / heterogeneity / サブタイプ / 超音波 / MRI / PET / 画像診断 / 乳癌隠す

革新的MRI技術とAIを融合した乳房石灰化診断の新展開研究代表者
- 研究代表者
  
  藤岡友之
- 研究期間 (年度)
  2024 – 2026
- 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
  東京医科歯科大学
敵対的生成ネットワークによる乳房超音波画像を生成し教育や研究への応用を目指す研究研究代表者
- 研究代表者
  
  藤岡友之
- 研究期間 (年度)
  2021 – 2023
- 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
  東京医科歯科大学
乳癌画像診断におけるheterogeneity探索に関する研究
- 研究代表者
  
  久保田一徳
- 研究期間 (年度)
  2016 – 2019
- 研究種目
  
  基盤研究(C)
- 研究分野
  
  放射線科学
- 研究機関
  獨協医科大学
   東京医科歯科大学

すべて 2022 2019 2018 2017

すべて雑誌論文学会発表

[雑誌論文] Distinction between benign and malignant breast masses at breast ultrasound using deep learning method with convolutional neural network2019
- 著者名/発表者名
  Fujioka Tomoyuki、Kubota Kazunori、Mori Mio、Kikuchi Yuka、Katsuta Leona、Kasahara Mai、Oda Goshi、Ishiba Toshiyuki、Nakagawa Tsuyoshi、Tateishi Ukihide
- 雑誌名
  
  Japanese Journal of Radiology
  
  巻: - 号: 6 ページ: 466-472
- DOI
  10.1007/s11604-019-00831-5
- NAID
  50014194339
- 査読あり
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K10270
[雑誌論文] Diagnostic performance of time-of-flight PET/CT for evaluating nodal metastasis of the axilla in breast cancer2019
- 著者名/発表者名
  Mori Mio、Fujioka Tomoyuki、Katsuta Leona、Tsuchiya Junichi、Kubota Kazunori、Kasahara Mai、Oda Goshi、Nakagawa Tsuyoshi、Onishi Iichiroh、Tateishi Ukihide
- 雑誌名
  
  Nuclear Medicine Communications
  
  巻: 40 号: 9 ページ: 958-964
- DOI
  10.1097/mnm.0000000000001057
- 査読あり
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K10270
[雑誌論文] Simultaneous comparison between strain and shear wave elastography of breast masses for the differentiation of benign and malignant lesions by qualitative and quantitative assessments.2019
- 著者名/発表者名
  Fujioka Tomoyuki、Mori Mio、Kubota Kazunori、Kikuchi Yuka、Katsuta Leona、Kasahara Mai、Oda Goshi、Ishiba Toshiyuki、Nakagawa Tsuyoshi、Tateishi Ukihide
- 雑誌名
  
  Breast Cancer
  
  巻: 26 号: 6 ページ: 792-798
- DOI
  10.1007/s12282-019-00985-0
- 査読あり
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K10270
[雑誌論文] Breast Ultrasound Image Synthesis using Deep Convolutional Generative Adversarial Networks2019
- 著者名/発表者名
  Fujioka Tomoyuki、Mori Mio、Kubota Kazunori、Kikuchi Yuka、Katsuta Leona、Adachi Mio、Oda Goshi、Nakagawa Tsuyoshi、Kitazume Yoshio、Tateishi Ukihide
- 雑誌名
  
  Diagnostics
  
  巻: 9 号: 4 ページ: 176-176
- DOI
  10.3390/diagnostics9040176
- 査読あり
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K10270
[雑誌論文] The feasibility of using 18F-FDG-PET/CT in patients with mucinous breast carcinoma2018
- 著者名/発表者名
  Fujioka Tomoyuki、Kubota Kazunori、Kikuchi Yuka、Tsuchiya Junichi、Tateishi Ukihide、Kasaharak Mai、Oda Goshi、Ishiba Toshiyuki、Nakagawa Tsuyoshi
- 雑誌名
  
  Nuclear Medicine Communications
  
  巻: 39 号: 11 ページ: 1033-1038
- DOI
  10.1097/mnm.0000000000000910
- 査読あり
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K10270
[学会発表] 乳腺シンポジウム「乳腺領域のAIの進歩と可能性」超音波乳房画像診断のAI研究の最新動向2022
- 著者名/発表者名
  藤岡友之
- 学会等名
  日本超音波医学会第95回学術集会
- 招待講演
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-21K15800
[学会発表] 超音波乳房画像診断のAI研究の最新動向2022
- 著者名/発表者名
  藤岡友之
- 学会等名
  日本超音波医学会第95回学術集会
- 招待講演
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-21K15800
[学会発表] Clinical value of 18F-FDG PET/CT for staging elderly and young women with preoperative breast cancer2019
- 著者名/発表者名
  Kazunori Kubota, Tomoyuki Fujioka, Mio Mori, Junichi Tsuchiya, Ukihide Tateishi
- 学会等名
  ECR 2019
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K10270
[学会発表] Prognostic Staging: the new method for staging breast cancer2019
- 著者名/発表者名
  Kazunori Kubota、Tomoyuki Fujioka、Mio Mori、Ukihide Tateishi、Yasushi Kaji
- 学会等名
  Radiological Society of North America (RSNA) 105th Scientific Assembly
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K10270
[学会発表] Utility of 18F-FDG PET/CT and MRI imaging findings for predicting the clinicopathologic subtypes of triple negative breast cancer2017
- 著者名/発表者名
  Kazunori Kubota, Tomoyuki Fujioka, Akira Toriihara,Yukihisa Saida, Ukihide Tateishi
- 学会等名
  ECR 2017
- 発表場所
  Vienna, Austria
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K10270

1. 久保田一徳 (40625480)

共同の研究課題数: 2件

共同の研究成果数: 8件
2. 山鹿絵美 (10897325)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 0件

藤岡 友之 Fujioka Tomoyuki

研究課題

研究成果

共同研究者

革新的MRI技術とAIを融合した乳房石灰化診断の新展開研究代表者

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

審査区分

研究機関

敵対的生成ネットワークによる乳房超音波画像を生成し教育や研究への応用を目指す研究研究代表者

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

審査区分

研究機関

乳癌画像診断におけるheterogeneity探索に関する研究

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] Distinction between benign and malignant breast masses at breast ultrasound using deep learning method with convolutional neural network2019

著者名/発表者名

雑誌名

DOI

NAID

データソース

[雑誌論文] Diagnostic performance of time-of-flight PET/CT for evaluating nodal metastasis of the axilla in breast cancer2019

著者名/発表者名

雑誌名

DOI

データソース

[雑誌論文] Simultaneous comparison between strain and shear wave elastography of breast masses for the differentiation of benign and malignant lesions by qualitative and quantitative assessments.2019

著者名/発表者名

雑誌名

DOI

データソース

[雑誌論文] Breast Ultrasound Image Synthesis using Deep Convolutional Generative Adversarial Networks2019

著者名/発表者名

雑誌名

DOI

データソース

[雑誌論文] The feasibility of using 18F-FDG-PET/CT in patients with mucinous breast carcinoma2018

著者名/発表者名

雑誌名

DOI

データソース

[学会発表] 乳腺 シンポジウム「乳腺領域のAIの進歩と可能性」 超音波乳房画像診断のAI研究の最新動向2022

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] 超音波乳房画像診断のAI研究の最新動向2022

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] Clinical value of 18F-FDG PET/CT for staging elderly and young women with preoperative breast cancer2019

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] Prognostic Staging: the new method for staging breast cancer2019

著者名/発表者名

学会等名

データソース

[学会発表] Utility of 18F-FDG PET/CT and MRI imaging findings for predicting the clinicopathologic subtypes of triple negative breast cancer2017

著者名/発表者名

学会等名

発表場所

データソース

藤岡友之 Fujioka Tomoyuki

[学会発表] 乳腺シンポジウム「乳腺領域のAIの進歩と可能性」超音波乳房画像診断のAI研究の最新動向2022