• 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

上高 祐人  Kamitaka Yuto

ORCIDORCID連携する *注記
研究者番号 80911627
その他のID
所属 (現在) 2025年度: 名古屋大学, 医学系研究科(保健), 助教
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記 2024年度: 地方独立行政法人東京都健康長寿医療センター(東京都健康長寿医療センター研究所), 東京都健康長寿医療センター研究所, 技術員
審査区分/研究分野
研究代表者以外
小区分52040:放射線科学関連
キーワード
研究代表者以外
診断支援システム / 分散型学習 / データ分散型学習 / 深層学習 / 人工知能 / アミロイドPET / コンピュータ支援診断
  • 研究課題

    (1件)
  • 研究成果

    (1件)
  • 共同研究者

    (5人)
  •  データ分散型学習を用いたAIによるアミロイドイメージングの診断支援技術開発

    • 研究代表者
      山尾 天翔
    • 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
      福島県立医科大学

すべて 2024

すべて 雑誌論文

  • [雑誌論文] Deep Learning-Driven Estimation of Centiloid Scales from Amyloid PET Images with 11C-PiB and 18F-Labeled Tracers in Alzheimer’s Disease2024

    • 著者名/発表者名
      Yamao Tensho、Miwa Kenta、Kaneko Yuta、Takahashi Noriyuki、Miyaji Noriaki、Hasegawa Koki、Wagatsuma Kei、Kamitaka Yuto、Ito Hiroshi、Matsuda Hiroshi
    • 雑誌名

      Brain Sciences

      巻: 14 号: 4 ページ: 406-406

    • DOI

      10.3390/brainsci14040406

    • 査読あり / オープンアクセス
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-23K27554, KAKENHI-PROJECT-20K08031, KAKENHI-PROJECT-21K07649, KAKENHI-PROJECT-24K10841, KAKENHI-PROJECT-24K10850, KAKENHI-PROJECT-23K14875
  • 1.  山尾 天翔 (70825827)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件
  • 2.  三輪 建太 (40716594)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件
  • 3.  松田 博史 (90173848)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件
  • 4.  高橋 和弘
    共同の研究課題数: 0件
    共同の研究成果数: 1件
  • 5.  長谷川 功紀
    共同の研究課題数: 0件
    共同の研究成果数: 1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