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佐貫 毅  SANUKI TSUYOSHI

ORCIDORCID連携する *注記
研究者番号 90514943
その他のID
所属 (現在) 2025年度: 兵庫県はりま姫路総合医療センター(研究部), 研究部, 研究員
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記 2023年度: 兵庫県はりま姫路総合医療センター(研究部), 研究部, 研究員
審査区分/研究分野
研究代表者以外
小区分61040:ソフトコンピューティング関連
キーワード
研究代表者以外
3次元データ / 病変検出 / 人工知能 / 単純X線 / 3次元画像データ / 転移学習 / 便秘診断支援 / 骨盤骨折検出 / 深層学習モデル / 疑似2次元画像生成
  • 研究課題

    (1件)
  • 研究成果

    (4件)
  • 共同研究者

    (6人)
  •  3次元データを用いた疑似画像生成による2次元単純X線AI病変検出モデル確立

    • 研究代表者
      小橋 昌司
    • 研究期間 (年度)
      2023 – 2025
    • 研究種目
      基盤研究(C)
    • 審査区分
      小区分61040:ソフトコンピューティング関連
    • 研究機関
      兵庫県立大学

すべて 2023

すべて 雑誌論文 学会発表

  • [雑誌論文] Comparison of U-Net Backbones on Segmenting Gas and Stool Regions from Abdominal X-Ray Images2023

    • 著者名/発表者名
      Naoya Takashima , Daisuke Fujita , Tsuyoshi Sanuki, Yoshikazu Kinoshita, and Syoji Kobashi
    • 雑誌名

      Proceedings of The 24th International Symposium on Advanced Intelligent Systems

      巻: -

    • 査読あり
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-23K11253
  • [学会発表] U-Net を用いたX 線画像による慢性便秘症の診断支援2023

    • 著者名/発表者名
      高島直也, 藤田大輔, 佐貫 毅, 木下芳一, 小橋昌司
    • 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-23K11253
  • [学会発表] Comparison of U-Net Backbones on Segmenting Gas and Stool Regions from Abdominal X-Ray Images2023

    • 著者名/発表者名
      Naoya Takashima , Daisuke Fujita , Tsuyoshi Sanuki, Yoshikazu Kinoshita, and Syoji Kobashi
    • 学会等名
      The 24th International Symposium on Advanced Intelligent Systems
    • 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-23K11253
  • [学会発表] U-Net を用いた腹部 X 線画像からのガス・便領域抽出における 事前学習とバックボーンの検討2023

    • 著者名/発表者名
      高島直也, 藤田大輔, 佐貫 毅, 木下芳一, 小橋昌司
    • 学会等名
      第39回ファジィシステムシンポジウム
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-23K11253
  • 1.  小橋 昌司 (00332966)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 4件
  • 2.  木下 芳一 (30243306)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 4件
  • 3.  村津 裕嗣 (30273783)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件
  • 4.  圓尾 明弘 (00899718)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件
  • 5.  八木 直美 (40731708)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 0件
  • 6.  藤田 大輔 (90907867)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 4件

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