松友紀和 Matsutomo Norikazu

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ORCID連携する *注記

研究者番号	90781237
その他のID
所属 (現在)	2022年度: 杏林大学, 保健学部, 准教授
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記	2022年度: 杏林大学, 保健学部, 准教授 2017年度 – 2019年度: 杏林大学, 保健学部, 講師
審査区分/研究分野	研究代表者医学物理学・放射線技術学研究代表者以外小区分58010:医療管理学および医療系社会学関連
キーワード	研究代表者圧縮センシング / 画像再構成法 / 核医学 / 放射性同位元素 / オフセットサンプリング / 短時間収集 / ドパミントランスポータSPECT / 画像再構成 / SPECT 研究代表者以外 postmortem imaging / gross anatomy / medical imaging anatomy / medical education

医学教育を目的とした死後画像用造影剤と撮像方法の開発および教育効果に関する研究
- 研究代表者
  
  山本智朗
- 研究期間 (年度)
  2022 – 2024
- 研究種目
  
  基盤研究(C)
- 審査区分
  
  小区分58010:医療管理学および医療系社会学関連
- 研究機関
  杏林大学
圧縮センシングを用いた新しいSPECT画像再構成法の開発研究代表者
- 研究代表者
  
  松友紀和
- 研究期間 (年度)
  2017 – 2019
- 研究種目
  
  基盤研究(C)
- 研究分野
  
  医学物理学・放射線技術学
- 研究機関
  杏林大学

すべて 2020 2019 2018 2017

すべて雑誌論文学会発表

[雑誌論文] Performance of compressed sensing-based iterative reconstruction for single-photon emission computed tomography from undersampled projection data2019
- 著者名/発表者名
  Matsutomo Norikazu、Fukaya Kaoru、Hashimoto Takeyuki、Yamamoto Tomoaki、Sato Eisuke
- 雑誌名
  
  Nuclear Medicine Communications
  
  巻: 40 ページ: 106-114
- DOI
  10.1097/mnm.0000000000000938
- 査読あり
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-17K09069
[学会発表] オフセットサンプリングと圧縮センシングを用いた少数投影データからのSPECT画像再構成2020
- 著者名/発表者名
  松友紀和，橋本雄幸，山本智朗
- 学会等名
  第76回日本放射線技術学会総会学術大会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-17K09069
[学会発表] Reduced acquisition time or activity does for 123I-FP-CIT SPECT with compressed sensing-based iterative reconstruction2018
- 著者名/発表者名
  Norikazu Matsutomo, Takeyuki Hashimoto, Tomoaki Yamamoto
- 学会等名
  SNMMI 2018 Annual Meeting
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-17K09069
[学会発表] Validation of compressed sensing-based iterative reconstruction algorithm in dopamine transporter SPECT2017
- 著者名/発表者名
  松友紀和
- 学会等名
  26th Digital Image Scientific Research Meeting in Mihara
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-17K09069

1. 山本智朗 (30433600)

共同の研究課題数: 2件

共同の研究成果数: 1件
2. 橋本雄幸 (30269542)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 3件
3. 只野喜一 (20759443)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 0件
4. 長瀬美樹 (60302733)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 0件
5. 深見光葉 (80881341)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 0件