藤田大輔

研究者氏名	藤田大輔
	フジタダイスケ
URL
所属	兵庫県立大学
部署	工学研究科
職名	助教
学位	博士（工学）(和歌山大学)
その他の所属	奈良県立大学地域創造学部
科研費研究者番号	90907867
J-Global ID	202101002056754195

経歴

2021年4月

現在

兵庫県立大学大学院工学研究科助教

学歴

2016年4月

2020年3月

和歌山大学大学院システム工学研究科

受賞

2022年12月

バイオメディカル・ファジィ・システム学会, 学生奨励賞,柔軟センサと IoT を用いた自己抜去防止システムの検討
室井大和藤田大輔髙濱和美小橋昌司藤田孝之

論文

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Detection of Shoulder Rotator Cuff Tears from X-Ray Image by Using Convolutional Neural Network

Shinya OKUDA Daisuke FUJITA Hiroshi TANAKA Tomoyuki MUTO Hiroaki INUI Syoji KOBASHI

Journal of Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics 35(1) 593-597 2023年2月 [査読有り]

深層学習を用いた小児脳CT画像からの脳年齢自動推定と、Grad-Camによる注目箇所の可視化

森田蓮安藤沙耶藤田大輔石川翔尾上宏治安藤久美子石藏礼一小橋昌司

日本医用画像工学会大会予稿集 41回 156-157 2022年7月

補綴物検出を用いた歯科パノラマ画像の歯牙認識性能の向上

岡和範新居学藤田大輔小橋昌司

日本医用画像工学会大会予稿集 41回 172-173 2022年7月

Automatic Carpal Site Detection Method for Evaluation of Rheumatoid Arthritis Using Deep Learning

Kohei Nakatsu Rashedur Rahman Kento Morita Daisuke Fujita Syoji Kobashi

Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 26(1) 42-50 2022年1月 [査読有り]

Approximately 600,000 to 1,000,000 patients are diagnosed with rheumatoid arthritis (RA) in Japan. To provide appropriate treatment, it is necessary to accurately measure the progression of RA by diagnosing the disease several times a year. The mo...

The challenge of detecting impact fracture of the pelvis in CT images using the CNN model.

Naoto Yamamoto Daisuke Fujita Md. Rashedur Rahman Naomi Yagi Keigo Hayashi Akihiro Maruo Hirotsugu Muratsu Syoji Kobashi

4th IEEE Global Conference on Life Sciences and Technologies(LifeTech) 170-171 2022年

MISC

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深層学習を用いた上腕骨離断性骨軟骨炎の超音波画像診断

高辻謙太木田圭重佐々木研太藤田大輔小橋昌司琴浦義浩南昌孝小林雄輔祐成毅高橋謙治

日本整形外科超音波学会学術集会プログラム・抄録集 33回 123-123 2022年7月

深層学習を用いた肘関節超音波画像における離断性骨軟骨炎診断支援

佐々木研太藤田大輔高辻謙太琴浦義浩南昌孝小林雄輔祐成毅木田圭重高橋謙治小橋昌司

日本医用画像工学会大会予稿集 41回 98-99 2022年7月

AI・IoTによる生体信号解析に基づく血管機能評価

藤田大輔鈴木新劉和輝

臨床スポーツ医学 39(2) 204-207 2022年2月

機械学習による尿管ESWL結果の予想とSHAPによるモデル解釈

藤田大輔春本祥太出口龍介山下真平小橋昌司

バイオメディカル・ファジィ・システム学会第34回年次大会 2021年12月 [査読有り]

頭部thick-slice CT画像からの階層的脳内血腫領域抽出法の提案

岡和範藤田大輔野原康信井上創造有村公一飯原弘二小橋昌司

日本医用画像工学会大会予稿集 40回 257-260 2021年10月

脳血管疾患は日本の死因第4位であり,2019年の死亡者数は約10万人に上る.その要因の一つは脳内血腫(ICH;intracerebral hemorrhage)である.ICHは専門医でも読影が難しく,診断に時間を要する為,医師の負担軽減や診断の迅速性・正確性向上の為に,脳CT画像からのICH領域自動抽出法が必要とされている.従来研究として,FCNによる手法が研究されているが,実用化には不十分で,特に高吸収を示す脳室内やクモ膜下出血領域の誤抽出が多い.本研究では,高吸収領域の過抽出を削減する...