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
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

論文

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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...

Prediction of Ureter ESWL Outcome by Machine Learning and Model Interpretation Approach Using SHAP

Daisuke FUJITA Shota HARUMOTO Ryusuke DEGUCHI Shimpei YAMASHITA Syoji KOBASHI

International Journal of Biomedical Soft Computing and Human Sciences 26(2) 97-102 2021年12月 [査読有り]

3D CNNを用いた小児脳CT画像からの脳成長年齢推定研究

森田蓮安藤沙耶藤田大輔新居学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 40回 175-179 2021年10月

脳画像を用いて小児の脳疾患を診断する指標の一つとして,未発達や未熟児などの脳の正常な発達の進行が評価される。しかし,脳の発達度合いを定量的に推定する方法はなく,現状では医師の経験に基づいて診断が行われている.そのため,読影可能な医師の不足,定量性の欠如が問題である.本研究では,小児の脳CT画像から脳の発達年齢を予測する手法を提案する.この手法では,CT画像から頭蓋領域を抽出し,姿勢と位置の補正を行う.本研究では,3次元畳み込みニューラルネットワーク(3D CNN)を用いてCT画像から特徴を...

機械学習・深層学習を用いた手X線画像におけるリウマチmTSS推定法

中津康平盛田健人藤田大輔小橋昌司

日本医用画像工学会大会予稿集 40回 186-190 2021年10月

現在,関節リウマチの国内患者数は60万人から100万人であると推定され,毎年数万人ずつ増加している.関節リウマチの診断には,手足のX線画像から算出するmTSS(modified Total Sharp Score)が標準的な診断基準として用いられているが,診断の問題点として,医師の目視による主観的診断であること,スコアの判断箇所が多いことが挙げられている.そのため,医師の負担軽減や診断の迅速性・正確性向上のためにmTSS自動で評価するコンピュータ支援診断(CAD)システムの開発が期待されて...

CNN Based Hierarchical Intracerebral Hematoma Region Extraction Method in Head Thick-Slice CT Images.

Kazunori Oka Daisuke Fujita Yasunobu Nohara Sozo Inoue Koichi Arimura Koji Iihara Syoji Kobashi

International Conference on Machine Learning and Cybernetics(ICMLC) 1-5 2021年