小橋昌司

研究者氏名	小橋昌司
	コバシショウジ
URL	https://sites.google.com/site/syojikobashij/home
所属	兵庫県立大学
部署	工学研究科
職名	教授
学位	博士(工学)(姫路工業大学)
科研費研究者番号	00332966
ORCID ID	0000-0003-3659-4114
J-Global ID	200901031674454407

研究キーワード

人工知能 ,コンピュータ支援整形外科 ,ファジィ論理 ,医用画像処理 ,画像処理 ,脳 ,MRI ,新生児 ,新生児・幼児 ,知的画像処理 ,コンピュータ画像診断支援 ,脳回 ,脳溝 ,脳疾患 ,ヘモダイナミクス ,Magnetic Resonance Angiography ,高次脳機能 ,脳葉 ,コンピュータ診断支援 ,近赤外分光法 ,脳動脈瘤 ,ソフトコンピューティング ,遺伝的アルゴリズム ,体積測定 ,幼児 ,子ども ,fMRI ,計算機解析 ,MR画像 ,てんかん ,側脳室 ,脳萎縮 ,知的医用画像処理システム

研究分野

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ライフサイエンス / 胎児医学、小児成育学 /
ライフサイエンス / 放射線科学 /
ライフサイエンス / スポーツ科学 /
ライフサイエンス / 整形外科学 /
ライフサイエンス / 免疫学 /

経歴

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2022年4月

現在

兵庫県立大学先端医療工学研究所所長

2021年8月

現在

国立循環器病センター次世代医療研究部特任部長

2017年4月

現在

兵庫県立大学工学研究科教授

2018年1月

2023年3月

兵庫県立工業技術センター技術開発指導員

2018年4月

2022年3月

兵庫県立大学先端医工学研究センターセンター長

学歴

1997年4月

2000年3月

姫路工業大学工学研究科生産工学専攻博士課程

1995年4月

1997年3月

姫路工業大学工学研究科電気系工学専攻修士課程

委員歴

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2021年4月

現在

日本医用画像学会代議員

2015年

現在

Fuzzy Systems TC in IEEE Computational Intelligence Society committee Member

2012年4月

現在

日本臨床バイオメカニクス学会評議員

2011年

現在

日本知能情報ファジィ学会ブレイン・コンピューティング研究部会幹事

2008年

現在

多値論理研究会理事

受賞

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2023年12月

バイオメディカル・ファジィ・システム学会, 貢献賞

2023年12月

The 24th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (ISIS), Best Presentation Award,Interpretability of ESWL Outcome Prediction Model and Feature Selection Using SHAP values
Soya Kobayashi Daisuke Fujita Syoji Kobashi

2023年12月

The 24th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (ISIS), Best Presentation Award,Deep learning approach for early detection and prediction of chronic lung disease in neonates chest X-ray images
Ryunosuke Maeda Daisuke Fujita Syoji Kobashi

2023年12月

The 24th International Symposium on Advanced Intelligent Systems (ISIS), Best Application Award
Naoya Takashima Daisuke Fujita Syoji Kobashi

2023年9月

日本知能情報ファジィ学会, 貢献賞

論文

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Kidney Tumor Recognition from Abdominal CT Images using Transfer Learning

Sefatul Wasi Saadia Binte Alam Rashedur Rahman M. Ashraful Amin Syoji Kobashi

Proceedings of The International Symposium on Multiple-Valued Logic 2023-May 54-58 2023年5月 [査読有り]

Kidney tumor is a health concern that affects kidney cells and may leads to mortality depending on their type. Benign tumors can be unproblematic whereas malignant tumors pose the threat of kidney cancer. Early detection and diagnosis are possible...

Predicting the Development of Chronic Lung Disease in Neonataes from Chest X-ray Images Using Deep Learning

Ryunosuke Maeda Daisuke Fujita Kosuke Tanaka Jyunichi Ozawa Mitsuhiro Haga Naoyuki Miyahara Fumihiko Nanba Syoji Kobashi

2023 IEEE 53rd International Symposium on Multiple-Valued Logic (ISMVL) 2023-May 48-53 2023年5月 [査読有り]

Neonatal chronic lung disease (CLD) is the most common and serious lung disease in premature infants. No previous studies have used chest X-ray images. In this study, we propose to predict and classify patients with and without CLD from neonatal c...

Detection of osteochondritis dissecans using convolutional neural networks for computer-aided diagnosis of baseball elbow

Kenta Sasaki Daisuke Fujita Kenta Takatsuji Yoshihiro Kotoura Tsuyoshi Sukenari Masataka Minami Yusuke Kobayashi Yoshikazu Kida Kenji Takahashi Syoji Kobashi

2023 IEEE 53rd International Symposium on Multiple-Valued Logic (ISMVL) 2023-May 59-63 2023年5月 [査読有り]

Baseball elbow is a kinetic disorder of the elbow caused by repetitive pitching in baseball. Osteochondritis dissecans (OCD), one of the most common forms of baseball elbow, is a disorder of the humeral capitellum of the elbow, and early detection...

畳み込みニューラルネットワークを用いたX線画像からの肩腱板断裂検出

奥田真矢藤田大輔田中洋無藤智之乾浩明小橋昌司

知能と情報 35(1) 593-597 2023年2月 [査読有り]

肩腱板断裂は，日常生活の動作やスポーツ外傷，加齢などによって引き起こされる一般的な肩関節の障害である．肩腱板断裂の診断には磁気共鳴画像装置（MRI）が広く用いられているが，より迅速かつ普及した撮像手法として単純X線撮影がある．本研究ではより簡便な肩腱板断裂診断のために，肩のX線画像に畳み込みニューラルネットワークを用いた検出法を提案した．その結果139名の被験者，断裂の有無による2クラス分類において，最大79.3%の検出精度を示した．

Discrimination of Intracerebral Hematoma and Intraventricular Hemorrhage in Initial CT Images Using Hierarchical Region Extraction Method

Kazunori Oka Daisuke Fujita Koichi Arimura Koji Iihara Syoji Kobashi

Proceedings of SPIE - The International Society for Optical Engineering 12592 2023年2月 [査読有り]

Intracerebral hematoma (ICH) is a blood clot that forms when a blood vessel in the brain ruptures for some reason and the spilled blood coagulates. ICH has a high morbidity and mortality rate, accounting for approximately 10% of all strokes. Manua...