野村行弘

研究者氏名	野村行弘
	ノムラユキヒロ
URL
所属	千葉大学
部署	フロンティア医工学センター
職名	准教授
学位	博士（工学）(千葉大学)
その他の所属	東京大学医学部附属病院コンピュータ画像診断学／予防医学講座
J-Global ID	201901001849008767

研究分野

ライフサイエンス / 医用システム /

経歴

2021年7月

現在

千葉大学フロンティア医工学センター准教授

2019年5月

2021年6月

東京大学医学部附属病院特任講師

2006年4月

2019年4月

東京大学医学部附属病院特任研究員

受賞

2020年5月

日本医学放射線学会, JJR優秀論文賞
野村行弘

2015年11月

日本医用画像工学会, MIT誌論文賞,遠隔読影環境における多施設連携型CAD開発、実運用、および継続的性能改善
野村行弘増谷佳孝三木聡一郎花岡昇平根本充貴吉川健啓林直人大友邦

論文

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Capability of GPT-4V(ision) in the Japanese National Medical Licensing Examination: Evaluation Study.

Takahiro Nakao Soichiro Miki Yuta Nakamura Tomohiro Kikuchi Yukihiro Nomura Shouhei Hanaoka Takeharu Yoshikawa Osamu Abe

JMIR medical education 10 e54393 2024年3月 [査読有り]

Abstract

Background

Previous research applying large language models (LLMs) to medicine was focused on text-based information. Recently, multimodal variants of LLMs acquired the capability of recognizing images.

Objective

To evaluate the capab...

Development and evaluation of an integrated liver nodule diagnostic method by combining the liver segment division and lesion localization/classification models for enhanced focal liver lesion detection.

Tomomi Takenaga Shouhei Hanaoka Yukihiro Nomura Takahiro Nakao Hisaichi Shibata Soichiro Miki Takeharu Yoshikawa Naoto Hayashi Osamu Abe

Radiological physics and technology 17(1) 103-111 2024年3月 [査読有り]

The purpose of the study was to develop a liver nodule diagnostic method that accurately localizes and classifies focal liver lesions and identifies the specific liver segments in which they reside by integrating a liver segment division algorithm...

Improved identification of tumors in 18F-FDG-PET examination by normalizing the standard uptake in the liver based on blood test data.

Md Ashraful Alam Shouhei Hanaoka Yukihiro Nomura Tomohiro Kikuchi Takahiro Nakao Tomomi Takenaga Naoto Hayashi Takeharu Yoshikawa Osamu Abe

International journal of computer assisted radiology and surgery 19(3) 581-590 2024年3月 [査読有り]

PURPOSE: Standardized uptake values (SUVs) derived from 18F-fluoro-2-deoxy-D-glucose positron emission tomography/computed tomography are a crucial parameter for identifying tumors or abnormalities in an organ. Moreover, exploring ways to improve ...

Synthesis of Hybrid Data Consisting of Chest Radiographs and Tabular Clinical Records Using Dual Generative Models for COVID-19 Positive Cases.

Tomohiro Kikuchi Shouhei Hanaoka Takahiro Nakao Tomomi Takenaga Yukihiro Nomura Harushi Mori Takeharu Yoshikawa

Journal of imaging informatics in medicine 2024年2月 [査読有り]

To generate synthetic medical data incorporating image-tabular hybrid data by merging an image encoding/decoding model with a table-compatible generative model and assess their utility. We used 1342 cases from the Stony Brook University Covid-19-p...

Relationship between Thyroid CT Density, Volume, and Future TSH Elevation: A 5-Year Follow-Up Study

Tomohiro Kikuchi Shouhei Hanaoka Takahiro Nakao Yukihiro Nomura Takeharu Yoshikawa Md Ashraful Alam Harushi Mori Naoto Hayashi

Life 13(12) 2303-2303 2023年12月 [査読有り]

This study aimed to explore the relationship between thyroid-stimulating hormone (TSH) elevation and the baseline computed tomography (CT) density and volume of the thyroid. We examined 86 cases with new-onset hypothyroidism (TSH > 4.5 IU/mL) a...

MISC

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上部消化管内視鏡動画解析による自動診療報酬算定システムの開発

藤江舞梅津泉梨對田尚松村倫明野村行弘加藤順中口俊哉

Gastroenterological Endoscopy 64(Suppl.2) 2148-2148 2022年10月

【胸部の最新画像情報2022】肺癌画像診断におけるAI活用

野村行弘

臨床放射線 67(1) 11-17 2022年1月

画像診断における人工知能(画像診断AI)は、コンピューター支援診断とも呼ばれる。胸部領域における画像診断AIの対象疾患は肺癌からCOVID-19まで多岐にわたるが、肺癌に絞って概説した。国内外の、画像診断AIの手法に関する研究報告、AIを併用した画像診断の有効性について述べ、国内で薬機法に基づく承認が得られた肺癌関連のソフトウェアを紹介した。

A preliminary study on creating a ground-truth image for deep learning-based body fat segmentation in MRI using multi-atlas segmentation

M Takahashi T Takenaga Y Nomura S Hanaoka M Nemoto T Yoshikawa N Hayashi S Abe

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 15(S1) 205-206 2020年6月 [査読有り]

シリーズ新潮流 Vol.9―The Next Step of Imaging Technology 人工知能で医療は変わるのか―加速する医療分野のAI開発の現在と未来臨床におけるAI活用の現状と展望 1.画像診断支援のためのAIの活用

粟井和夫檜垣徹中村優子成田圭吾寺田大晃福本航坂根寛晃野村行弘

Innervision 33(7) 50‐54 2018年6月

【画像診断における人工知能(AI)技術】オンライン学習および転移学習の併用による画像診断支援システムの動的高性能化

吉川健啓野村行弘佐藤一誠林直人花岡昇平三木聡一郎阿部修

臨床放射線 62(10) 1237-1243 2017年10月