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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Performance changes due to differences among annotating radiologists for training data in computerized lesion detection

Yukihiro Nomura Shouhei Hanaoka Naoto Hayashi Takeharu Yoshikawa Saori Koshino Chiaki Sato Momoko Tatsuta Yuya Tanaka Shintaro Kano Moto Nakaya Shohei Inui Masashi Kusakabe Takahiro Nakao Soichiro Miki Takeyuki Watadani Ryusuke Nakaoka Akinobu Shimizu Osamu Abe

International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 2024年4月 [査読有り]

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...

Breath Measurement Method for Synchronized Reproduction of Biological Tones in an Augmented Reality Auscultation Training System

Yukiko Kono Keiichiro Miura Hajime Kasai Shoichi Ito Mayumi Asahina Masahiro Tanabe Yukihiro Nomura Toshiya Nakaguchi

Sensors 24(5) 1626-1626 2024年3月

An educational augmented reality auscultation system (EARS) is proposed to enhance the reality of auscultation training using a simulated patient. The conventional EARS cannot accurately reproduce breath sounds according to the breathing of a simu...

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 ...

MISC

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【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。

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

Time to check CAD results

S. Miki N. Hayashi Y. Nomura Y. Masutani

American Journal of Neuroradiology 37(12) E81 2016年12月

画像診断支援における機械学習

根本充貴増谷佳孝野村行弘花岡昇平三木聡一郎吉川健啓林直人大友邦

医学物理 36(1) 29-34 2016年

Machine learning algorithms are to analyze any dataset to extract data-driven model, prediction rule, or decision rule from the dataset. Various machine learning algorithms are now used to develop high-performance medical image processing systems ...