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フロンティア医工学センター

研究者リスト >> 野村 行弘
 

野村 行弘

 
アバター
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 ID201901001849008767

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

12345>
 
 
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 ...

講演・口頭発表等

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竹永 智美   花岡 昇平   根本 充貴   野村 行弘   中尾 貴祐   三木 聡一郎   吉川 健啓   林 直人   阿部 修   
日本医用画像工学会大会予稿集   2017年7月   日本医用画像工学会   
肝結節性病変の検出においてEOB-MRI検査は他の検査と比較し有意に検出感度が高い.しかしながら5時相の造影検査であるため読影の労力が多大である.そこで,われわれはEOB-MR画像における肝結節性病変の自動検出のためのシステム開発を行っている.本研究では3次元画像を入力としたdeep convolutionalneural network(3D-DCNN)を用いて,ボクセルベースで肝結節性病変の初期検出を行った.使用症例は1.5T,3.0Tを含む4装置より得られた72症例である.初期検討と...
 
Ryosuke Kamesawa   Issei Sato   Shouhei Hanaoka   Yukihiro Nomura   Mitsutaka Nemoto   Naoto Hayashi   Masashi Sugiyama   
Medical Imaging 2017: Computer-Aided Diagnosis   2017年3月3日   SPIE   
 
野村行弘   佐藤一誠   佐藤一誠   佐藤一誠   塙敏博   花岡昇平   中尾貴祐   竹永智美   佐藤大介   星野哲也   関谷勇司   大島聡史   林直人   阿部修   
電子情報通信学会技術研究報告   2017年   
 
野村 行弘   増谷 佳孝   工藤 俊介   中口 俊哉   澤田 好秀   北村 凱平   青山 正人   花岡 昇平   中尾 貴祐   三木 聡一郎   根本 充貴   吉川 健啓   林 直人   
MEDICAL IMAGING TECHNOLOGY   2016年7月   日本医用画像工学会   
我々は臨床における実効性の高いコンピュータ支援検出(CAD)ソフトウェアの開発を目的として、各研究グループで開発したCADソフトウェアを東大病院内のCADソフトウェア開発用データベース症例にて機械学習および性能評価を行う共同研究プロジェクト(UTH CAD Challenge)を2014年8月より継続している。2015年7月よりUTH CAD Challenge 2015を実施し、これまでに頭部MRA画像の脳動脈瘤検出ならびに胸部CT画像の肺結節検出の2部門に各3グループよりソフトウェアが...
 
Mitsutaka Nemoto   Naoto Hayashi   Shouhei Hanaoka   Yukihiro Nomura   Soichiro Miki   Takeharu Yoshikawa   Kuni Ohtomo   
MEDICAL IMAGING 2016: COMPUTER-AIDED DIAGNOSIS   2016年   SPIE-INT SOC OPTICAL ENGINEERING   
The purpose of this study is to evaluate the feasibility of a novel feature generation, which is based on multiple deep neural networks (DNNs) with boosting, for computer-assisted detection (CADe). It is hard and time-consuming to optimize the hyp...

共同研究・競争的資金等の研究課題

12>
 
 
人工知能を用いた高精度LPRD診断支援システムの開発
日本学術振興会: 科学研究費助成事業
鈴木 猛司 渡邊 雄介 野村 行弘 
研究期間: 2023年4月 - 2027年3月
 
診断に特化したBERTファインチューニングモデルの開発
日本学術振興会: 科学研究費助成事業
横川 大樹 野村 行弘 
研究期間: 2023年4月 - 2026年3月
 
超音波病理学の基盤となる総合生体物性データベースによる肝疾患の非侵襲定量評価
日本学術振興会: 科学研究費助成事業
山口 匡 飯島 尋子 丸山 紀史 近藤 孝行 吉田 憲司 平田 慎之介 野村 行弘 西村 貴士 
研究期間: 2023年4月 - 2026年3月
 
弱ラベル付症例を利用した医用画像の病変自動検出システムの高性能化に関する研究
日本学術振興会: 科学研究費助成事業 基盤研究(C)
野村 行弘 
研究期間: 2018年4月 - 2021年3月
 
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
日本学術振興会: 科学研究費助成事業 基盤研究(C)
野村 行弘 佐藤 一誠 三木 聡一郎 
研究期間: 2015年4月 - 2018年3月
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