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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Automatic Puncture Timing Detection for Multi-Camera Injection Motion Analysis

Applied Sciences 13(12) 7120-7120 2023年6月 [査読有り]

Cut-Off Value of Capillary Refill Time for Peripheral Circulatory Failure Diagnosis.

Masayoshi Shinozaki Taka-Aki Nakada Daiki Saito Keisuke Tomita Yukihiro Nomura Toshiya Nakaguchi

Prehospital and disaster medicine 38(3) 319-325 2023年6月 [査読有り]

INTRODUCTION: Capillary refill time (CRT) is an indicator of peripheral circulation and is recommended in the 2021 guidelines for treating and managing sepsis. STUDY OBJECTIVE: This study developed a portable device to realize objective CRT measur...

Basic study of a noninvasive method of intravascular pressure estimation for chronic leg venous insufficiency.

Masayoshi Shinozaki Jiani Wu Shinsuke Akita Yukihiro Nomura Toshiya Nakaguchi

Journal of plastic, reconstructive & aesthetic surgery : JPRAS 78 48-50 2023年3月 [査読有り]

Automated volume measurement of abdominal adipose tissue from entire abdominal cavity in Dixon MR images using deep learning.

Masato Takahashi Tomomi Takenaga Yukihiro Nomura Shouhei Hanaoka Naoto Hayashi Mitsutaka Nemoto Takahiro Nakao Soichiro Miki Takeharu Yoshikawa Tomoya Kobayashi Shinji Abe

Radiological physics and technology 16(1) 28-38 2023年3月 [査読有り]

The purpose of this study was to realize an automated volume measurement of abdominal adipose tissue from the entire abdominal cavity in Dixon magnetic resonance (MR) images using deep learning. Our algorithm involves a combination of extraction o...

Significance of FDG-PET standardized uptake values in predicting thyroid disease.

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

European thyroid journal 12(1) 2023年2月 [査読有り]

OBJECTIVE: To determine a standardized cutoff value for abnormal 18F-fluorodeoxyglucose (FDG) accumulation in the thyroid gland. METHODS: Herein, 7013 FDG-positron emission tomography (PET)/computed tomography (CT) scans were included. An automati...

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 ...