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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Periodic sea-level oscillation in Tokyo Bay detected with the Tokyo-Bay seafloor hyper-kilometric submarine deep detector (TS-HKMSDD)

Hiroyuki K. M. Tanaka Masaatsu Aichi Szabolcs József Balogh Cristiano Bozza Rosa Coniglione Jon Gluyas Naoto Hayashi Marko Holma Jari Joutsenvaara Osamu Kamoshida Yasuhiro Kato Tadahiro Kin Pasi Kuusiniemi Giovanni Leone Domenico Lo Presti Jun Matsushima Hideaki Miyamoto Hirohisa Mori Yukihiro Nomura Naoya Okamoto László Oláh Sara Steigerwald Kenji Shimazoe Kenji Sumiya Hiroyuki Takahashi Lee F. Thompson Tomochika Tokunaga Yusuke Yokota Sean Paling Dezső Varga

Scientific Reports 12(1) 2022年12月 [査読有り]

Abstract

Meteorological-tsunami-like (or meteotsunami-like) periodic oscillation was muographically detected with the Tokyo-Bay Seafloor Hyper-Kilometric Submarine Deep Detector (TS-HKMSDD) deployed in the underwater highway called the Trans-Toky...

Effectiveness of temporal subtraction computed tomography images using deep learning in detecting vertebral bone metastases.

Sodai Hoshiai Shouhei Hanaoka Tomohiko Masumoto Yukihiro Nomura Kensaku Mori Yoshikazu Okamoto Tsukasa Saida Toshitaka Ishiguro Masafumi Sakai Takahito Nakajima

European journal of radiology 154 110445-110445 2022年9月 [査読有り]

PURPOSE: To assess the clinical effectiveness of temporal subtraction computed tomography (TS CT) using deep learning to improve vertebral bone metastasis detection. METHOD: This retrospective study used TS CT comprising bony landmark detection, b...

On the Simulation of Ultra-Sparse-View and Ultra-Low-Dose Computed Tomography with Maximum a Posteriori Reconstruction Using a Progressive Flow-Based Deep Generative Model.

Hisaichi Shibata Shouhei Hanaoka Yukihiro Nomura Takahiro Nakao Tomomi Takenaga Naoto Hayashi Osamu Abe

Tomography (Ann Arbor, Mich.) 8(5) 2129-2152 2022年8月 [査読有り]

Ultra-sparse-view computed tomography (CT) algorithms can reduce radiation exposure for patients, but these algorithms lack an explicit cycle consistency loss minimization and an explicit log-likelihood maximization in testing. Here, we propose X2...

Anomaly detection in chest 18F-FDG PET/CT by Bayesian deep learning.

Takahiro Nakao Shouhei Hanaoka Yukihiro Nomura Naoto Hayashi Osamu Abe

Japanese journal of radiology 40(7) 730-739 2022年7月 [査読有り]

PURPOSE: To develop an anomaly detection system in PET/CT with the tracer 18F-fluorodeoxyglucose (FDG) that requires only normal PET/CT images for training and can detect abnormal FDG uptake at any location in the chest region. MATERIALS AND METHO...

Clinical Comparable Corpus Describing the Same Subjects with Different Expressions.

Yuta Nakamura Shouhei Hanaoka Yukihiro Nomura Naoto Hayashi Osamu Abe Shunrato Yada Shoko Wakamiya Eiji Aramaki

Studies in health technology and informatics 290 253-257 2022年6月

Medical artificial intelligence (AI) systems need to learn to recognize synonyms or paraphrases describing the same anatomy, disease, treatment, etc. to better understand real-world clinical documents. Existing linguistic resources focus on varian...

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 ...