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領 域 ： 放射線治療科学
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教員氏名 ： 二上 菜津実（フタカミ ナツミ）
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取得学位 ： 修士（理学）
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身分・役職： 専門診療学系放射線治療科学 助教
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専門分野 ： 医学物理学、深層学習
【研究業績】
深層学習を用いた放射線治療のエラー検知
【所属学会】
日本物理学会、日本医学物理学会、日本放射線腫瘍学会
研究内容
放射線治療の場合、治療計画における輪郭描出・線量計算の精度が治療効果に影響を及ぼす。本研究では、深層学習を用いて治療計画のエラーを自動検知するシステムの開発を行っている。また、放射線治療人工知能研究会を主催しており、医学AI人材養成にも力を入れている。
〇ホームページURL
放射線治療人工知能研究会
http://radtherapy.ai.u-tokai.ac.jp/
主な論文
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Nemoto T, Futakami N, Yagi M, Kumabe A, Takeda A, kunieda E, Shigematsu N. Efficacy evaluation of 2D, 3D U-Net semantic segmentation and atlas-based segmentation of normal lungs excluding the trachea and main bronchi. J Radiat Res. 2020,61(2):257-264.
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Nemoto T, Futakami N, Yagi M, Kunieda E, Akiba T, Takeda A, Shigematsu N. Simple low-cost approaches to semantic segmentation in radiation therapy planning for prostate cancer using deep learning with non-contrast planning CT images Phys Med. 2020,78:93-100.
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Nemoto T, Futakami N, Kunieda E, Yagi M, Takeda A, Akiba T, Mutu E, Shigematsu N. Effects of sample size and data augmentation on U-Net-based automatic segmentation of various organs. Radiol Phys Technol. 2021;14(3):318-327.