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研究キーワード 【 表示 ／ 非表示 】

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研究分野 【 表示 ／ 非表示 】

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論文 【 表示 ／ 非表示 】

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• Integrating text and medical images for segmentation using interpretable graph neural network

  Chai, SR; Jain, RK; Mo, SC; Liu, JQ; Teng, SY; Tateyama, T; Lin, LF; Chen, YW

  BIOMEDICAL SIGNAL PROCESSING AND CONTROL ( Biomedical Signal Processing and Control )  115   2026年04月 [ 査読有り ]

  掲載種別: 研究論文（学術雑誌）

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• DepressionLLM: Emotion-and causality-aware depression detection with foundation models

  Teng, SY; Liu, JQ; Sun, H; Huang, Y; Jain, RK; Chai, SR; Hou, RB; Tateyama, T; Lin, LF; He, L; Chen, YW

  DISPLAYS ( Displays )  92   2026年04月 [ 査読有り ]

  掲載種別: 研究論文（学術雑誌）

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    DOI

• Classification of liver lesions based on temporal changes in hepatobiliary phase contrast on magnetic resonance imaging: a preliminary study

  Takatsu, Y; Nakamura, M; Tateyama, T; Miyati, T; Kobayashi, S

  RADIOLOGICAL PHYSICS AND TECHNOLOGY ( Radiological Physics and Technology )  18 ( 4 ) 1267 - 1282   2025年12月 [ 査読有り ]

  掲載種別: 研究論文（学術雑誌）

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    PubMed

• 生成AIを支えるSelf-Attentionの基礎

  劉 家慶, 健山 智子, 陳 延偉

  Ｍｅｄｉｃａｌ　Ｉｍａｇｉｎｇ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ ( 日本医用画像工学会 )  43 ( 2 ) 35 - 39   2025年03月 [ 査読有り ]

  掲載種別: 研究論文（学術雑誌）

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  <p>近年，生成AIの発展に伴い，Self-Attentionを中核とするTransformerアーキテクチャーが，自然言語処理や画像生成をはじめとする多くの分野で重要な基盤技術として注目されている．本稿では，Self-Attentionの数理的基盤に焦点を当て，Query・Key・Valueの導出と役割，類似度スコアの算出とSoftmaxによる正規化，さらに加重平均による出力生成の過程について段階的に解説する．あわせて，TransformerにおけるAttention機構の設計思想と構造的特徴を整理し，生成AIにおけるSelf-Attentionの意義を明確にすることを目的とする．数式や図を交えて直観的理解を促すことで，医用画像分野における今後の応用展開の基盤形成に資することを期待する．</p>

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    CiNii Research

• 乳房ダイナミック造影三次元MRIにおいてk空間充填法に基づいた時間信号曲線のシミュレーション(Simulation of time-intensity curve based on k-space filling in breast dynamic contrast-enhanced three-dimensional magnetic resonance imaging)

  Takatsu Yasuo, Ueyama Tsuyoshi, Iwasaki Takahiro, Tateyama Tomoko, Miyati Tosiaki

  Radiological Physics and Technology ( (公社)日本放射線技術学会 )  17 ( 2 ) 536 - 552   2024年06月 [ 査読有り ]

  掲載種別: 研究論文（学術雑誌）

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  典型的な悪性乳房腫瘍の乳房ダイナミック造影MRIにおいて、時間信号曲線(TIC)にpartial Fourier(PF)法を取込んだ三次元k空間軌跡が及ぼす影響について、デジタルファントムで検討した。腫瘍画像はCancer Imaging Archive Open Data for Breast Cancerから得た後、高時間分解能での1分間撮像を分析した。また、k空間軌跡の設定はLinear(逐次的)、Low-High(中心的)、PF(62.5%;Z方向、Y方向および両方向)とLow-High Radialとして評価した。その結果、k空間の中心であるk0のタイミングとTICの形状はk空間軌跡の選択とPF法実装による影響を受け、Low-High Radial使用時には小規模のTIC勾配が得られた。これらの結果から、特にradial法のようにk空間充填法でTIC勾配が生成される場合には、腫瘍悪性度の評価で誤った解釈を生じ得ることが懸念された。

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著書 【 表示 ／ 非表示 】

著書 【 表示 ／ 非表示 】

• ニューラルネットワークとディープラーニング

  Aggarwal, Charu C, 李, 鍾賛, 今井, 貴史, 今井, 徹, 今泉, 允聡, 紅林, 亘, 斉藤, 邦彦, 健山, 智子, 寺田, 裕, 西出, 俊, 西出, 亮, 竹村, 彰通 ( 担当: その他 )

  学術図書出版社  2022年03月 ( ページ数: xvi, 487p, 図版 [3] 枚 )

• ニューラルネットワークとディープラーニング

  Aggarwal Charu C., 李 鍾賛, 今井 貴史, 今井 徹, 今泉 允聡 , 紅林 亘, 斉藤 邦彦, 健山 智子, 寺田 裕, 西出 俊, 西出 亮 , 竹村 彰通 ( 担当: 単著 )

  学術図書出版社  2022年

MISC（その他業績・査読無し論文等） 【 表示 ／ 非表示 】

MISC（その他業績・査読無し論文等） 【 表示 ／ 非表示 】

• うつ病検出のための多感情視聴覚特徴を用いた均一および多様な制約を持つ内的および相互感情間相互変換器ベース融合モデル

  TENG Shiyu, LIU Jiaqing, HUANG Yue, CHAI Shurong, TATEYAMA Tomoko, HUANG Xinyin, LIN Lanfen, CHEN Yen-Wei

  IEICE Transactions on Information and Systems (Web)   E107.D ( 3 )   2024年

   

  J-GLOBAL

• 機械学習による医用画像からの臓器情報の特徴抽出と領域セグメンテーション

  健山智子

  日本放射線技術学会総会学術大会予稿集   79th   2023年

   

  J-GLOBAL

• ホロレンズを用いたCOVID-19のコンピュータ支援診断システム(Computer-aided Diagnosis System of COVID-19 with Hololens)

  Lyu Liang, Chai Shurong, Liu Jiaqing, Huang Huimin, Wang Fang, Tateyama Tomoko, Lin Lanfen, Chen Yenwei

  電子情報通信学会技術研究報告(MEとバイオサイバネティックス) ( (一社)電子情報通信学会 )  122 ( 291 ) 7 - 10   2022年11月

   

• PointNet++に基づく遺伝子関連研究に向けた3次元顔面形態認識

  岡田一真, 寺田卓馬, LIU Jiaqing, 健山智子, 木村亮介, CHEN Yen-Wei

  映像情報メディア学会技術報告   46 ( 39(ME2022 86-97/SIP2022 5-16) )   2022年

   

  J-GLOBAL

• 三次元点群データによる顔面形状変化の観測と検討

  美甘圭, 野崎真也, 健山智子, 金城克隆

  電気・情報関係学会九州支部連合大会講演論文集(CD-ROM)   75th   2022年

   

  J-GLOBAL

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研究発表等の成果普及活動 【 表示 ／ 非表示 】

研究発表等の成果普及活動 【 表示 ／ 非表示 】

• Online lectures and events in the COVID-19 impact

  Tomoko Tateyama, Hiroto Morita, Shimpei Matsumoto

  High Performance VDI Conference 2020  1900年01月  -  1900年01月   

• Recognition of Character Region in Event Flyer Images based on Machine Learning and its apprication

  Ken Orimoto, Masashi Honda, Takumi Miyamoto, Tomoko Tateyama, Shimpei Matsumoto

  High Performance VDI Conference 2020  1900年01月  -  1900年01月   

• CTR計測における心膜外脂肪除去を考慮したCT画像からの擬似CXR生成の検討

  鈴木 崇志, 林 奈奈美, 池之上 辰義, 明瀬 貴行, 健山 智子

  JART: 日本診療放射線技師会誌  1900年01月  -  1900年01月   

• 胸郭面積による「吸気ズレ」への心胸比自動補正の開発

  池之上 辰義, 林 奈奈子, 明瀬 貴行, 健山 智子, 北村 哲也

  日本透析医学会雑誌  1900年01月  -  1900年01月   

• 機械学習による医用画像からの臓器情報の特徴抽出と領域セグメンテーション

  健山 智子

  日本放射線技術学会総会学術大会予稿集  1900年01月  -  1900年01月   

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学術関係受賞 【 表示 ／ 非表示 】

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• 教育情報システム学会2020年度学生研究発表会中国支部優秀発表賞（口頭発表）

  2021年02月   教育情報システム学会中国支部  

  受賞者: 森田博人, 健山智子, 折本研, 広, 松本慎平

• 電気学会知覚情報技術委員会技術委員会奨励賞

  2020年03月   電気学会知覚情報技術委員会技術委員会   膝軟骨の3次元形態変化の観測のための症例間位置合わせと可視化支援  

  受賞者: 縄手就矢, 健山智子, 福間一輝

科研費獲得情報 【 表示 ／ 非表示 】

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• データサイエンスによる紙の道の解明―量的・質的調査とＡＩ多面的解析に基づいて―

  基盤研究(A)

  課題番号: 22H00003

  研究期間: 2022年04月  -  2027年03月 

  代表者: 柴崎 幸次, 神谷 直希, 阪野 智啓, 岩田 明子, 本田 光子, 健山 智子 

  直接経費: 32,300,000（円）  間接経費: 41,990,000（円）  金額合計: 9,690,000（円）

• 顔面形態変化観測のための標準顔形態生成と可視化，および顔面浮腫診断支援への応用

  基盤研究(C)

  課題番号: 21K11936

  研究期間: 2020年  -  2025年03月 

  代表者: 健山智子 

  直接経費: 3,200,000（円）  間接経費: 4,160,000（円）  金額合計: 960,000（円）

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  顔面浮腫は,通常時の顔の状態と比較すると,頬周辺が赤みを帯びて,頬形状の下方向への膨張が視認される症状である.この疾患における発症要因は様々であるが,形成外科分野においては顎矯正手術後,切離・剥離から派生する傷などが要因として高い頻度で確認される.現状,顔面浮腫の診断は,臨床医の直接視診・触診によって行われ,経過観察に基づいて投薬治療を行うことが主であった.このため,医師ごとの診断が異なる可能性が高く,計算機による客観評価が可能な診断支援システムの確立が求められる. 上記の課題解決について,本研究では,①3次元顔形状情報観測とデータベースの構築,②正常と疾患奨励間における形状違いの観測と可視化,③①,②の成果にもとづく,顔面浮腫の計算機診断支援を目指す.今年度における本研究では，研究初年度(2021年度)に引き続き,①の課題についての研究に焦点を置いた. ①について，本研究で国内外の研究調査を行ったところ，顔面形状変化に関連した研究は，顔部位においても目元，口，鼻などの顕著な局所部位を想定したランドマークを用いた解析が主である．しかし，本研究で対象とする解析は，頬部位を導入した解析となるため，頬部位情報をより詳細に解析したデータベースは存在していない．それゆえ，本研究ではこの頬部位情報を考慮した３次元顔形状のデータ取得ならびにデータ解析を行った． 今年度は，疾患症例のデータベース化を行い，実際の形状と本研究による顔形状取得と比較を行う．

• 手術中における医用画像の可視化操作のためのジェスチャモデル構築とデータベース公開

  基盤研究(C)

  課題番号: 18K11454

  研究期間: 2018年04月  -  2021年03月 

  代表者: 健山 智子, 陳 延偉, 松本 慎平, 北上 始, 山岸 秀一 

  直接経費: 3,400,000（円）  間接経費: 4,420,000（円）  金額合計: 1,020,000（円）

  　概要を見る

  本年度は，初年度の研究として当初の予定どおり，Kinectから手指形状の取得ならびに取得すべきジェスチャの決定，ジェスチャ撮影環境の決定を行った．さらに，本研究では，取得されたジェスチャがどの形状であるか，を高精度に認識するためのデータベースを構成した．この構成されたデータベースは次年度の深層学習においても利用することを目的としており，初年度だけでなく，さらにデータ数を増やしていく． ジェスチャ取得の環境は，Kinect V2を用いて正面と斜め上45度の静止画の2方向より，カラー画像とDepth画像（距離情報を画像の輝度値として表現する）の撮像を行った．また，ジェスチャの種類は，手のオープンをはじめ26パターンの種類を決定した．また，この撮像方法とは別で，Kinect V2と対象ジェスチャ間を正面のみ80cmとして，26種類のパターンでカラー画像とDepth画像の取得を行った．後者のジェスチャデータは，Kinect V2で撮像したジェスチャ間のデータにおける精度評価を行うこと，そして距離の違いからのジェスチャ推定の精度評価，撮像の精度評価が可能になる．この精度の評価について，手指形状を中心に顔形状も用いて，Kinect V2に対する計測精度の評価を行い，本研究のジェスチャデータの取得の確立とジェスチャデータベースの構築に進め，本課題の提案に対するDepthデータの取得・評価ならびにそのデータベースの有効性について解析を行った．2年目は，取得されたジェスチャデータを用いて実際に深層学習から手指形状の認識および環境の違いによる評価を行うことを予定している．

学外の社会活動（高大・地域連携等） 【 表示 ／ 非表示 】

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• 滋賀県専門統計研修

  滋賀県  滋賀県専門統計研修 

  2020年09月

  　

  　

• 虎姫高校スーパーサイエンスハイスクール 運営委員

  2020年04月

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  継続中