講演活動

講演/記事/展示

  • 兵庫県立大学, 医療と工学のフロンティア, June 2024
  • 京都大学, 大学院医学研究科医療工学特別講義,「医療・ヘルスケアAIと開発支援環境」,Dec 2023
  • ドクターズ社, キヤノンITS社, 第1回医療DX講演会,「放射線治療画像解析エンジンと医用AI開発支援プラットフォーム」, Jun 2022
  • 兵庫県立大学　産学連携実践講義, Jun 2022
  • 京都・関西発ライフサイエンスベンチャー企業デジタル化支援事業オンラインセミナー,「医用カスタムAIの開発と3D医療画像深層学習支援プラットフォーム」, Dec 2021
  • アプライド社, 法人様向けオンライン・セミナー,「3D医用画像深層学習支援プラットフォームと医用カスタムAIの開発」, Dec 2021
  • 神戸大学, 第２回企業・アカデミアによる医用技術・材料シーズ発表会,「医用カスタムAIの開発と3D医療画像深層学習支援プラットフォーム」, Dec 2021
  • DoctorsNext,「情報技術を用いてがんの外科手術や放射線治療をサポート」, Sep 2021
  • 兵庫県立大学　産学連携実践講義, Jun 2021
  • 京都大学「NEW NORMALでの教育の実情と課題、VR教育を含む今後の展望について考えるワークショップ」, Feb 2021
  • 兵庫県立大学　AMEC 第23回医工連携セミナー「医療業界でのベンチャー企業とソフトウェア製品化への取り組み」, Jun 2020
  • 京都府企業紹介「もうDICOMに困らない– 3D-DICOM画像処理解析ツール「Growth RTV」」, Mar 2020
  • メディカルジャパン2020 ミニセミナー「産学連携事例 医用AI開発支援プラットフォーム Growth RTV」, Feb 2020
  • 第2回日本メディカルAI学会学術集会 「診断や効率化だけではない！医療安全におけるAI活用」, Jan 2020
  • 関西電子情報産業協同組合KEIS 新春講演会「AIが拓く未来　～放射線治療における国産ソフトウエア開発現場から～」, Jan 2020
  • 兵庫県立大学「医用画像系ソフトウェアベンチャーの歩み」, Nov 2019
  • クロスヘルスEXPO 2019「教師あり・教師なし学習による画像解析AIの開発と医療業務支援への活用」, Oct 2019
  • 第47回 Mテクノロジー学会大会 「医用画像処理AI技術動向と現場運用への課題」, Sep 2019
  • ASCII.jp 「放射線治療をAIで効率化するベンチャーと京都大学病院の挑戦」, Sep 2019
  • 日刊工業新聞 2019年8月28日付記事 「ＣＴ検査、ＡＩで画像ノイズ低減　イーグロースが開発」, Aug 2019
  • 映像情報メディカル 2019年7月号 「3次元医用画像向け深層学習データ生成支援ツールGrowth RTV」, Jul 2019
  • 次世代医療ICT京都フォーラム 第3回医療データ・ワーキング・グループ会合 「医用画像におけるAI応用事例」, Jun 2019
  • Machine Learning Meetup KANSAI 「放射線治療データのAI活用」, Jun 2019
  • 京都大学大学院 情報学研究科 社会情報学専攻 特別講義, May 2019
  • 京都大学がんプロセミナー「Deep learningによる医用画像解析の深化と進化」, Feb 2019
  • 第42回日本眼科手術学会学術総会「眼科手術領域への最新AI応用開発の実際と課題」, Jan 2019
  • 日本化学会情報化学部会誌・特集記事 「深層学習におけるデータ前処理ノウハウ」, 2018
  • 日本医療情報学会関西支部 2018年度第1回 Meet the Experts「5分で試せるディープラーニング」, Jul 2018
  • 兵庫医療情報研究会「病院情報システム向け医用VRの動向」, Sep 2017
  • 超交流会2017「医用ソフトウェアの魅力と壁」, May 2017
  • 映像情報メディカル11月号「電子カルテ端末向け放射線治療計画ビューア「PRIM RT Viewer」」, 2016

関連論文/学会発表

  • Mami Iima, Ryosuke Mizuno, Masako Kataoka, Kazuki Tsuji, Toshiki Yamazaki, Akihiko Minami, Maya Honda, Keiho Imanishi, Masahiro Takada, Yuji Nakamoto, Deep Learning Applied to Diffusion-weighted Imaging for Differentiating Malignant from Benign Breast Tumors without Lesion Segmentation, Radiology: Artificial Intelligence, 2025
  • 南 暁彦, 飯間 麻美, 水野良佑, 今西勁峰, 片岡正子, 中本裕士, AIを用いた乳房MRI拡散強調画像における良悪性および分子学的予後予測因子鑑別能の検討, 第52回日本磁気共鳴医学会大会, 2024
  • Koji Tamai, Hidetomi Terai, Masatoshi Hoshino, Hitoshi Tabuchi, Minori Kato, Hiromitsu Toyoda, Akinobu Suzuki, Shinji Takahashi, Akito Yabu, Yuta Sawada, Masayoshi Iwamae, Makoto Oka, Kazunori Nakaniwa, Mitsuhiro Okada, Hiroaki Nakamura, Deep Learning Algorithm for Identifying Cervical Cord Compression Due to Degenerative Canal Stenosis on Radiography, Spine (Phila Pa 1976), 2023 Apr 15;48(8):519-525, 2023.
  • H. Hirashima, M. Nakamura, K. Imanishi, M. Nakao, T. Mizowaki, Evaluation of generalization ability for deep learning-based auto-segmentation accuracy in limited field of view CBCT of male pelvic region. J Appl Clin Med Phys., e13912, 2023.
  • Koji Tamai, Hidetomi Terai, Masatoshi Hoshino, Akito Yabu, Hitoshi Tabuchi, Ryo Sasaki & Hiroaki Nakamura, A deep learning algorithm to identify cervical ossification of posterior longitudinal ligaments on radiography, Scientific Reports volume 12, Article number: 2113, 2022.
  • S. Wu, M. Nakao, K. Imanishi, M. Nakamura, T. Mizowaki, T. Matsuda, Computed Tomography slice interpolation in the longitudinal direction based on deep learning techniques: To reduce slice thickness or slice increment without dose increase. PLoS ONE 17(12): e0279005, 2022.
  • M. Fujiwara, K. Imanishi, H. Suzuki, H. Yokoyama, K. Hori, K. Yamakado, 肺癌定位放射線治療の三次元治療計画における AIを使用した標的の自動輪郭作成, 第81回日本医学放射線学会総会, 2022
  • 羽瀬 拓視, 中尾　恵, 今西 勁峰, 中村 光宏, 松田 哲也, 識別器からのフィードバック機構を備えた敵対的学習によるCone-beam CT画像の画質改善, 情報処理学会 コンピュータビジョンとイメージメディア研究会(CVIM), 2022-CVIM-229, No. 36, pp. 1-8, 2022.
  • M. Nakamura, M. Nakao, K. Imanishi, H. Hirashima, Y. Tsuruta, Geometric and dosimetric impact of 3D generative adversarial network-based metal artifact reduction algorithm on VMAT and IMPT for the head and neck region, Radiation Oncology, 16, 96, 2021.
  • K. Tamai, H. Terai, M, Hoshino, A. Yabu, H. Nakamura, Investigation and validation of deep learning algorithms to identify cervical ossification of posterior longitudinal ligaments on radiography, The Spine Journal, Volume 21, Issue 9, Supplement, September 2021.
  • M. Nakamura, M. Nakao, K. Imanishi, H. Hirashima, Y. Tsuruta, Geometric and dosimetric impact of 3D generative adversarial network-based metal artifact reduction algorithm on VMAT and IMPT for the head and neck region, Radiation Oncology, 16, 96, 2021.
  • M. Nakamura, M. Nakao, K. Imanishi, H. Hirashima, Y Tsuruta, Geometric and Dosimetric Impact of 3D Generative Adversarial network-Based Metal Artifact Reduction Algorithm On VMAT and IMPT for the Head and Neck Region, AAPM, PO-GePV-M-214, 2021.
  • M. Nakao, K. Imanishi, N. Ueda, Y. Imai, T. Kirita, T. Matsuda, Generalized three-dimensional generative adversarial nets for unsupervised metal artifact reduction in head and neck CT images, IEEE Access, 2020.
  • 新田 潤平, 中尾 恵, 今西 勁峰, 松田 哲也, 胸腔鏡画像における教師なし画像変換を用いた肺領域抽出, 電子情報通信学会技術報告 (MI), Vol. 120, No. 156, pp.13-18, 2020.
  • 羽瀬 拓視, 中尾　恵, 今西 勁峰, 中村 光宏, 松田 哲也, Cone-Beam CT画像の画質改善を目的とした3次元敵対的生成ネットワークの提案, 電子情報通信学会技術報告 (MI), Vol. 120, No. 156, pp.51-56, 2020.
  • J. Nitta, M. Nakao, K. Imanishi, T. Matsuda, Deep learning based lung region segmentation with data preprocessing by generative adversarial nets, Proc. 42nd Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC), 2020.
  • T. Hase, M. Nakao, K. Imanishi, M. Nakamura, T. Matsuda, A preliminary study for improving image quality of cone-beam CT images using 3D generative adversarial network, Proc. the 2nd Conference on Biological Imaging and Medical AI, 2020.
  • 中尾 恵, 今西 勁峰, 上田 順宏, 今井 裕一郎, 桐田 忠昭, 松田 哲也, 歯科金属アーチファクト低減向け3次元敵対的生成ネットワークの性能評価, 電子情報通信学会技術報告 (MI), 119(399), pp. 159-164, 2020.
  • 上田 順宏, 今井 裕一郎, 中尾 恵, 今西 勁峰, 山川 延宏, 柳生 貴裕, 松田 哲也, 桐田 忠昭, Deep learningによるCT画像の金属アーチファクト低減法‐下顎再建術前シミュレーションへの応用-, 第64回日本口腔外科学会総会・学術大会, 2019.
  • 中尾 恵, 今西 勁峰, 上田 順宏, 今井 裕一郎, 桐田 忠昭, 松田 哲也, CycleGANを用いたCT画像における金属アーチファクト低減法, 電子情報通信学会技術報告 (MI), Vol. 119, No. 193, pp. 63-68, 2019.
  • 今西勁峰, 武淑瓊, 中尾恵, 松田哲也, 深層学習を用いた術野映像内肺領域抽出, 第38回日本医用画像工学会大会, 2019.
  • 武 淑瓊, 中尾 恵, 今西 勁峰, 中村 光宏, 松田 哲也, 2D U-Netの畳み込みネットワークを用いた隣接スライスからのCT画像再構成, 第38回日本医用画像工学会大会, 2019.
  • 今西 勁峰, 中尾 恵, 中村 光宏, 放射線治療における深層学習の産業応用, 第63回システム制御情報学会 研究発表講演会, pp.1013-1016, May 2019.
  • 今西勁峰, 江口遼平, 黄銘, 小野直亮, ALTAF-UL-AMIN, 金谷重彦, “画像合成を用いた深層学習データ拡張手法,” SICEライフエンジニアリング部門シンポジウム2018, Sep 2018.
  • M. Nakao, S. Aso, K. Imanishi, Y. Imai, N. Ueda, T. Hatanaka, M. Shiba, T. Kirita and T. Matsuda, “Statistical analysis of interactive surgical planning using shape descriptors for vascularized fibular transfer in mandibular reconstruction”, Int. J. Computer Assisted Radiology and Surgery, Vol. 11, S139, Jun 2016.