研究者学術情報データベース

（最終更新日 : 2024-11-05 12:46:36）　

ナカヤマ　リョウヘイ
中山　良平
NAKAYAMA RYOHEI

所属理工学部電子情報工学科

職名教授

その他所属
1.	理工学研究科

学歴
1.	2010/12 (学位取得)	三重大学，博士（工学）
2.	2005/03 (学位取得)	三重大学，博士（医学）
3.	2001/04～2005/03	三重大学大学院医学系研究科医療情報学専攻博士後期課程修了
4.	1999/04～2001/03	宮崎大学大学院工学研究科情報工学専攻博士前期課程修了
5.	1995/04～1999/03	宮崎大学工学部情報工学科卒業

職歴
1.	2020/04/01 ～	立命館大学理工学部教授
2.	2015/04/01 ～ 2020/03/31	立命館大学理工学部准教授
3.	2008/05/01 ～ 2009/04/30	シカゴ大学放射線科客員助教
4.	2005/04/01 ～ 2015/03/31	三重大学医学部附属病院中央放射線部助教
5.	2024/04/01 ～	（兼任）三重大学医学部客員教授
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委員会・協会等
1.	2020/04 ～	Radiological Physics and Technology 編集委員
2.	2019/04 ～ 2023/03	日本放射線技術学会画像分科会委員

所属学会
1.		IEEE
2.		SPIE
3.		電子情報通信学会
4.		情報処理学会
5.		日本医用画像工学会
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研究テーマ
1.	臨床応用のための人工知能（深層学習）に関する研究
2.	臨床応用のための医用画像処理，解析に関する研究

研究概要
医用画像処理，解析技術の開発とその臨床応用研究成果をもとに社会へ貢献することを研究の理念として，理工学技術を医学に応用する研究に従事し，コンピュータビジョンやヒューマンコンピュータインタラクションの分野に携わっています．コンピュータビジョンに関する研究としては，フィルタバンクや超解像技術などの画像処理技術を用いて，医用画像に含まれる病変を強調・可視化する研究や医用画像を高画質化・高解像度化する研究を実施しています．一方，ヒューマンコンピュータインタラクションに関する研究としては，パターン認識や人工知能を用いて，認知心理学や対話理論の立場から，医用画像をどのように解析し，その解析結果をどのように医師に提示すれば，画像診断に最も有用となるかを明らかにする研究に取り組んでいます．そして，これらの研究成果を病院情報システムやクラウド型WEBシステムへ導入し，臨床応用するための問題点の洗い出しから，問題解決に至るまでのシステム設計にも携わり，実際の臨床現場で応用すべく活動しています．

現在の専門分野
知能情報学, 生命・健康・医療情報学, 医用システム, 計算科学, 計測工学, 放射線科学 (キーワード：医用画像，診断支援，画像処理，画像解析，知能情報，パターン認識，人工知能，フィルタバンク，超解像処理)

著書
1.	2020/04	標準医用画像のためのディープラーニング: 入門編 │ ,155-181 (共著)
2.	2019/06	人と共生するAI革命　～活用事例からみる生活･産業･社会の未来展望～ │ ,49-56 (共著)
3.	2018/04	画像通信「専門講座：判別器と深層学習」 │ ,66-69 (単著)
4.	2017/03	Image-Based Computer-Assisted Radiation Therapy │ ,41-66 (共著)
5.	2012/11	実践医用画像解析ハンドブック │ ,156-165 (共著)
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論文
1.	2024/10	Anomaly Detection Scheme for Lung CT Images Using Vector Quantized Variational Auto-Encoder with Support Vector Data Description Radiological Physics and Technology │ Radiological Physics and Technology │ in accepted (共著)
2.	2024/08	Computerized Segmentation Method for Nonmasses on Breast DCE-MRI Images Using ResUNet++ with Slice Sequence Learning and Cross-Phase Convolution │ J Imaging Inform Med. │ 37 (4),1567-1578頁 (共著)
3.	2024/08	Washout-parametric imaging with Sonazoid for enhanced differentiation of focal liver lesions │ Ultrasonography │ Online ahead of print. (共著)
4.	2024/06	A Combination of Amide Proton Transfer, Tumor Blood Flow, and Apparent Diffusion Coefficient Histogram Analysis Is Useful for Differentiating Malignant from Benign Intracranial Tumors in Young Patients: A Preliminary Study │ Diagnostics │ 14 (12),1-16頁 (共著)
5.	2023/12	Potential Usefulness a Coronal View using an Automated Breast Ultrasound System in Detecting Breast Lesions │ Eur J Breast Health │ 20 (1),57-63頁 (共著)
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学会発表
1.	2024/08	SE-Blockを導入した3D ResNetによる大動脈弁狭窄症の重症度自動分類 (第43回日本医用画像工学会大会)
2.	2024/08	膨張畳み込みを導入した3D ResNet-18による心臓CT-Perfusion画像の左室短軸像の自動作成 (第43回日本医用画像工学会大会)
3.	2024/08	Multiple Instance LearningとSelf-attention Mechanismを用いた監視カメラ映像における異常行動検知 (画像の認識・理解シンポジウム（MIRU）)
4.	2024/08	マルチタスク学習による防犯カメラ映像における異常検知 (画像の認識・理解シンポジウム（MIRU）)
5.	2024/06	Development of a deep learning-based attenuation correction method for the quantitative assessment of Tc-99m GSA SPECT images: initial results (Society of Nuclear Medicine and Molecular Imaging (SNMMI) Annual Meeting)
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講師・講演
1.	2024/09	がん医療におけるAIの役割
2.	2024/04	Deep Learningの基礎と応用：スタートアップガイド
3.	2023/11	Radiomicsのマンモグラフィへの適用
4.	2022/04	実践ディープラーニング研究：性能評価の方法
5.	2022/03	今さら聞けないディープラーニング基礎
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受賞学術賞
1.	2020/12	外観検査アルゴリズムコンテスト2020（精密工学会）理研ボクセル賞および優秀賞 (YOLOv5を用いたX線CT画像における工業部品の個数計測)
2.	2020/05	第76回日本放射線技術学会総会学術大会 CyPos Gold Award (Region of Interest Setting by Artificial Intelligence for Regional Myocardial Blood Flow Analysis Using Dynamic Contrast-enhanced CT Imaging)
3.	2018/11	Radiological Society of North America 2018 Award for Certificate of Merit (Optimization Method of Hyper-Parameters in Convolutional Neural Network for Medical Image Application)
4.	2018/11	Radiological Society of North America 2018 Award for Certificate of Merit (Pseudocontinuous Arterial Spin Labeling: Clinical Applications and Usefulness in Head and Neck Entities)
5.	2018/03	Symposium Neuroradiologicum 2018 Cum Laude (Clinical applications and usefulness of pseudocontinuous arterial spin labeling in head and neck entities)
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科学研究費助成事業
1.	2024/04 ～ 2027/03	深層学習を活用した３次元CT-like血管壁MRI画像による頸動脈プラーク解析法の開発 │ 基盤研究(C)
2.	2024/04 ～ 2027/03	深層生成モデルによる異常検知を基盤としたコンピュータ支援診断システムの構築 │ 基盤研究(C)
3.	2024/04 ～ 2027/03	肺がんの組織血流と線維化の統合的定量解析アルゴリズムの開発と臨床的有用性の検証 │ 基盤研究(C)
4.	2023/06 ～ 2025/03	多種触覚マイクロハンドによるAI支援物体認識技術開発 │ 挑戦的萌芽研究
5.	2023/04 ～ 2026/03	ボリュームメトリー, 肝線維化指標及び肝細胞機能の総合的画像診断法の開発と臨床応用 │ 基盤研究(C)
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競争的資金等(科研費を除く)
1.	2014/04 ～ 2016/03	超解像技術に基づく冠動脈MRA（磁気共鳴血管画像）の高解像度化 │ 競争的資金等の外部資金による研究 │ 研究助成（公益財団法人立石科学技術振興財団）
2.	2013/08 ～ 2014/03	乳房超音波画像診断における鑑別支援システムの構築と臨床応用への可能性の検証 │ 競争的資金等の外部資金による研究 │ 研究成果最適展開支援プログラムフィージビリティスタディ【FS】ステージ　探索タイプ（独立行政法人科学技術振興機構）
3.	2012/11 ～ 2013/10	乳房腫瘤病変のリアルタイム超音波診断支援システムの開発 │ 競争的資金等の外部資金による研究 │ 研究成果最適展開支援プログラムフィージビリティスタディ【FS】ステージ　探索タイプ（独立行政法人科学技術振興機構）
4.	2011/08 ～ 2012/03	３次元乳房超音波画像を対象とする腫瘤病変検出支援システムの構築 │ 競争的資金等の外部資金による研究 │ 研究成果最適展開支援プログラムフィージビリティスタディ【FS】ステージ　探索タイプ（独立行政法人科学技術振興機構）
5.	2010/04 ～ 2011/03	乳腺超音波画像診断における鑑別診断支援アルゴリズムの開発 │ 競争的資金等の外部資金による研究 │ 医工連携型医療機器等研究開発委託事業（三重県）
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共同・受託研究実績
1.	2020/12 ～ 2021/11	AI（人工知能）によるマンモグラムの病辺部位の検出及び乳腺密度の分類に関する研究 │ 受託研究
2.	2020/04 ～ 2021/03	歯科レントゲン画像のセグメンテーション技術に関する研究 │ 受託研究
3.	2019/07 ～ 2020/06	AI（人工知能）によるマンモグラムの病変部位の検出に関する研究 │ 受託研究
4.	2019/04 ～ 2020/03	歯科レントゲン画像のセグメンテーション技術に関する研究 │ 受託研究
5.	2018/03 ～ 2018/08	歯科レントゲン画像の高画質化 │ 受託研究
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授業科目
1.	AI･機械学習
2.	データ計測とシミュレーション
3.	メディア情報処理
4.	卒業研究
5.	卒業研究
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教育活動

●その他教育活動上特記すべき事項

1.	2015/11 ～ 2015/11	高校等の模擬講義：春日井高校　模擬講義　理工学の立場からの臨床医学への貢献
2.	2015/06 ～ 2015/06	高校等の模擬講義：立命館宇治高校「中3実験室見学ツアー」を担当。

外部研究者ID
ORCID ID
0000-0003-0181-7496