研究者データベース

木曽原 昌也 (キソハラ マサヤ)

  • 医学研究科放射線医学分野 助教
Last Updated :2025/09/30

研究者情報

学位

  • 博士(2021年03月 名古屋市立大学)

ORCID ID

J-Global ID

研究キーワード

  • Photon-counting detector CT   心臓CT   心機能解析   心臓MRI   生体信号   画像診断   医用画像   深層学習   人工知能   

研究分野

  • ライフサイエンス / 放射線科学 / 光子計数型検出器CT、心臓MR、心血管画像診断

研究活動情報

論文

講演・口頭発表等

  • Photon-counting detector CTの 臨床的有用性  [招待講演]
    愛知県診療放射線技師会さつきセミナー 2024年05月 公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等
  • 光子計数検出器CTにおける心筋ひずみ解析への再構成条件の影響  [通常講演]
    木曽原昌也; 村井一真; 伊藤俊英; 伊藤剛; 木寺信夫; 渡辺聖太; 熊澤秀亮; 龍田絢芽; 樋渡昭雄; 河合辰哉
    日本医学放射線学会総会 2024年04月 口頭発表(一般)
  • CT総論  [招待講演]
    木曽原昌也
    日本放射線科専門医会・医会 オンデマンドレクチャー 2024年04月 公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等
  • フィーチャートラッキングを使用した心筋ストレイン  [通常講演]
    木曽原昌也; 村井一真; 河合辰哉; 浦野みすぎ; 中谷優子; 左合はるな; 水野恭佑; 青木紀顕; 木寺信夫; 渡邉聖太; 大橋一也; 箕浦菜月; 三宅庸介; 樋渡昭雄
    北米放射線学会総会 2023年11月 口頭発表(一般)
  • 心臓MRI CINE画像に同期不全指標を適応した初期検討  [通常講演]
    木曽原昌也
    第82回日本医学放射線学会総会 2023年04月 口頭発表(一般)
  • 少数の訓練データにおけるDeep Learningによる心筋セグメンテーションの精度
    木曽原昌也
    第82回日本医学放射線学会総会 2023年04月 口頭発表(一般)
  • 心臓画像の機能解析 〜ストレインを中心に〜  [招待講演]
    木曽原昌也
    Radiologyセミナーin桜山 2023年03月 公開講演,セミナー,チュートリアル,講習,講義等
  • ヨード造影剤使用後にコーニス症候群が疑われた一例  [通常講演]
    朱佐木; 木曽原昌也
    日本医学放射線学会第172回中部地方会 2023年02月 口頭発表(一般)
  • 心臓MRI CINE画像における少数訓練データのAIセグメンテーションに対する後処理が及ぼす効果  [通常講演]
    木曽原昌也
    第96回日本心臓血管放射線研究会 2023年01月 口頭発表(一般)
  • AIをどう使う?  [招待講演]
    木曽原昌也
    日本放射線腫瘍学会第32回学術大会 2019年11月 シンポジウム・ワークショップパネル(指名)

MISC

受賞

  • 2023年05月 日本医学放射線学会 ブロンズメダル
     心臓MRI CINE画像に同期不全指標を適応した初期検討 
    受賞者: 木曽原昌也;松本和久;小川正樹;森清孝;水野恭佑;青木紀顕;箕浦菜月;川口翔平;樋渡昭雄;河合辰哉

共同研究・競争的資金等の研究課題

  • 日本学術振興会:科学研究費助成事業
    研究期間 : 2024年04月 -2027年03月 
    代表者 : 浦野 みすぎ; 鰐渕 友美; 樋渡 昭雄; 河合 辰哉; 木曽原 昌也
  • 日本学術振興会:科学研究費助成事業
    研究期間 : 2023年04月 -2026年03月 
    代表者 : 川口 毅恒; 樋渡 昭雄; 河合 辰哉; 木曽原 昌也
     
    小児の感音難聴には人工内耳手術が考慮されるが、蝸牛神経低形成や耳硬化症は改善効果が乏しい。しかし、これらは稀で微細な異常で、中耳奇形に合併していることもあり、専門医でも診断に苦慮することがある。一方、コンピューターによる自動診断は、教え込んだ範囲内の所見であれば、人間と異なり見落としがなく、また、迷わず客観的に診断できる点から、近年ディープラーニングの手法を用いた論文が多数掲載されている。しかし、ディープラーニングは機械に教え込ませる症例数や計算時間が膨大となり、多くは2次元画像の解析のみにとどまっている。また、今回のように希少疾患の場合には異常症例が十分な数得られず、教師画像を用いた人工知能の学習は困難であるという問題点がある。以前に我々は、内耳奇形の3D画像に対しディープラーニングによる自動検出に成功し、副鼻腔領域においても教師画像なしで人工知能を学習させ、自動診断を行う研究を行っている。今回はその知見を生かして、教師なし学習Variational autoencoder (VAE)の手法を用い、症例数の少ない蝸牛神経低形成や耳硬化症の自動診断の確立を目指している。昨年度は、以前の研究を下地にさらにその診断精度を上げて蝸牛神経低形成や耳硬化症の自動診断を可能とするべく、解析時の関数の変更やプログラムの見直しに着手していたが、研究分担者でありプログラム構築とデータ管理を行っていた小川が急逝し、プログラムの見直しや関数調整、症例収集について前研究の知見が充分に生かせなくなってしまった。特にプログラミングの調整については小川の行っていた進捗状況に不明な点があり、再度別の分担者と共に再構築を行っている途上である。

担当経験のある科目

  • 放射線医学名古屋市立大学医学部

その他のリンク

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