医療技術学部 Department of Radiological Technology
診療放射線学科
教員紹介
医療技術学部／診療放射線学科
Faculty of Medical Technology／Department of Radiological Technology
甲斐 千遥
Chiharu Kai
助教
プロフィール
| 担当科目 | 医療画像情報学Ⅰ・Ⅱ / 画像工学 / 医療画像情報学実習 / 放射線安全管理学実習 / 診療画像検査機器学実習 |
|---|---|
| 専門分野 | 医用画像工学 |
| 学位・称号／取得機関／取得年 | 修士（保健学）／熊本大学／2019年 |
| 資格 | 診療放射線技師 第1種放射線取扱主任者試験 |
| 所属団体・学会等 | 日本放射線技術学会 日本診療放射線技師会 |
外部リンク
業績等
| 研究領域 | Radiomics研究 コンピュータ支援診断システムに関する研究 |
|---|---|
| 研究紹介 | 医用画像から得られる様々な画像特徴量と遺伝子の情報を用いて、病気の早期発見、最適な治療法の提案や予後予測を行う研究をしています。 |
| 著書 | 1. 学びはじめ 歯科医療AIの世界ーディープラーニングが変える治療 医歯薬出版 2023(共著) |
| 受賞歴 | 1. 2018年度 RPT誌 土井賞を受賞 |
| 研究論文（英文） | 1. Kai C, Uchiyama Y, Shiraishi J, Fujita H, Doi K. Computer-aided diagnosis with radiogenomics: Analysis of the relationship between genotype and morphological changes of the brain magnetic resonance images. Radiological physics and technology. 2018; 11:265-273. 2. Kai C, Ishizuka S, Otsuka T, Nara M, Kondo S, Futamura H, Kodama N, Kasai S. Automated Estimation of Mammary Gland Content Ratio Using Regression Deep Convolutional Neural Network and the Effectiveness in Clinical Practice as Explainable Artificial Intelligence. Cancers. 2023 15(10):2794. |
| 研究論文（和文） | 1. 甲斐千遥, 内山良一, 白石順二, 藤田広志， “正常老化による脳萎縮の定量化：年代別MR画像の主成分分析”， 日本放射線技術学会雑誌 2018; 74(12):1389-1395. 2. 甲斐千遥，石丸真子，内山良一，白石順二，篠原範充，藤田広志， “Radiogenomicsによるトリプルネガティブ乳癌の鑑別における特徴量の決定”， 日本放射線技術学会雑誌 2019; 75(1):24-31. |
| 総説・解説 | 1. 2023 甲斐千遥 Radio(geno)micsによる乳がん診断の可能性 画像通信 2023 Vol.46 No.1(通巻90） |
| 科学研究費 | 1. 2022年8月 - 2024年3月 その他 研究活動スタート支援 2. 2023年4月 - 2026年3月 基盤研究（C） |
| 学会等研究発表 | 1. 甲斐千遥 笠井聡 マンモグラムを用いた識別型と回帰型DCNNを組み合わせた乳房構成解析システムの開発 医用画像情報学会令和４年度年次(第193回)大会 2022年6月4日 2. 甲斐千遥 石塚紗智 櫻井典子 二村仁 児玉直樹 笠井聡 複数システムのマンモグラフィ画像を用いた乳腺含有率を推定する回帰型DCNNによる乳房構成解析システムの開発 第38回 日本診療放射線技師学術大会 2022年9月17日 3. 甲斐千遥 Radio（geno）micsによる乳がん診断の可能性 第79回日本放射線技術学会総会学術大会 2023年4月14日 |
Profile
| Research Areas | Radiomics Computer-aided diagnosis systems |
|---|---|
| Research Introduction | Using various imaging features and genetic information obtained from medical images, we conduct research on the early detection of diseases, the proposal of optimal treatment, and prognosis prediction. |
| Papers | 1. Kai C, Uchiyama Y, Shiraishi J, Fujita H, Doi K. Computer-aided diagnosis with radiogenomics: Analysis of the relationship between genotype and morphological changes of the brain magnetic resonance images. Radiological physics and technology. 2018; 11:265-273. 2. Kai C, Ishizuka S, Otsuka T, Nara M, Kondo S, Futamura H, Kodama N, Kasai S. Automated Estimation of Mammary Gland Content Ratio Using Regression Deep Convolutional Neural Network and the Effectiveness in Clinical Practice as Explainable Artificial Intelligence. Cancers. 2023 15(10):2794. |
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