publications論文・公演・出版・受賞

【論文】医学分野（英文）

1. Sugawara K, Takaya E, Inamori R, Konaka Y, Sato J, Shiratori Y, Hario F, Kobayashi T, Ueda T, Okamoto Y. Breast cancer classification based on breast tissue structures using the Jigsaw puzzle task in self-supervised learning. Radiological Physics and Technology. 2025. DOI: https://doi.org/10.1007/s12194-024-00874-y
2. Kohyama S, Ikeda K, Okamoto Y, Yoshii Y. Traction MRI of the Elbow: Age-Based Effects and Implications. Diagnostics (Basel). 2024. DOI: https://doi.org/10.3390/diagnostics14192165.
3. Kohyama S, Ikeda K, Okamoto Y, Ochiai N, Yoshii Y. Optimization of Traction Magnetic Resonance Imaging to Improve Visibility of the Elbow Cartilage. Diagnostics. 2024. DOI: https://doi.org/10.3390/diagnostics14060630
4. Sado N, Edagawa T, Fujimori T, Hashimoto S, Okamoto Y, Nakajima T. Hip and lumbosacral joint centre locations in asian population: Biases produced by existing regression equations and development of new equations. J Biomech. 2024. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbiomech.2023.111866.
5. Kobayashi T, Mochizuki J, Tashiro K, Saitou H, Yoshida M, Kaga K, Inamori R, Hayakawa H, Okuda T, Okamoto Y. Usefulness of fat attenuation index in postmortem CT for identifying responsible vessels in acute coronary syndromes: A case report. Radiol Case Rep. 19(11), 5384-5388, 2024. DOI: https://doi.org/10.1016/j.radcr.2024.08.030.
6. Nagai A, Kobayashi T, Kurosawa K, Niizuma K, Endo H. A Case of Hanging with Limited Specific Postmortem Brain Imaging. NMC Case Report Journal. vol.11, p249-255, 2024. DOI: https://doi.org/10.2176/jns-nmc.2024-0113.
7. Usuzaki T, Takahashi K, Inamori R, Morishita Y, Takagi H, Shizukuishi T, Toyama Y, Abe M, Ishikuro M, Obara T, Majima K, Takase K. Grading diffuse glioma based on 2021 WHO grade using self-attention-base deep learning architecture: variable Vision Transformer (vViT). Biomedical Signal Processing and Control. vol.91, 2024. DOI: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2024.106001.
8. Usuzaki T, Inamori R, Shizukuishi T, Morishita Y, Takagi H, Ishikuro M, Obara T, Takase K. Predicting isocitrate dehydrogenase status among adult patients with diffuse glioma using patient characteristics, radiomic features, and magnetic resonance imaging: Multi-modal analysis by variable vision transformer. Magnetic Resonance Imaging. vol.111, p266–276, 2024. DOI: https://doi.org/10.1016/j.mri.2024.05.012.
9. Usuzaki T, Takahashi K, Inamori R, Morishita Y, Shizukuishi T, Takagi H, Ishikuro M, Obara T, Takase K. Identifying key factors for predicting O6-Methylguanine-DNA methyltransferase status in adult patients with diffuse glioma: a multimodal analysis of demographics, radiomics, and MRI by variable Vision Transformer. Neuroradiology. vol.66, p761–773, 2024. DOI: https://doi.org/10.1007/s00234-024-03329-8.
10. Usuzaki T, Inamori R, Ishikuro M, Obara T, Takaya E, Homma N, Takase K. Predicting EGFR Status After Radical Nephrectomy or Partial Nephrectomy for Renal Cell Carcinoma on CT Using a Self-attention-based Model: Variable Vision Transformer (vViT). Journal of Imaging Informatics in Medicine. vol.37, p3057–3069, 2024. DOI: https://doi.org/10.1007/s10278-024-01180-0.
11. Hashimoto S, Fujimori T, Ohyama-Byun K, Okamoto Y, Nakajima T, Sado N. Distal muscle cross-sectional area is correlated with shot put performance. J Biomech. 2023. DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbiomech.2023.111819.
12. Kuroki T, Momma R, Hoshi D, Hong S, Hizawa N, Mukai N, Watanabe K, Okamoto Y. Consideration on size, velocity and path of droplets emitted during running. J Sports Med Phys Fitness. 2023. DOI: https://doi.org/10.23736/S0022-4707.23.14923-1.
13. Miyasaka T, Kajiwara M, Kawasaki A, Okamoto Y, Terada Y. Development of a Car-mounted Mobile MR Imaging System for Diagnosis of Sports-related Wrist Injury. Magn Reson Med Sci. 2023. DOI: https://doi.org/10.2463/mrms.tn.2021-0158.
14. Edel Doyle, Amy-Lee Brookes, Anthony Buxton, Tomoya Kobayashi, et al. A limited overview of forensic radiography in six countries as presented at the ISFRI 2021 congress. Forensic Imaging. 2023, vol.33. DOI: https://doi.org/10.1016/j.fri.2023.200540
15. Kenji Nakano, Kotaro Nochioka, Satoshi Yasuda, Daito Tamori, Takashi Shiroto, Yudai Sato, Eichi Takaya, Satoshi Miyata, Eiryo Kawakami, Tetsuo Ishikawa, Takuya Ueda, Hiroaki Shimokawa. Machine learning approach to stratify complex heterogeneity of chronic heart failure: A report from the CHART-2 Study. ESC Heart Failure. 2023. DOI: https://doi.org/10.1002/ehf2.14288
16. Kohyama S, Yoshii Y, Okamoto Y, Nakajima T. Advances in Bone Joint Imaging-Metal Artifact Reduction. Diagnostics. 2022. DOI: https://doi.org/10.3390/diagnostics12123079.
17. Ikeda K, Okamoto Y, Ogawa T, Terada Y, Kajiwara M, Miyasaka T, Michinobu R, Hara Y, Yoshii Y, Nakajima T, Yamazaki M. Use of a Small Car-Mounted Magnetic Resonance Imaging System for On-Field Screening for Osteochondritis Dissecans of the Humeral Capitellum. Diagnostics. 2022. DOI: https://doi.org/10.3390/diagnostics12102551.
18. Sakai M, Mutsuzaki H, Shimizu Y, Okamoto Y, Nakajima T. Two case reports showing a rather striking abnormal finding of unknown origin localized to the cortex of an amputated femur. Radiol Case Rep. 2022. DOI: https://doi.org/10.1016/j.radcr.2022.09.005.
19. Hoshiai S, Hanaoka S, Masumoto T, Nomura Y, Mori K, Okamoto Y, Saida T, Ishiguro T, Sakai M, Nakajima T. Effectiveness of temporal subtraction computed tomography images using deep learning in detecting vertebral bone metastases. Eur J Radiol. 2022. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2022.110445.
20. Sakai M, Mutsuzaki H, Shimizu Y, Okamoto Y, Nakajima T. Characteristic MRI findings of the shoulder, elbow, and wrist joints in elite wheelchair basketball players. BMC Sports Sci Med Rehabil. 2022. DOI: https://doi.org/10.1186/s13102-022-00528-9.
21. Daiki Shimokawa, Kengo Takahashi, Daiya Kurosawa, Eichi Takaya, Ken Oba, Kazuyo Yagishita, Toshinori Fukuda, Hiroko Tsunoda, Takuya Ueda. Deep learning model for breast cancer diagnosis based on bilateral asymmetrical detection (BilAD) in digital breast tomosynthesis images. Radiol Phys Technol. 2022. DOI: https://doi.org/10.1007/s12194-022-00686-y
22. Masato Takahashi, Tomomi Takenaga, Yukihiro Nomura, Shouhei Hanaoka, Naoto Hayashi, Mitsutaka Nemoto, Takahiro Nakao, Soichiro Miki, Takeharu Yoshikawa, Tomoya Kobayashi, Shinji Abe. Automated volume measurement of abdominal adipose tissue from entire abdominal cavity in Dixon MR images using deep learning. Radiological Physics and Technology. 2022, p1-11. DOI: https://doi.org/10.1007/s12194-022-00687-x
23. Tomoya Kobayashi, Seiji Shiotani, Kazuya Tashiro, Satoka Someya, Masahiro Yoshida, Tomokazu Numano, Hideyuki Hayakawa, Takahisa Okuda. Roles of radiological technologists at Tsukuba Medical Examiner’s Office equipped with a computed tomography system dedicated for the examination of corpses. Forensic Imaging. 2022. DOI: https://doi.org/10.1016/j.fri.2022.200508
24. Shinya Sonobe, Tetsuo Ishikawa, Kuniyasu Niizuma, Eiryo Kawakami, Takuya Ueda, Eichi Takaya, Carlos Makoto Miyauchi, Junya Iwazaki, Ryuzaburo Kochi, Toshiki Endo, Arun Shastry, Vijayananda Jagannatha, Ajay Seth, Atsuhiro Nakagawa, Masahiro Yoshida, Teiji Tominaga. Development and validation of machine learning prediction model for post-rehabilitation functional outcome after intracerebral hemorrhage. Interdisciplinary Neurosurgery. 2022, vol.29. DOI: https://doi.org/10.1016/j.inat.2022.101560
25. Tomita H, Yamashiro T, Heianna J, Nakasone T, Kobayashi T, Mishiro S, Hirahara D, Takaya E, Mimura H, Murayama S, Kobayashi Y. Deep Learning for the Preoperative Diagnosis of Metastatic Cervical Lymph Nodes on Contrast-Enhanced Computed ToMography in Patients with Oral Squamous Cell Carcinoma. Cancers (Basel). 2021, vol.13, no.4, p600. DOI:10.3390/cancers13040600
26. Hirahara D, Takaya E, Takahara T, Ueda T. Effects of data count and image scaling on Deep Learning training. PeerJ Computer Science. 2020, vol.6. DOI:10.7717/peerj-cs.312
27. Mori K, Fukuda K, Asaoka H, Ueda T, Kunimatsu A, Okamoto Y, Nasu K, Fukunaga K, Morishita Y, Minami M. Radiofrequency ablation of the liver: Determination of ablative margin at MR imaging with impaired clearance of ferucarbotran – Feasibility study. Radiology. 2009, vol.251, no.2, p557-565. DOI:10.1148/radiol.2512081161
28. Okamoto Y, Minami M, Tohno E, Anno I, Kunimatshu A, Ueda T. Multifocal peripheral nerve involvement associated with multiple myeloma. Skeletal Radiology. 2007, vol.36, no.12, p1191-1193. DOI:10.1007/s00256-007-0353-z
29. Okamoto Y, Minami M, Ueda T, Inadome Y, Tatsumura M, Sakane M. Extraskeletal mesenchymal chondrosarcoma of the cervical meninx. Radiation Medicine – Medical Imaging and Radiation Oncology. 2007, vol.25, no.7, p355-358. DOI:10.1007/s11604-007-0144-4

【論文】医学分野（和文）

1. 田代 雅実, 小林 智哉, 名城 敦, 松井 大樹, 金澤 千恵, 遠藤 裕貴, 深谷 理人, 宮田 健吏, 井戸沼 俊英, 工藤 靖之, 栗田 準一郎, 斎藤 司, 渡邊 聖史. 死後CT検査の撮影方法に関する実態調査. 日本診療放射線技師会誌. vol.72(868), p26-33, 2025.
2. 小島 慎也, 小林 智哉, 古河 勇樹, 福澤 圭, 鈴木 雄一. アーチファクトショー. 日本磁気共鳴医学会雑誌. vol.44(1), p26-41, 2024. DOI：https://doi.org/10.2463/jjmrm.2024-1812.
3. 神永 直崇, 小林 智哉, 石森 佳幸, 金居 啓介, 羽部 正徳, 井田 正博. 頸部固定補助具の背景抑制広範囲拡散強調MRIでの有効性評価. 日本放射線技術学会雑誌. 2023, vol.79, no.6, p555-564.
4. 赤津 敏哉, 小林智哉, 五月女 康作. 同期併用上腹部T2強調画像の徹底解説. 日本放射線技術学会関東支部雑誌. 2022, vol25, p40-45.
5. 下川 大輝, 髙橋 健吾, 髙屋 英知, 平原 大助, 角田 博子, 植田 琢也. 乳房トモシンセシス画像(3DMG)のAI解析による乳癌間質浸潤リスクの予測. JMAI LETTER. 2021, vol.3, p40-43.

【講演】研究発表

1. 稲森 瑠星. 非小細胞肺癌の再発予測におけるマルチモーダル学習モデルの検討. 第52回日本放射線技術学会秋季学術大会. 2024年11月3日．
2. 佐藤 潤平. 画像とテキストによるマルチモーダル学習手法を用いたマンモグラフィ乳癌画像診断AIの検討. 第52回日本放射線技術学会秋季学術大会. 2024年11月2日．
3. 菅原 圭亮. X線画像に対するガウシアンノイズの付与がAIモデルの学習に与える影響. 第52回日本放射線技術学会秋季学術大会. 2024年11月1日．
4. 小林 智哉. マンモグラフィ画像の階調数がAIモデルの精度に及ぼす影響 －CNNに おける乳腺濃度分類の精度検証－. 第6回日本メディカルAI学会学術集会. ポスター発表. 2024年6月21日.
5. 菅原 圭亮. Breast cancer diagnosis AI based on spatial mammary structure using self-supervised learning with Jigsaw puzzle tasks. 第80回日本放射線技術学会総会学術大会. 2024年4月11日.
6. 小仲 悠真. Application of mixture of experts approach with calcification and mass identification in deep learning models to diagnose breast cancer on mammography. 第80回日本放射線技術学会総会学術大会. 2024年4月11日.
7. 小林 智哉. 医療知識とAIスキルを指導すれば十分なのか？-DX時代における組織の将来を見据えて-. 第5回日本メディカルAI学会学術集会. 2023年6月18日.
8. 高屋 英知. 選択的アノテーションを用いた半教師あり学習による連続画像セグメンテーション手法の提案. 第5回日本メディカルAI学会学術集会. ポスター発表. 2023年6月17日.
9. 佐藤 丈洋. 告示研修アンケート状況について. 公益社団法人宮城県放射線技師会第30回総合学術大会. 2022年12月17日.
10. 小林 智哉. fused PMCT to provide noiseless images: Image summation technique and case study. IAFR webinar. 2022年10月26日.
11. 佐藤 丈洋. CRT-D術前における冠状静脈洞とLGE評価. 画論29th The Best Image 最終審査会. 2021年12月19日.
12. Takehiro Sato, Masaki Miyasaka, Yoshio Machida. Non-Contrast 3D cardiovascular MRI for assessment of aortic valve complex before transcatheter aortic valve implantation. 106th Radiological Society of North America（RSNA 2020） Annual Meeting. 2020年12月4日.
13. 高屋 英知. 少数のアノテーションによる連続画像セグメンテーション技術. 医療×AI＝α：αを考えるための研究会. 2020年7月21日.
14. Takehiro Sato, Tsuyoshi Arai, Mitsuya Abe, Yuji Kaga, Shuichi Ono, Yoshio Machida. Non-Contrast MRI Evaluation Prior to Transcatheter Aortic Valve Implantation. 第76回日本放射線技術学会総会学術大会. 2020年4月10日.

【講演】招待講演

1. 岡本 嘉一. スポーツの秋に親子で考えるスポーツ活動. 第7回T-SKIP市民公開講座. 2024年9月.
2. 小林 智哉. シーケンスチャート&音クイズ. 第52回日本磁気共鳴医学会大会. 2024年9月21日.
3. 岡本 嘉一. 膝関節～スポーツ外傷を中心に～. 第34回骨軟部放射線診断セミナー. 2024年7月.
4. 岡本 嘉一. スポーツ診療と画像診断：可搬型MRI検診車を用いた野球肘検診の試み. 日本医学放射線学会総会. 2024年4月.
5. 岡本 嘉一. イメージ・インタープリテーション・セッション. 第59回日本医学放射線学会秋季臨床大会. 2023年9月.
6. 岡本 嘉一. 車載型小型MRIを用いた野球肘検診と少年野球改革の取り組み. 第33回日本臨床スポーツ医学会学術集会. 2022年11月.
7. 小林 智哉. MRI撮像にルーチンはない！～サスティナでアクティブなMR人財とは？～. 第９回C-MAC研究会. 2022年9月29日.
8. 岡本 嘉一. 肘関節. 第31回骨軟部放射線診断セミナー. 2022年8月.
9. 小林 智哉. 茨城の中心から愛（Ai）を叫んだ軌跡（奇跡）. 茨城Ai研究会. 2022年7月23日.
10. 岡本 嘉一. 成長期特有のスポーツ外傷の画像診断とその予防. JCRミッドサマーセミナー2022. 2022年7月.
11. 小林 智哉. Organizational Structure and Distribution of Japanese Radiological Technologists for Postmortem Imaging Examinations. 11th Congress of International Society of Forensic Radiology and Imaging. 2022年5月14日.
12. 佐藤 丈洋. 心臓MRIビデオライブCanonユーザー. 循環器画像技術研究会 第379回定例会. 2021年10月9日.

【著書・分担・雑誌】書籍

1. 青木 隆敏, 神島 保, 稲岡 努, 岡本 嘉一 ほか. 即戦力が身につく 骨軟部の画像診断. メディカル・サイエンス・インターナショナル. 2025. 肘関節
2. 塩谷 清司，髙橋 直也，小林 智哉 ほか. 実践死亡時画像診断（Ai）. メディカル・サイエンス・インターナショナル. 2024. 第4章 p152-182.
3. 髙屋 英知, 平原 大助, 小林 泰之編著. サクッとわかる医療AI. シービーアール. 2022, p8-48.
4. 平原 大助, 佐々木 邦暢, 齋藤 静司, 小林 達明, 上杉 正人, 佐保 辰典, 高屋 英知. 医療AIとディープラーニングシリーズ Pythonによる医用画像処理入門. オーム社. 2020, 1章, 7章.

【著書・分担・雑誌】商業誌

1. 岡本 嘉一. 内包するエネルギーと制御. 画像診断 Vol.45 No.2 2025年2月号, p141.
2. 中橋 優太，岡本 嘉一 ほか. 肘関節. 画像診断2024年2月号.
3. 小林 智哉. 死因究明向上に撮影技術は必要か？. RadFan 2023年3月号, p94-98.
4. 小林 智哉. 佐野 麻衣子. 女性放射線技師のリアルライフ. 2022年12月号, p11.
5. 岡本 嘉一. 特別掲載：クラウドファンディングを用いたMRI野球肘検診車検診と少年少女スポーツ改革. 臨床画像 Vol.38 No.13 2022年7月増刊号.
6. 小林 智哉. エキスパートが選ぶ！この商品１位から１０位まで　ITEM of the Year 2022. Rad Fan PLUS（2022年4月号別冊付録）. 2022, p18-19.

【特許・受賞】特許

• なし

【特許・受賞】受賞

1. 座長推薦優秀研究発表. 日本放射線技術学会. 2024年11月.「X線画像に対するガウシアンノイズの付与がAIモデルの学習に与える影響」
   菅原 圭亮
2. 座長推薦優秀研究発表. 日本放射線技術学会. 2024年11月.「画像とテキストによるマルチモーダル学習手法を用いたマンモグラフィ乳癌画像診断AIの検討」
   佐藤 潤平
3. 座長推薦優秀研究発表. 日本放射線技術学会. 2024年11月.「非小細胞肺癌の再発予測におけるマルチモーダル学習モデルの検討」
   稲森 瑠星
4. 座長推薦優秀研究発表. 日本放射線技術学会 2024年4月.「Application of mixture of experts approach with calcification and mass identification in deep learning models to diagnose breast cancer on mammography」
   小仲 悠真
5. AI応用医学部門若手奨励研究賞：医用画像部門. 東北大学大学院医学系研究科附属創生応用医学研究センター. 2024年2月. 「石灰化と腫瘤の区分を内包したMixture of Expertsアプローチに基づくマンモグラフィ乳癌画像診断AIモデル」
   小仲 悠真
6. AI応用医学部門若手奨励研究賞：医用画像部門. 東北大学大学院医学系研究科附属創生応用医学研究センター. 2022年2月. 「医療画像を用いた深層学習 DataAugmentationにおけるSuperMixの有効性の検証」
   稲森 瑠星
7. 座長推薦優秀研究発表. 日本放射線技術学会. 2020年4月.「Non-Contrast MRI Evaluation Prior to Transcatheter Aortic Valve Implantation」
   佐藤 丈洋