共同研究・競争的資金等の研究課題

2019年4月

深層学習（Deep learning）による超音波で検出された乳房腫瘤の良悪性鑑別診断

日本医学放射線学会 Bayer研究助成

資金種別: 競争的資金

この研究課題の成果一覧

絞り込み

受賞

2

2021年4月

JJR Most Often Cited Paper Award in 2020, Fujioka T, Kubota K, Mori M, et al. Distinction between benign and malignant breast masses at breast ultrasound using deep learning method with convolutional neural network. Jpn J Radiol. 2019;37(6):466-472. doi:10.1007/s11604-019-00831-5, 日本医学放射線学会
2019年4月

2018年度Bayer研究助成, 深層学術（Deep learning)による超音波で検出された乳房腫瘤の良悪性鑑別診断, 日本医学放射線学会

藤岡友之

論文

1

Distinction between benign and malignant breast masses at breast ultrasound using deep learning method with convolutional neural network.

Tomoyuki Fujioka, Kazunori Kubota, Mio Mori, Yuka Kikuchi, Leona Katsuta, Mai Kasahara, Goshi Oda, Toshiyuki Ishiba, Tsuyoshi Nakagawa, Ukihide Tateishi

Japanese journal of radiology 37(6) 466-472 2019年6月査読有り筆頭著者

共同研究・競争的資金等の研究課題リストへ