大田淳子 (Junko Ota) - マイポータル

基本情報

所属: 国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構量子医学・医療部門QST病院／放射線医学総合研究所分子イメージング診断治療研究部医工連携画像研究グループ
: 大阪大学大学院医学系研究科招へい教員
: 千葉大学子どものこころの発達教育研究センター特任助教

学位: 博士（保健学）(大阪大学)

研究者番号: 90825001
J-GLOBAL ID: 201801018814055684
researchmap会員ID: B000290541

外部リンク: https://nrid.nii.ac.jp/ja/nrid/1000090825001/

研究キーワード

研究分野

経歴

2023年4月 - 現在

国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, 量子生命・医学部門 QST病院, 主任研究員
2022年4月 - 現在

子どものこころの発達教育研究センター, 特任助教(兼任)
2018年10月 - 現在

大阪大学大学院, 医学系研究科, 招へい教員（兼任）
2018年4月 - 2023年3月

国立研究開発法人量子科学技術研究開発機構, 量子生命・医学部門 QST病院, 研究員（主務）
2020年5月 - 2022年3月

千葉大学, 子どものこころの発達教育研究センター, 特任研究員(兼任)

学歴

- 2018年3月

大阪大学大学院, 医学系研究科, 保健学専攻

受賞

2023年11月

Cum Laude Award（RSNA2023）（共同受賞）, RSNA2023 Certificate of Merit Award（共同受賞）
2023年5月

若手優秀演題賞受賞, 第15回日本不安症学会学術大会若手優秀演題賞受賞, 日本不安症学会
2019年11月

Cum Laude Award（RSNA2019）（共同受賞）, 第105回北米放射線学会
2017年11月

Roadie 2017 Award（Women's Informatics）（Deep Learning Super-Resolution Imaging for Enhancing Image Resolution in Digital Mammography）, (Ota J, Umehara K, Endo T, Ishida T. Deep Learning Super-Resolution Imaging for Enhancing Image Resolution in Digital Mammography.), AuntMinnie.com

Junko Ota, Kensuke Umehara, Tokiko Endo, Takayuki Ishida
2017年11月

Certificate of Merit, Standing on the Shoulders of Giants: State-of-the-Art Deep-Learning Super-Resolution Imaging for Radiology, 北米放射線学会
2017年6月

第73回総会学術大会座長推薦優秀研究発表, （Sparse Coding Super-Resolution in Magnetic Resonance Imaging）, 日本放射線技術学会

Junko Ota, Kensuke Umehara, Naoki Ishimaru, Shunsuke Ohno, Kentaro Okamoto, Takanori Suzuki, Takayuki Ishida
2017年6月

第73回総会学術大会座長推薦優秀研究発表, 日本放射線技術学会

大田淳子
2017年4月

Top Download Paper in SPIE Digital Library, Super-resolution convolutional neural network for the improvement of the image quality of magnified images in chest radiographs, 国際光工学会
2017年2月

Honorable Mention Award, Super-resolution convolutional neural network for the improvement of the image quality of magnified images in chest radiographs, SPIE Medical Imaging

論文

Comprehensive elucidation of resting-state functional connectivity in anorexia nervosa by a multicenter cross-sectional study.

Yusuke Sudo, Junko Ota, Tsunehiko Takamura, Rio Kamashita, Sayo Hamatani, Noriko Numata, Ritu Bhusal Chhatkuli, Tokiko Yoshida, Jumpei Takahashi, Hitomi Kitagawa …

Psychological medicine 1-14 2024年3月19日
A JROD survey: nationwide overview of radiotherapy data from 2015 to 2021.

Hisateru Ohba, Yoshihiro Nakada, Hodaka Numasaki, Kensuke Umehara, Junko Ota, Yasuo Okuda, Teruki Teshima, Kazuhiko Ogawa, Katsumasa Nakamura

Journal of radiation research 2023年9月20日
Deep Learning-based Post Hoc CT Denoising for the Coronary Perivascular Fat Attenuation Index

Tatsuya Nishii, Takuma Kobayashi, Tatsuya Saito, Akiyuki Kotoku, Yasutoshi Ohta, Satoshi Kitahara, Kensuke Umehara, Junko Ota, Hiroki Horinouchi, Yoshiaki Morita …

Academic Radiology 30(11) 2505-2513 2023年3月査読有り
Individual cognitive therapy reduces frontal-thalamic resting-state functional connectivity in social anxiety disorder.

Kohei Kurita, Takayuki Obata, Chihiro Sutoh, Daisuke Matsuzawa, Naoki Yoshinaga, Jeff Kershaw, Ritu Bhusal Chhatkuli, Junko Ota, Eiji Shimizu, Yoshiyuki Hirano

Frontiers in psychiatry 14 1233564-1233564 2023年
Deep learning-based noise reduction for coronary CT angiography: using four-dimensional noise-reduction images as the ground truth.

Takuma Kobayashi, Tatsuya Nishii, Kensuke Umehara, Junko Ota, Yasutoshi Ohta, Tetsuya Fukuda, Takayuki Ishida

Acta radiologica (Stockholm, Sweden : 1987) 2841851221141656-2841851221141656 2022年12月7日
社交不安の特徴を考慮した脳活動パターンの探索的研究

佐々木翼, 大田淳子, 野田義和, 鎌下莉緒, 吉田斎子, 栗田幸平, ブーサル・チャタクリ・リトゥ, 荒木謙太郎, 大平育世, 磯部祐子 …

日本脳科学会プログラム・抄録集 49回 45-45 2022年12月
社交不安の特徴を考慮した脳活動パターンの探索的研究

佐々木翼, 大田淳子, 野田義和, 鎌下莉緒, 吉田斎子, 栗田幸平, ブーサル・チャタクリ・リトゥ, 荒木謙太郎, 大平育世, 磯部祐子 …

日本脳科学会プログラム・抄録集 49回 45-45 2022年12月
Deep Learning-based Post Hoc CT Denoising for Myocardial Delayed Enhancement.

Tatsuya Nishii, Takuma Kobayashi, Hironori Tanaka, Akiyuki Kotoku, Yasutoshi Ohta, Yoshiaki Morita, Kensuke Umehara, Junko Ota, Hiroki Horinouchi, Takayuki Ishida …

Radiology 305(1) 220189-220189 2022年6月28日
Super-resolution generative adversarial networks with static T2*WI-based subject-specific learning to improve spatial difference sensitivity in fMRI activation

Junko Ota, Kensuke Umehara, Jeff Kershaw, Riwa Kishimoto, Yoshiyuki Hirano, Yasuhiko Tachibana, Hisateru Ohba, Takayuki Obata

Scientific Reports 12(1) 10319-10319 2022年6月査読有り筆頭著者責任著者
Generative adversarial network-based post-processed image super-resolution technology for accelerating brain MRI: comparison with compressed sensing.

Wataru Ueki, Tatsuya Nishii, Kensuke Umehara, Junko Ota, Satoshi Higuchi, Yasutoshi Ohta, Yasuhiro Nagai, Keizo Murakawa, Takayuki Ishida, Tetsuya Fukuda

Acta radiologica (Stockholm, Sweden : 1987) 64(1) 2841851221076330-2841851221076330 2022年2月4日査読有り
Image quality improvement of single-shot turbo spin-echo magnetic resonance imaging of female pelvis using a convolutional neural network

Tomofumi Misaka, Nobuyuki Asato, Yukihiko Ono, Yukino Ota, Takuma Kobayashi, Kensuke Umehara, Junko Ota, Masanobu Uemura, Ryuichiro Ashikaga, Takayuki Ishida

Medicine 99(47) e23138-e23138 2020年11月20日査読有り
A neural network model that learns differences in diagnosis strategies among radiologists has an improved area under the curve for aneurysm status classification in magnetic resonance angiography image series

Yasuhiko Tachibana, Masataka Nishimori, Naoyuki Kitamura, Kensuke Umehara, Junko Ota, Takayuki Obata, Tatsuya Higashi

2020年2月3日
Deep learning electronic cleansing for single-and dual-energy CT colonography

Tachibana, R., N{\"a}ppi, J.J., Ota, J., Kohlhase, N., Hironaka, T., Kim, S.H., Regge, D., Yoshida, H.

Radiographics 38(7) 2034-2050 2018年11月査読有り
Sparse Coding Super-Resolution Scheme for Chest Computed Tomography

Ota Junko, Umehara Kensuke, Ishimaru Naoki, Ohno Shunsuke, Okamoto Kentaro, Suzuki Takanori, Ishida Takayuki

JOURNAL OF MEDICAL IMAGING AND HEALTH INFORMATICS 8(5) 1043-1050 2018年6月査読有り
Deep learning super-resolution imaging for enhancing image resolution in digital mammography

Ota J, Umehara K, Endo T, Ishida T

RSNA 2017 103rd Scientific Assembly and Annual Meeting 2017年11月査読有り
Standing on the shoulders of giants: State-of-the-art deep-learning super-resolution imaging for radiology

Ota J, Umehara K, Numasaki H, Takashima S, Endo T, Ishida T, Minamoto N, Ishimaru N, Suzuki T, Ohno S …

RSNA 2017 103rd Scientific Assembly and Annual Meeting 2017年11月査読有り
Can AI generate high-resolution images while reducing radiation exposure dose in chest CT? : Application of deep-learning super-resolution imaging in chest CT

Umehara K, Ota J, Suzuki T, Numasaki H, Takashima S, Ishida T, Minamoto N, Ishimaru N, Ohno S, Okamoto K

RSNA 2017 103rd Scientific Assembly and Annual Meeting 2017年11月査読有り
Deep-learning super-resolution imaging for enhancing the diagnosis of serrated polyps in CT colonography

Umehara K, Ota J, Näppi JJ, Pickhardt PJ, Ishida T, Yoshida H

RSNA 2017 103rd Scientific Assembly and Annual Meeting 2017年11月査読有り
Super-Resolution Imaging of Mammograms Based on the Super-Resolution Convolutional Neural Network

Umehara K, Ota J, Ishida T

Open Journal of Medical Imaging 7(4) 180-195 2017年11月査読有り
Application of Super-Resolution Convolutional Neural Network for Enhancing Image Resolution in Chest CT

Kensuke Umehara, Junko Ota, Takayuki Ishida

Journal of Digital Imaging 31(4) 1-10 2017年10月18日査読有り

もっとみる

共同研究・競争的資金等の研究課題

構造と機能をつなぐ「次世代脳グラフ」解析プラットフォームの構築と実証

日本学術振興会科学研究費助成事業若手研究 2023年4月 - 2027年3月

大田淳子
心臓CTにおける時間分解能の「50ミリ秒の壁」を突破する拡張知能の開発と臨床展開

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(C) 2023年4月 - 2027年3月

西井達矢, 河野淳, 太田靖利, 大田淳子, 梅原健輔
不安症・強迫症リスク因子の脳機能ネットワーク解析とバイオマーカーの開発

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(B) 基盤研究(B) 2022年4月 - 2025年3月

平野好幸, 清水栄司, 栗田幸平, 松本浩史, 大田淳子
非侵襲で低コストな高精度脳機能検査を実現する高解像度fMRIの開発

日本学術振興会: 科学研究費助成事業若手研究若手研究 2019年4月 - 2022年3月

大田淳子
2016年度後期国際会議論文発表助成

NEC C&C財団 - 2016年10月

大田淳子

MISC

Step up MRI 2021 II MRIにおけるAIの研究開発・臨床応用の最新動向 3.AIを用いた超解像処理とfMRIの高解像度化への期待

大田淳子

Innervision 36(9) 2021年招待有り
Deep-Brain: A Cutting-edge Concept for Outstanding Functional Resolution in fMRI

Junko Ota, Kensuke Umehara, Yasuhiko Tachibana, Yoshiyuki Hirano, Hisateru Ohba, Takayuki Obata, Tatsuya Higashi

2020年12月査読有り筆頭著者責任著者
Artificial Intelligence-Driven Imaging for Ultra-Fast MRI: Cutting-Edge Technology and Clinical Application

Kensuke Umehara, Tatsuya Nishii, Junko Ota, Naoki Ishimaru, Wataru Ueki, Hisateru Ohba, Takayuki Obata, Tetsuya Fukuda, Takayuki Ishida

RSNA 2019 105th Scientific Assembly and Annual Meeting IN140-ED-SUB6 2019年12月査読有り
敵対的生成ネットワークを用いたAIイメージングによるMRI高速撮像の基礎的検討

梅原健輔, 西井達矢, 大田淳子, 植木渉, 大場久照, 小畠隆行, 福田哲也, 石田隆行

日本放射線技術学会雑誌 75(9) 1049-1049 2019年9月
ディープラーニングを用いた課題時fMRIの高精度化に向けた初期的検討

大田淳子, 立花泰彦, 平野好幸, 梅原健輔, 影山肇, 生駒洋子, 大場久照, 小畠隆行

日本放射線技術学会雑誌 75(9) 1048-1049 2019年9月
RSNA2017 受賞報告：Standing on the Shoulders of Giants: State-of-the-Art Deep-Learning Super-Resolution Imaging for Radiology（巨人の肩の上に立つ：放射線医学のための最先端のディープラーニング超解像イメージング）

大田淳子, 梅原健輔

Innervision 33(2) 49-49 2018年2月招待有り
RSNA2017 Certificate of Merit受賞報告：巨人の肩の上に立つ：放射線医学のための最先端のディープラーニング超解像イメージング

大田淳子, 梅原健輔

Rad Fan 16(2) 74-76 2018年2月招待有り
スパースコーディング超解像処理の医用画像に対する特性の検討

鈴木崇師, 大田淳子, 梅原健輔, 石丸直樹, 大野隼輔, 岡本健太郎, 石田隆行

日本医用画像工学会大会予稿集(CD-ROM) 36th ROMBUNNO.OP13‐2-430 2017年7月
MRI画像に対するスパースコーディング超解像処理の有用性

石丸直樹, 大田淳子, 梅原健輔, 鈴木崇師, 大野隼輔, 岡本健太郎, 石田隆行

日本医用画像工学会大会予稿集 36回 436-443 2017年7月
【シリーズ新潮流-The Next Step of Imaging Technology<Vol.7>人工知能は医療に何をもたらすのか AIを知る、考える、活用する】AIを活用する画像診断分野を中心に AIを用いた医用画像処理技術の開発

石田隆行, 梅原健輔, 大田淳子

INNERVISION 32(7) 24-27 2017年6月
大阪大学大学院医学系研究科石田研究室の紹介

梅原健輔, 大田淳子

画像通信 38(2) 78-80 2015年10月招待有り
シミュレーションによるMRIモーションアーチファクトの生成過程に関する検討

大田淳子, 岡村啓太, 幾嶋洋一郎, 川原雅昭, 石田隆行

日本放射線技術学会雑誌 70(9) 949-949 2014年9月20日

講演・口頭発表等

閾値下社交不安の安静時脳機能結合に対する探索的検討

佐々木翼, 大田淳子, 鎌下莉緒, 吉田斎子, 栗田幸平, ブーサルチャタクリリトゥ, 北川等美, 荒木謙太郎, 大平育世, 須藤千尋, 清水栄司, 平野好幸

第14回日本不安症学会学術大会 2022年5月22日
DCNNを用いた胸部X線画像における骨領域のセグメンテーション

渡部大輝, 水野伸哉, 梅原健輔, 大田淳子, 石田隆行

第180回医用画像情報学会春季大会 2018年1月
スパースコーディング超解像処理の医用画像に対する特性の検討

鈴木崇師, 大田淳子, 梅原健輔, 石丸直樹, 大野隼輔, 岡本健太郎, 石田隆行

第36回日本医用画像工学会大会 2017年7月 2017年7月
MRI画像に対するスパースコーディング超解像処理の有用性

石丸直樹, 大田淳子, 梅原健輔, 鈴木崇師, 大野隼輔, 岡本健太郎, 石田隆行

第36回日本医用画像工学会大会 2017年7月
MRI画像に対するスパースコーディング超解像処理の有用性と特性検討

石丸直樹, 大田淳子, 梅原健輔, 鈴木崇師, 大野隼輔, 岡本健太郎, 石田隆行

第178回医用画像情報学会年次大会 2017年6月
胸部X線画像およびCT画像に対するスパースコーディング超解像処理の有用性と特性検討

鈴木崇師, 大田淳子, 梅原健輔, 石丸直樹, 大野隼輔, 岡本健太郎, 石田隆行

第178回医用画像情報学会年次大会 2017年6月
Deep learning based super-resolution in computed tomography

Umehara K, Ota J, Ishimaru N, Ohno S, Okamoto K, Suzuki T, Ishida T

第73回日本放射線技術学会総会学術大会 2017年4月
Sparse coding super-resolution in magnetic resonance imaging

第73回日本放射線技術学会総会学術大会 2017年4月
ディープラーニングを用いた超解像処理の胸部X線画像への適用

梅原健輔, 大田淳子, 石丸直樹, 大野隼輔, 岡本健太郎, 鈴木崇師, 石田隆行

第175回医用画像情報学会年次大会 2016年6月
胸部X線画像におけるスパースコーディング超解像処理の辞書に関する基礎的検討

大田淳子, 梅原健輔, 石丸直樹, 大野隼輔, 岡本健太郎, 鈴木崇師, 石田隆行

第175回医用画像情報学会年次大会 2016年6月
14C-Fluoroacetate と 14C-Acetate との特性比較

梅原健輔, 香川智彦, 吉野恵子, 宇佐美祐人, 大田淳子, 本岡和博, 柳本和彦, 細井理恵, 井上修

第１２回放射性医薬品・画像診断薬研究会 2012年12月

担当経験のある科目(授業)

産業財産権

特開2018-117883 学習装置、識別装置、識別方法、及びプログラム

石田隆行, 山畑飛鳥, 梅原健輔, 大田淳子, 森脇博信

大田淳子

基本情報

研究キーワード

研究分野

経歴

学歴

受賞

論文

共同研究・競争的資金等の研究課題

MISC

講演・口頭発表等

担当経験のある科目(授業)

産業財産権

メニュー

共著者の一覧