基本情報

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藤岡 友之(フジオカ トモユキ)

Fujioka Tomoyuki


職名

講師

生年

1982年

研究室住所

東京都文京区湯島1-5-45

研究室電話番号

03-5803-5132

研究室FAX番号

03-5803-0114

メールアドレス

メールによる問い合わせは《こちら》から

ホームページ

http://www.tmd.ac.jp/med/mrad/mrad.html

研究分野・キーワード

放射線医学、画像診断、人工知能

出身学校 【 表示 / 非表示

  • 筑波大学  2008年03月  卒業

出身大学院 【 表示 / 非表示

  • 東京医科歯科大学  博士課程  2014年09月  修了

取得学位 【 表示 / 非表示

  • 医学博士  

経歴(学内) 【 表示 / 非表示

  • 2014年04月
    -
    2015年01月
    東京医科歯科大学 大学院医歯学総合研究科 医歯学系専攻 先端医療開発学講座 画像診断・核医学 医員(医病)
  • 2015年02月
    -
    2019年03月
    東京医科歯科大学 医学部附属病院 診療科 放射線診療部門 放射線診断科 助教
  • 2019年04月
    -
    2019年06月
    東京医科歯科大学 大学院医歯学総合研究科 医歯学系専攻 先端医療開発学講座 画像診断・核医学 助教
  • 2019年06月
    -
    現在
    東京医科歯科大学 大学院医歯学総合研究科 医歯学系専攻 先端医療開発学講座 画像診断・核医学 講師
  • 2019年07月
    -
    2019年10月
    東京医科歯科大学 医学部附属病院 診療科 放射線診療部門 放射線診断科 講師

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経歴(学外) 【 表示 / 非表示

  • 2015年04月
    -
    2016年03月
    東京工業大学 非常勤講師

所属学協会 【 表示 / 非表示

  • 日本核医学学会

  • 日本医学放射線学会

  • 日本IVR学会

  • 日本乳癌学会

  • 日本乳腺甲状腺超音波医学会

研究分野 【 表示 / 非表示

  • 放射線科学

資格、免許 【 表示 / 非表示

  • 医師

 

研究テーマ 【 表示 / 非表示

  • 乳房用超音波画像診断支援プログラムの性能評価に関する研究,2019年04月 - 現在

  • 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,2019年04月 - 現在

  • 乳腺画像診断

競争的資金等の研究課題 【 表示 / 非表示

  • 乳癌画像診断におけるheterogeneity探索に関する研究

    文部科学省/日本学術振興会 : 2016年 - 2018年

論文・総説 【 表示 / 非表示

  • Fujioka T, Kubota K, Mori M, Kikuchi Y, Katsuta L, Kimura M, Yamaga E, Adachi M, Oda G, Nakagawa T, Kitazume Y, Tateishi U. Efficient Anomaly Detection with Generative Adversarial Network for Breast Ultrasound Imaging. Diagnostics (Basel, Switzerland). 2020.07; 10 (7): ( PubMed, DOI )

  • Mori Mio, Fujioka Tomoyuki, Katsuta Leona, Kikuchi Yuka, Oda Goshi, Nakagawa Tsuyoshi, Kitazume Yoshio, Kubota Kazunori, Tateishi Ukihide. Feasibility of new fat suppression for breast MRI using pix2pix JAPANESE JOURNAL OF RADIOLOGY. 2020.07; ( PubMed, DOI )

  • Fujioka Tomoyuki, Katsuta Leona, Kubota Kazunori, Mori Mio, Kikuchi Yuka, Kato Arisa, Oda Goshi, Nakagawa Tsuyoshi, Kitazume Yoshio, Tateishi Ukihide. Classification of breast masses on ultrasound shear wave elastography using convolutional neural networks ULTRASONIC IMAGING. 2020.06; 161734620932609. ( PubMed, DOI )

  • Fujioka T, Kubota K, Mori M, Katsuta L, Kikuchi Y, Kimura K, Kimura M, Adachi M, Oda G, Nakagawa T, Kitazume Y, Tateishi U. Virtual Interpolation Images of Tumor Development and Growth on Breast Ultrasound Image Synthesis With Deep Convolutional Generative Adversarial Networks. Journal of ultrasound in medicine : official journal of the American Institute of Ultrasound in Medicine. 2020.06; ( PubMed, DOI )

  • Adachi M, Fujioka T, Mori M, Kubota K, Kikuchi Y, Xiaotong W, Oyama J, Kimura K, Oda G, Nakagawa T, Uetake H, Tateishi U. Detection and Diagnosis of Breast Cancer Using Artificial Intelligence Based assessment of Maximum Intensity Projection Dynamic Contrast-Enhanced Magnetic Resonance Images. Diagnostics (Basel, Switzerland). 2020.05; 10 (5): ( PubMed, DOI )

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書籍等出版物 【 表示 / 非表示

  • 藤岡 友之. 新 乳房画像診断の勘ドコロ. メジカルビュー社, 2016.09 14 線維腺腫(fibroadenoma) (ISBN : 978-4-7583-1596-8)

  • 久保田一徳,藤岡友之. 乳房ソナゾイド造影超音波診断ガイドブック. 南江堂, 2016.06 MRI・CTとの対比 (ISBN : 978-4-524-26584-8)

講演・口頭発表等 【 表示 / 非表示

  • 藤岡友之. AIを使い乳癌画像診断の未来を切り開く2020 ~臨床医の立場から~. 第29回日本乳癌画像研究会 2020.02.01 大阪

  • 藤岡友之. 乳房超音波検査におけるAI~よく知って上手に使おう!~. 第43回日本乳腺甲状腺超音波医学会学術集会 2019.10.05

  • 藤岡友之. 最近のトピックス「AI」: 超音波のAI. 第5回乳腺画像・インターベンション研究会 2019.08.31

  • 藤岡友之. 日本初の論文紹介:Distinction between benign and malignant breast masses at breast ultrasound using deep learning method with convolutional neural network. . Advanced Medical Imaging 研究会 2019.07.28 大阪

  • Tomoyuki Fujioka, Kazunori Kubota, Mio Mori, Yuka Kikuchi, Kyoko Nomura, Leona Katsusta, Ukihide Tateishi . Distinction between benign and malignant breast masses at breast ultrasound using deep learning method with convolutional neural network. 2019.04.12 Yokohama

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受賞学術賞 【 表示 / 非表示

  • 2018年度Bayer研究助成,日本医学放射線学会,2019年04月

 

担当授業科目(学内) 【 表示 / 非表示

  • 臨床医学導入

担当授業科目(学外) 【 表示 / 非表示

  • 医用放射線診断学・核医学,東京工業大学