檜垣 徹TORU HIGAKI

Last Updated :2022/07/05

所属・職名
大学院先進理工系科学研究科 准教授
自己紹介
画像工学が専門で、主に医用画像処理などについて研究しています。

基本情報

学位

  • 博士(工学) (広島大学)
  • 修士(工学) (広島大学)

研究分野

  • 複合領域 / 人間医工学 / 医用システム

研究キーワード

  • 医用画像処理

教育活動

授業担当

  1. 2022年, 学部専門, 集中, 医学研究実習
  2. 2022年, 学部専門, 集中, 臨床実習I
  3. 2022年, 学部専門, 集中, 臨床実習II
  4. 2022年, 学部専門, 1ターム, 一般化線形モデル(GLM)
  5. 2022年, 学部専門, 3ターム, 情報データ科学演習III
  6. 2022年, 学部専門, 2ターム, 画像処理
  7. 2022年, 学部専門, 1ターム, 生物統計
  8. 2022年, 修士課程・博士課程前期, 3ターム, 情報科学特別演習B
  9. 2022年, 修士課程・博士課程前期, 4ターム, 情報科学特別演習B
  10. 2022年, 修士課程・博士課程前期, 1ターム, 情報科学特別演習A
  11. 2022年, 修士課程・博士課程前期, 2ターム, 情報科学特別演習A
  12. 2022年, 修士課程・博士課程前期, 年度, 情報科学特別研究
  13. 2022年, 修士課程・博士課程前期, 1ターム, 画像工学特論
  14. 2022年, 学部専門, 集中, 臨床実習I
  15. 2022年, 学部専門, 集中, 医学研究実習
  16. 2022年, 学部専門, 集中, 臨床実習II
  17. 2022年, 学部専門, 1ターム, 一般化線形モデル(GLM)
  18. 2022年, 学部専門, 3ターム, 情報データ科学演習III
  19. 2022年, 学部専門, 2ターム, 画像処理
  20. 2022年, 学部専門, 1ターム, 生物統計
  21. 2022年, 修士課程・博士課程前期, 1ターム, 情報科学特別演習A
  22. 2022年, 修士課程・博士課程前期, 2ターム, 情報科学特別演習A
  23. 2022年, 修士課程・博士課程前期, 3ターム, 情報科学特別演習B
  24. 2022年, 修士課程・博士課程前期, 4ターム, 情報科学特別演習B
  25. 2022年, 修士課程・博士課程前期, 年度, 情報科学特別研究
  26. 2022年, 修士課程・博士課程前期, 1ターム, 画像工学特論

研究活動

学術論文(★は代表的な論文)

  1. Dual-energy CT: minimal essentials for radiologists, JAPANESE JOURNAL OF RADIOLOGY, 40巻, 6号, pp. 547-559, 202206
  2. CTに係わる最新のトレンドと動向., Rad Fan, 20巻, 4号, pp. 26-30, 20220331
  3. CTによる腹部画像診断の最新動向と未来への展望 > フォトンカウンティングCTの原理と技術・今後の展望., INNERVISION, 37巻, 4号, pp. 10-13, 20220331
  4. RSNA2021の動向., Rad Fan, 20巻, 2号, pp. 30-32, 20220131
  5. ここが知りたい!CT再入門 -新技術で何がわかる?-., 画像診断, 42巻, 1号, pp. 94-96, 20211231
  6. 被ばく低減画像再構成法の進化., INNERVISION, 36巻, 12号, pp. 2-3, 20211130
  7. 深層学習を応用した画像再構成法., Heart View, 25巻, 11号, pp. 1060-1064, 20211109
  8. CTの再構成法update., 画像診断., 41巻, pp. 928-935, 20210725
  9. 檜垣徹.CT画質評価のための3Dプリンタの活用., Rad Fan, 19巻, pp. 86-88, 20211224
  10. 心臓CT領域におけるdeep learning画像再構成法, Rad Fan, 18巻, 6号, pp. 27-29, 20200531
  11. 放射線診断領域でのdeep learningの現状を知る-どこまで臨床応用は可能か?, 心エコー, 21巻, pp. 482-491, 20200430
  12. 放射線科領域のデジタル機器の進歩 〜CT装置の進歩と様々なAI技術〜, 広島歯科医学雑誌, 47巻, 1号, pp. 7-14, 2022
  13. CTの新技術により画像診断の何が変わったのか,何が変わるのか., 医用画像情報学会雑誌, 38巻, 3号, pp. 114-120, 20210927
  14. CT ファントムにおける新たな潮流., 日本放射線技術学会雑誌, 77巻, pp. 524-530, 2021
  15. EOB-MRIによる非多血性低信号結節に対するマネジメント., 日獨医報, 65巻, pp. 31-42, 2020
  16. 三次市における5年間の低線量CT肺がん検診の報告., 広島医学, 74巻, pp. 323-328, 2021
  17. Utility of Radial Scanning for the Identification of Arterial Hypervascularity of Hepatocellular Carcinoma on Gadoxetic Acid-Enhanced Magnetic Resonance Images, JOURNAL OF COMPUTER ASSISTED TOMOGRAPHY, 45巻, 3号, pp. 359-366, 2021
  18. Prediction of Aortic Contrast Enhancement on Dynamic Hepatic Computed Tomography-Performance Comparison of Machine Learning Methods and Simulation Software, JOURNAL OF COMPUTER ASSISTED TOMOGRAPHY, 46巻, 2号, pp. 183-189, 2022
  19. Re-evaluation of detectability of liver metastases by contrast-enhanced CT: added value of hepatic arterial phase imaging, JAPANESE JOURNAL OF RADIOLOGY, 32巻, 8号, pp. 467-475, 201408
  20. Measurement of Electron Density and Effective Atomic Number by Dual-Energy Scan Using a 320-Detector Computed Tomography Scanner with Raw Data-Based Analysis: A Phantom Study, JOURNAL OF COMPUTER ASSISTED TOMOGRAPHY, 38巻, 6号, pp. 824-827, 2014
  21. A new technique for noise reduction at coronary CT angiography with multi-phase data-averaging and non-rigid image registration, EUROPEAN RADIOLOGY, 25巻, 1号, pp. 41-48, 201501
  22. Radiation dose reduction for coronary artery calcium scoring at 320-detector CT with adaptive iterative dose reduction 3D, INTERNATIONAL JOURNAL OF CARDIOVASCULAR IMAGING, 31巻, 5号, pp. 1045-1052, 201506
  23. 境界情報と画素値を持つ形状モデルによるCT画像からの左心室セグメンテーション - モデルデータを用いた精度検証 -, 画像電子学会誌, 43巻, 3号, pp. 330-337, 2014
  24. Clinical utility of gadoxetate disodium-enhanced hepatic MRI for stereotactic body radiotherapy of hepatocellular carcinoma, JAPANESE JOURNAL OF RADIOLOGY, 33巻, 10号, pp. 627-635, 201510
  25. Cerebral blood flow in transient hypothyroidism after thyroidectomy: Arterial spin labeling magnetic resonance study, NEUROENDOCRINOLOGY LETTERS, 36巻, 6号, pp. 545-551, 2015
  26. Changes in the regional cerebral blood flow detected by arterial spin labeling after 6-week escitalopram treatment for major depressive disorder, JOURNAL OF AFFECTIVE DISORDERS, 194巻, pp. 135-143, 201604
  27. Effect of the Motion Correction Technique on Image Quality at 320-Detector Computed Tomography Coronary Angiography in Patients With Atrial Fibrillation, JOURNAL OF COMPUTER ASSISTED TOMOGRAPHY, 40巻, 4号, pp. 603-608, 2016
  28. Additional Value of Diffusion-weighted MRI to Gd-EOB-DTPA-enhanced Hepatic MRI for the Detection of liver Metastasis:the Difference Depending on the Experience of the Radiologists., Hiroshima Journal of Medical Sciences, 64巻, pp. 15-21, 2015
  29. Diagnostic Performance of Positron Emission Tomography for the Presurgical Evaluation of Patients with Non-lesional Intractable Partial Epilepsy: Comparison among 18F-FDG, 11C-Flumazenil, and 11C-Flumazenil Binding Potential Imaging Using Statistical Imaging Analysis., Hiroshima Journal of Medical Sciences., 64巻, pp. 51-57, 2015
  30. 320列面検出器を用いた冠動脈CT angiography-描出能向上に寄与する最新技術-, 映像情報メディカル, 47巻, pp. 200-203, 2015
  31. 【最新肝癌学-基礎と臨床の最新研究動向】肝癌の検査・診断 画像診断CT 低電圧CTの基礎と臨床応用, 日本臨牀, 73巻, pp. 519-524, 2015
  32. 逐次近似画像再構成法によるCTのX線被ばくの低減, CLINICIAN, 62巻, 15号, pp. 637-644, 2015
  33. 逐次近似再構成法の新技術-FIRSTの概要と初期経験-, 映像情報メディカル, 47巻, pp. 88-93, 2015
  34. 肝のperfusion imaging, 日独医報, 60巻, pp. 77-85, 2015
  35. Coronary CT angiography in patients with implanted cardiac devices: initial experience with the metal artefact reduction technique, BRITISH JOURNAL OF RADIOLOGY, 89巻, 1067号, 2016
  36. Effects of Iterative Reconstruction Algorithms on Computer-assisted Detection (CAD) Software for Lung Nodules in Ultra-low-dose CT for Lung Cancer Screening, ACADEMIC RADIOLOGY, 24巻, 2号, pp. 124-130, 201702
  37. Sarcopenia is closely associated with pancreatic exocrine insufficiency in patients with pancreatic disease, PANCREATOLOGY, 17巻, 1号, pp. 70-75, 2017
  38. Aortic and Hepatic Contrast Enhancement During Hepatic-Arterial and Portal Venous Phase Computed Tomography Scanning: Multivariate Linear Regression Analysis Using Age, Sex, Total Body Weight, Height, and Cardiac Output, JOURNAL OF COMPUTER ASSISTED TOMOGRAPHY, 41巻, 2号, pp. 309-314, 2017
  39. Lung cancer screening with ultra-low dose CT using full iterative reconstruction, JAPANESE JOURNAL OF RADIOLOGY, 35巻, 4号, pp. 179-189, 201704
  40. Diffusion-weighted MR imaging of non-complicated hepatic cysts: Value of 3T computed diffusion-weighted imaging, EUROPEAN JOURNAL OF RADIOLOGY OPEN, 3巻, pp. 138-144, 2016
  41. Paradoxical Effect of Cardiac Output on Arterial Enhancement at Computed Tomography: Does Cardiac Output Reduction Simply Result in an Increase in Aortic Peak Enhancement?, JOURNAL OF COMPUTER ASSISTED TOMOGRAPHY, 41巻, 3号, pp. 349-353, 2017
  42. Functional image-guided stereotactic body radiation therapy planning for patients with hepatocellular carcinoma, MEDICAL DOSIMETRY, 42巻, 2号, pp. 97-103, 2017
  43. デジタル画像処理の基礎, 医用画像情報学会雜誌, 33巻, pp. 28-31, 2016
  44. 三次市における低線量CTを用いた初回肺がん検診の報告, 広島医学, 69巻, pp. 729-735, 2016
  45. 境界情報と画素値を併用したCT画像からの左心室セグメンテーション -モデルデータを用いた精度検証-, 画像ラボ, 27巻, 1号, pp. 1-7, 2016
  46. 胸腹部における低線量CTの応用, 日獨医報, 61巻, pp. 41-51, 2016
  47. Coronary Artery Stent Evalurtion with Modell-based lteratilve Reconstruction Coronary CT Angiography, ACADEMIC RADIOLOGY, 24巻, 8号, pp. 975-981, 201708
  48. Hepatocellular carcinoma treated with sorafenib: Arterial tumor perfusion in dynamic contrast-enhanced CT as early imaging biomarkers for survival, EUROPEAN JOURNAL OF RADIOLOGY, 98巻, pp. 41-49, 201801
  49. Accuracy of the raw-data-based effective atomic numbers and monochromatic CT numbers for contrast medium with a dual-energy CT technique, BRITISH JOURNAL OF RADIOLOGY, 91巻, 1082号, 2018
  50. Diagnostic accuracy of in-stent restenosis using model-based iterative reconstruction at coronary CT angiography: initial experience, BRITISH JOURNAL OF RADIOLOGY, 91巻, 1082号, 2018
  51. ★, Effect of contrast material injection duration on arterial enhancement at CT in patients with various cardiac indices: Analysis using computer simulation, PLOS ONE, 13巻, 2号, 20180223
  52. Effect of Patient Characteristics on Vessel Enhancement at Lower Extremity CT Angiography, KOREAN JOURNAL OF RADIOLOGY, 19巻, 2号, pp. 265-271, 2018
  53. Quantification of the salivary volume flow rate in the parotid duct using the time-spatial labeling inversion pulse (Time-SLIP) technique at MRI: A feasibility study, JOURNAL OF MAGNETIC RESONANCE IMAGING, 47巻, 4号, pp. 928-935, 201804
  54. Imaging features of papillary renal cell carcinoma with cystic change-dominant appearance in the era of the 2016 WHO classification, ABDOMINAL RADIOLOGY, 42巻, 7号, pp. 1850-1856, 201707
  55. Preliminary Results of High-Precision Computed Diffusion Weighted Imaging for the Diagnosis of Hepatocellular Carcinoma at 3 Tesla, JOURNAL OF COMPUTER ASSISTED TOMOGRAPHY, 42巻, 3号, pp. 373-379, 2018
  56. ★, Introduction to the Technical Aspects of Computed Diffusion-weighted Imaging for Radiologists, RADIOGRAPHICS, 38巻, 4号, pp. 1131-1144, 2018
  57. Improved differentiation between high- and low-grade gliomas by combining dual-energy CT analysis and perfusion CT, MEDICINE, 97巻, 32号, 201808
  58. Automatic contrast medium extraction system using electron density data with dual-energy CT, BRITISH JOURNAL OF RADIOLOGY, 91巻, 1090号, 2018
  59. Development and Validation of Generalized Linear Regression Models to Predict Vessel Enhancement on Coronary CT Angiography, KOREAN JOURNAL OF RADIOLOGY, 19巻, 6号, pp. 1021-1030, 2018
  60. Neointimal formation after carotid artery stenting: phantom and clinical evaluation of model-based iterative reconstruction (MBIR), EUROPEAN RADIOLOGY, 29巻, 1号, pp. 161-167, 201901
  61. Improvement of image quality at CT and MRI using deep learning, JAPANESE JOURNAL OF RADIOLOGY, 37巻, 1号, pp. 73-80, 201901
  62. Clinical application of radiation dose reduction at abdominal CT, EUROPEAN JOURNAL OF RADIOLOGY, 111巻, pp. 68-75, 201902
  63. How to Improve the Conspicuity of Breast Tumors on Computed High b-value Diffusion-weighted Imaging, MAGNETIC RESONANCE IN MEDICAL SCIENCES, 18巻, 2号, pp. 119-125, 2019
  64. Minimizing individual variations in arterial enhancement on coronary CT angiographs using "contrast enhancement optimizer": a prospective randomized single-center study, EUROPEAN RADIOLOGY, 29巻, 6号, pp. 2998-3005, 201906
  65. Visualization of simulated small vessels on computed tomography using a model-based iterative reconstruction technique, DATA IN BRIEF, 13巻, pp. 437-443, 201708
  66. Effect of Patient Characteristics on Vessel Enhancement in Pediatric Chest Computed Tomography Angiography, CANADIAN ASSOCIATION OF RADIOLOGISTS JOURNAL-JOURNAL DE L ASSOCIATION CANADIENNE DES RADIOLOGISTES, 70巻, 2号, pp. 181-185, 201905
  67. Machine-learning integration of CT histogram analysis to evaluate the composition of atherosclerotic plaques: Validation with IB-IVUS, JOURNAL OF CARDIOVASCULAR COMPUTED TOMOGRAPHY, 13巻, 2号, pp. 163-169, 2019
  68. Improving automatic contrast agent extraction system using monochromatic CT number, AUSTRALASIAN PHYSICAL & ENGINEERING SCIENCES IN MEDICINE, 42巻, 3号, pp. 819-826, 201909
  69. Deep learning-based image restoration algorithm for coronary CT angiography, EUROPEAN RADIOLOGY, 29巻, 10号, pp. 5322-5329, 201910
  70. Evaluation of raw-data-based and calculated electron density for contrast media with a dual-energy CT technique, REPORTS OF PRACTICAL ONCOLOGY AND RADIOTHERAPY, 24巻, 5号, pp. 499-506, 2019
  71. Deep learning reconstruction improves image quality of abdominal ultra-high-resolution CT, EUROPEAN RADIOLOGY, 29巻, 11号, pp. 6163-6171, 201911
  72. Clinical staging of upper urinary tract urothelial carcinoma for T staging: Review and pictorial essay, INTERNATIONAL JOURNAL OF UROLOGY, 26巻, 11号, pp. 1024-1032, 201911
  73. ★, Deep Learning Reconstruction at CT: Phantom Study of the Image Characteristics, ACADEMIC RADIOLOGY, 27巻, 1号, pp. 82-87, 202001
  74. Contrast enhancement on 100-and 120 kVp hepatic CT scans at thin adults in a retrospective cohort study Bayesian inference of the optimal enhancement probability, MEDICINE, 98巻, 47号, 201911
  75. Pseudo-random Trajectory Scanning Suppresses Motion Artifacts on Gadoxetic Acid-enhanced Hepatobiliary-phase Magnetic Resonance Images, MAGNETIC RESONANCE IN MEDICAL SCIENCES, 19巻, 1号, pp. 21-28, 2020
  76. Deep Learning–based CT Image Reconstruction: Initial Evaluation Targeting Hypovascular Hepatic Metastases, Radiology: Artificial Intelligence, 1巻, 6号, 20191009
  77. Deep learningを応用した画像再構成-CT・MRIの画質向上への活用-, Medical Science Digest, 46巻, pp. 192-195, 20200321
  78. Possibility of Deep Learning in Medical Imaging Focusing Improvement of Computed Tomography Image Quality, JOURNAL OF COMPUTER ASSISTED TOMOGRAPHY, 44巻, 2号, pp. 161-167, 2020
  79. Individual Optimization of Contrast Media Injection Protocol at Hepatic Dynamic Computed Tomography Using Patient-Specific Contrast Enhancement Optimizer, JOURNAL OF COMPUTER ASSISTED TOMOGRAPHY, 44巻, 2号, pp. 230-235, 2020
  80. Evaluation of metal artefact techniques with same contrast scale for different commercially available dual-energy computed tomography scanners, PHYSICAL AND ENGINEERING SCIENCES IN MEDICINE, 43巻, 2号, pp. 539-546, 202006
  81. Deep learning reconstruction of drip-infusion cholangiography acquired with ultra-high-resolution computed tomography, ABDOMINAL RADIOLOGY, 45巻, 9号, pp. 2698-2704, 202009
  82. Demonstration of Human Fetal Bone Morphology with MR Imaging: A Preliminary Study, MAGNETIC RESONANCE IN MEDICAL SCIENCES, 19巻, 4号, pp. 310-317, 2020
  83. Measurement of coronary artery calcium volume using ultra-high-resolution computed tomography: A preliminary phantom and cadaver study, EUROPEAN JOURNAL OF RADIOLOGY OPEN, 7巻, 2020
  84. A primer for understanding radiology articles about machine learning and deep learning, DIAGNOSTIC AND INTERVENTIONAL IMAGING, 101巻, 12号, pp. 765-770, 202012
  85. Deep learning reconstruction of equilibrium phase CT images in obese patients, EUROPEAN JOURNAL OF RADIOLOGY, 133巻, 202012
  86. Prospective Memory Deficits in Multiple Sclerosis: Voxel-based Morphometry and Double Inversion Recovery Analysis, INTERNAL MEDICINE, 60巻, 1号, pp. 39-46, 2021
  87. Computer Simulation of the Effects of Contrast Protocols on Aortic Signal Intensity on Magnetic Resonance Angiograms, CURRENT MEDICAL IMAGING, 17巻, 3号, pp. 396-403, 2021
  88. Diagnostic value of deep learning reconstruction for radiation dose reduction at abdominal ultra-high-resolution CT, EUROPEAN RADIOLOGY, 31巻, 7号, pp. 4700-4709, 202107
  89. Advanced CT techniques for assessing hepatocellular carcinoma, RADIOLOGIA MEDICA, 126巻, 7号, pp. 925-935, 202107
  90. Tumor heterogeneity evaluated by computed tomography detects muscle-invasive upper tract urothelial carcinoma that is associated with inflammatory tumor microenvironment, SCIENTIFIC REPORTS, 11巻, 1号, 20210709
  91. Incidence and factor analysis of laryngohyoid fractures in hanging individuals-computed tomography study, EUROPEAN RADIOLOGY, 31巻, 10号, pp. 7827-7833, 202110
  92. Accuracy of thin-slice model-based iterative reconstruction designed for brain CT to diagnose acute ischemic stroke in the middle cerebral artery territory: a multicenter study, NEURORADIOLOGY, 63巻, 12号, pp. 2013-2021, 202112

著書等出版物

  1. これだけでわかる! 医療AI, 中外医学社, 2021年, 5, 単行本(学術書), 分担執筆
  2. 2019年09月29日, Dual-energy CT 原理を理解し臨床で活用する, メジカルビュー社, 2019年, 粟井和夫(編著), 檜垣 徹, 中村優子, 本田有紀子, 他(分担執筆), ISBN978-4-7583-1612-5
  3. 2018年03月12日, 最新Body CT診断 検査の組み立てから読影まで., メディカルサイエンスインターナショナル., 2018年03月12日, 教科書, 共著, 粟井和夫,檜垣徹,飯田慎,福本航,立神史稔,中村優子,他., 4895929078

招待講演、口頭・ポスター発表等

  1. Deep Learning Reconstruction のこれまでと新たな可能性., 檜垣徹, 第17回中四国放射線医療技術フォーラム(CSFRT2021)共催セミナー, 2021年12月18日, 招待, 日本語
  2. 放射線科領域のデジタル機器の進歩 〜CT装置の進歩と様々なAI技術〜., 檜垣徹, 第60回広島県歯科医学会 併催 第105回広島大学歯学会例会, 2021年11月14日, 招待, 日本語
  3. 被ばく低減画像再構成法の進化., 檜垣徹, Global Standard CT Symposium 2021, 2021年10月09日, 招待, 日本語
  4. 画像診断領域におけるAI技術の活用., 檜垣徹, 第4回Retina Deep Dive, 2021年09月04日, 招待, 日本語
  5. Dual-energy CTの基礎と最新動向., 檜垣徹, 秋田CTテクノロジーフォーラム, 2020年11月21日, 招待, 日本語
  6. Spectral scan system ~ Dual-energy 最前線 ~., 檜垣徹, 第7回中四国キヤノンCTユーザーWebinar, 2020年10月11日, 招待, 日本語
  7. Real-time volume rendering running on an AR device in medical applications., Kota Hashimoto, Toru Higaki, Raytchev Bisser Roumenov, Kazufumi Kaneda., International Workshop on Advanced Image Technology 2022 (IWAIT 2022), 2022年01月04日, 通常, 英語
  8. Multiple-Branch Deep Neural Network for Spectral Super-Resolution., Yuki Mikamoto, Masahiro Sakamoto, Toru Higaki, Bisser Raytchev, Kazufumi Kaneda., 28th International Workshop on Frontiers of Computer Vision (IW-FCV 2022), 2022年02月21日, 通常, 日本語
  9. Accuracy of CT number on virtual non-contrast enhanced images generated from stochastic material decomposition., Higaki T, Nakamura Y, Tatsugami F, Sueoka T, Fukumoto W, Awai K., RSNA2021, 2021年11月28日, 通常, 英語
  10. Physical characteristics of a new photon-counting detector CT: comparison of the spatial resolution with that on conventional energy-integrated detector CT scans., Higaki T, Kondo S, Teramoto F, Tsuchida R, Takahashi I, Yoshida R, Goto T, Nakamura Y, Awai K., RSNA2021, 2021年11月28日, 通常, 英語
  11. Measurement of directional task-based modulation transfer function at abdominal CT: a phantom study., Higaki T, Yokomachi K, Fujioka C, Nishimaru E, Nakamura Y, Awai K., RSNA2021, 2021年11月28日, 通常, 英語
  12. Physical characteristics of a new photon-counting detector CT scanner: comparison of the contrast-to-noise ratio and the noise power spectrum with those on conventional energy-integrated detector CT., Higaki T, Kondo S, Yokoi K, Kojima S, Takahashi I, Aoki Y, Watanabe F, Nakamura Y, Awai K., RSNA2021, 2021年11月28日, 通常, 英語
  13. Super-resolution deep learning reconstruction at CT: a phantom study for coronary CT angiography., Higaki T, Tatsugami F, Matsuura M, Taguchi H, Tsushima S, Nakamura Y, Awai K., RSNA2021, 2021年11月28日, 通常, 英語
  14. Various applications of deep learning-based reconstruction at CT: denoise, dual-energy CT, and super-resolution., Higaki T, Nakamura Y, Tatsugami F, Sueoka T, Tsushima S, Taguchi H, Matsuura M, Awai K., RSNA2021, 2021年11月28日, 通常, 英語
  15. Deep learning based spectral CT imaging for quantifying contrast medium enhancement and washout in hepatocellular carcinomas: comparison of iodine maps and virtual monochromatic images., Narita K, Nakamura Y, Higaki T, Kondo S, Honda Y, Kawashita I, Awai K., RSNA2021, 2021年11月28日, 通常, 英語
  16. Easy introduction of the photon counting detector CT (PCD-CT) for radiologists., Kondo S, Higaki T, Nakamura Y, Takahashi I, Goto T, Awai K., RSNA2021, 2021年11月28日, 通常, 英語
  17. A new MRI technique for the detailed inspection of compact bone: phantom and preliminary clinical study, Sueoka T, Kawashita I, Higaki T, Honda Y, Nishihara T, Tatsugami F, Nakamura Y, Awai K., RSNA2021, 2021年11月28日, 通常, 英語
  18. Improvement of spatial resolution by using super-resolution deep learning reconstruction at coronary CT angiography., Tatsugami F, Higaki T, Matsuura M, Taguchi H, Tsushima S, Awai K., RSNA2021, 2021年11月28日, 通常, 英語
  19. Radiation dose reduction at abdominal ultra-high-resolution CT with deep learning reconstruction., Narita K, Nakamura Y, Higaki T, Akagi M, Honda Y, Awai K, et al., RSNA2020, 2020年11月29日, 通常, 英語
  20. Utility of deep learning reconstruction of equilibrium phase images in obese patients., Akagi M, Nakamura Y, Narita K, Honda Y, Higaki T, Awai K, et al., RSNA2020, 2020年11月29日, 通常, 英語
  21. Utility of iterative noise reduction for gadoxetic acid-enhanced hepatobiliary-phase magnetic resonance imaging., Narita K, Nakamura Y, Higaki T, Nishihara T, Bito Y, Awai K, et al., RSNA2020, 2020年11月29日, 通常, 英語
  22. Image characteristics of deep-learning-based rapid kV switching dual energy CT scans: A phantom study., Higaki T, Nakamura Y, Tatsugami F, Sueoka T, Fujioka C, Awai K, et al., RSNA2020, 2020年11月29日, 通常, 英語
  23. Maximization of the diagnostic ability of ultra-high-resolution CT: optimal scan parameters and image reconstruction techniques., Higaki T, Nakamura Y, Akagi M, Fukumot W, Tatsugami F, Awai K., RSNA2020, 2020年11月29日, 通常, 英語
  24. Contrast enhancement protocol at CT: basics and advanced optimization using computer simulation., Higaki T, Matsumot Y, Tatsugami F, Nakamura Y, Fukumoto W, Awai K., RSNA2020, 2020年11月29日, 通常, 英語
  25. The usefulness of low dose- and 4-dimensional CT imaging using a deep learning reconstruction., Tatsugami F, Higaki T, Mitani H, Sueoka T, Fujioka C, Awai K, et al., RSNA2020, 2020年11月29日, 通常, 英語
  26. Basic physical information for radiologists wishing to fully utilize the capability of dual-energy CT., Higaki T, Nakamura Y, Tatsugami F, Sueoka T, Honda Y, Awai K, et al., RSNA2020, 2020年11月29日, 通常, 英語
  27. The clinical evaluation of the upper urinary tract cancer: what radiologists should know., Honda Y, Nakamura Y, Akagi M, Narita K, Higaki T, Awai K, et al., RSNA2020, 2020年11月29日, 通常, 英語
  28. Abdominal deep leaning spectral imaging: image quality of virtual monochromatic images in the equilibrium phase, Nakamura Y, Higaki T, Akagi M, Narita K, Honda Y, Taguchi H, Tsushima S, Awai K., ECR2020, 2020年07月15日, 通常, 英語
  29. Improvement of image quality by using deep learning image reconstruction at coronary CT angiography performed with high-definition scan mode., Tatsugami F, Higaki T, Fukumoto W, Nakamura Y, Fujioka C, Iida M, Awai K, ECR2020, 2020年07月15日, 通常, 英語
  30. Radiation dose optimization using automatic exposure control at rapid kV-switching dual-energy CT with deep learning technology: Feasibility study using a phantom, Higaki T, Nakamura Y, Tatsugami F, Honda Y, Fujioka C, Awai K, ECR2020, 2020年07月15日, 通常, 英語
  31. Utility of framework software to support medical image processing, Higaki T, Tatsugami F, Nakamura Y, Kaichi Y, Itada Y, Awai K, ECR2020, 2020年07月15日, 通常, 英語
  32. Radiation dose reduction for coronary CT angiography using deep learning reconstruction: A phantom study, Higaki T, Tatsugami F, Nakamura Y, Fukumoto W, Fujioka C, Awai K, ECR2020, 2020年07月15日, 通常, 英語
  33. 機械学習の撮影技術への応用, 檜垣徹, 第11回「MRIを究める学術集会:信州MRI・技術と臨床」, 2020年02月22日, 招待, 日本語
  34. CT最新技術の原理と臨床応用について, 檜垣徹, 広島県診療放射線技師会 令和元年度 第4回研修会, 2020年02月11日, 招待, 日本語
  35. CT/MR検査における最新技術, 檜垣徹, 第15回 山口Volume CTセミナー, 2020年02月01日, 招待, 日本語
  36. Deep learningを用いた心臓CTの画像再構成法, 檜垣徹, 第30回 日本心血管画像動態学会, 2020年01月24日, 招待, 日本語
  37. 超高精細CTの物理特性, 檜垣徹, 第3回超高精細CT研究会, 2019年12月21日, 招待, 日本語
  38. Dual-energy CT of the renal lesions, Mori T, Honda Y, Higaki T, Fujioka C, Nakamura Y, Terada H, Akagi M, Awai K, RSNA2019, 2019年12月01日, 通常, 英語
  39. Comparison of emphysema scores on low and ultra-low radiation dose CT images using different reconstruction methods, Fukumoto W, Schreuder A, Lafebre S J, Higaki T, Prokop M, Nakamura Y, Awai K, RSNA2019, 2019年12月01日, 通常, 英語
  40. CT image retrieval based on morphological similarities in diffuse lung diseases using a deep convolutional neural network, Terada H, Higaki T, Takebe H, Moriwaki Y, Baba T, Awai K, RSNA2019, 2019年12月01日, 通常, 英語
  41. Capability of a new model-based Iterative reconstruction for brain CT to diagnose acute ischemic stroke: multicenter study, Mitani H, Tatsugami F, Higaki T, Prokop M, Ono C, Ono K, Fukumoto W, Nakamura Y, Awai K, RSNA2019, 2019年12月01日, 通常, 英語
  42. Estimation of minimal liver fibrosis using gadoxetic acid-enhanced liver MRI and machine learning, Narita K, Nakamura Y, Akagi M, Higaki T, Iida M, Awai K, RSNA2019, 2019年12月01日, 通常, 英語
  43. Radiation dose reduction in chest CT at a Micro-Dose (mD) level by noise simulation and noise-specific anatomic Neural Network Convolution (NNC) Deep-Learning (DL) with k-means clustering, Zhao Y, Zarshenas A, Higaki T, Suzuki K, Awai K, RSNA2019, 2019年12月01日, 通常, 英語
  44. CT imaging of fetal skeletal anomalies at minimized radiation exposure: clinical significance, indications, and scan protocol, Matsubara Y, Tani C, Higaki T, Nakamura Y, Honda Y, Fukumoto W, Sakane H, Awai K, RSNA2019, 2019年12月01日, 通常, 英語
  45. 深層学習を用いたCT画像再構成法, 檜垣徹, 第31回つきじ放射線研究会, 2019年11月09日, 招待, 日本語
  46. 造影CT検査における最新技術 ~ 深層学習を用いた画像再構成法と新たな造影プロトコルの提案 ~, 檜垣徹, 沖縄CT研究会, 2019年11月02日, 招待, 日本語
  47. ディープラーニングを用いたびまん性肺疾患の異常陰影識別と異常陰影量の定量化, 武部浩明,森脇康貴,宮崎信浩,馬場孝之,寺田大晃,檜垣 徹,粟井和夫,嶋田雅彦,中川真智子,北山健児, パターン認識・メディア理解研究会(PRMU), 2019年10月18日, 通常, 日本語
  48. Deep Learningを用いて設計された最新技術の原理と特徴, 檜垣徹, 第15回中四国放射線医療技術フォーラム CSFRT, 2019年09月21日, 招待, 日本語
  49. Deep Learning based Spectral Imagingの原理と特徴, 檜垣徹, Global Standard CT Symposium 2019, 2019年08月03日, 招待, 日本語
  50. Introduction to the Technical Aspects of Computed Diffusion-weighted Imaging for Radiologists, 檜垣徹,中村優子,立神史稔,海地陽子,赤木元紀,穐山雄次,飯田慎,馬場康貴,粟井和夫, 日本発の総説論文:Advanced Medical Imaging 研究会 SAMI2019, 2019年07月27日, 通常, 日本語
  51. 機器・ソフトの進歩1:CT, 檜垣徹, Advanced Medical Imaging 研究会 SAMI2019, Advanced Medical Imaging 研究会 SAMI2019, 2019年07月27日, 通常, 日本語
  52. Deep learning based spectral CT システムの初期検討, 檜垣徹,中村優子,立神史稔,粟井和夫, 最先端CT研究会, 2019年07月26日, 通常, 日本語
  53. 画像診断領域におけるArtificial Intelligenceの動向, 檜垣徹, 広島市佐伯区医師会学術講演会, 2019年07月09日, 招待, 日本語
  54. 造影シミュレーションを用いた造影剤投与の最適化に向けて 〜ヨード造影剤とガドリニウム造影剤のプロトコル比較〜, 檜垣徹, 第17回マルチモダリティシンポジウム ランチョンセミナー1, 2019年06月01日, 招待, 日本語
  55. IVRにおけるMachine Learningの可能性 -画像再構成と治療効果判定-, 檜垣徹, 第48回日本IVR学会総会, 2019年05月31日, 招待, 日本語
  56. A Projection Mapping System onto a Human Body for Medical Applications., Fukuhara R, Kaneda K, Tamaki T, Raytchev B, Higaki T, Nishimoto S, Sotsuka Y., Eurographics 2019, 2019年05月06日, 通常, 英語
  57. Contrast enhancement optimizerがもたらす造影プロトコルの個別化, 檜垣徹, 第78回日本医学放射線学会総会 ランチョンセミナー21, 2019年04月13日, 招待, 日本語
  58. 3T MRI TRILLIUM OVALを用いた様々な画像解析技術, 檜垣徹, 第78回日本医学放射線学会総会 ランチョンセミナー11, 2019年04月12日, 招待, 日本語
  59. Image Noise Reduction with Deep Learning-Based CT Image Reconstruction., Higaki T, Nakamura Y, Tatsugami F, Akino N, Awai K., ECR2019, 2019年02月27日, 通常, 英語
  60. Feasibility of radiation dose reduction using a deep learning based reconstruction at coronary CT angiography., Tatsugami F, Higaki T, Yuko Nakamura, Fukumoto W, Yuya Ito, So Tsushima, Awai K., ECR2019, 2019年02月27日, 通常, 英語
  61. Radiation dose reduction in calcium volume measurement at cardiac CT using model-based iterative reconstruction: A phantom study., Tatsugami F, Higaki T, Nakamura Y, Iida M, Fujioka C, Awai K., ECR2019, 2019年02月27日, 通常, 英語
  62. Deep learning based reconstruction improves the image quality of abdominal ultra-high-resolution computed tomography scans., Utsunomiya K, Nakamura Y, Higaki T, Akagi M, Narita K, Zhou J, Yu Z, Akino N, Awai K., ECR2019, 2019年02月27日, 通常, 英語
  63. Measurement of coronary artery calcium score using ultra-high resolution CT: Cadaver study., Fukumoto W, Higaki T, Tatsugami F, Klein MM, Prokop MM, Awai K., ECR2019, 2019年02月27日, 通常, 英語
  64. 3 Tesla magnetic resonance imaging: Clinical capability of new applications for abdominal imaging., Nakamura Y, Higaki T, Nishihara T, Harada K, Takizawa M, Bito Y, Narita K, Akagi M, Awai K., ECR2019, 2019年02月27日, 通常, 英語
  65. Pseudo-random trajectory scan technique to suppress motion artifacts on gadoxetic acid-enhanced hepatobiliary-phase magnetic resonance images., Nakamura Y, Higaki T, Nishihara T, Harada K, Takizawa M, Bito Y, Narita K, Akagi M, Awai K., ECR2019, 2019年02月27日, 通常, 英語
  66. Dual-Energy Computed Tomography of Renal Lesions., Honda Y, Terada H, Higaki T, Fujioka C, Nakamura Y, Awai K., ECR2019, 2019年02月27日, 通常, 英語
  67. Similar CT image retrieval method based on lesion nature and their three-dimensional distribution., Yasutaka Moriwaki, Nobuhiro Miyazaki, Hiroaki Takebe, Takayuki Baba, Hiroaki Terada, Toru Higaki, Kazuo Awai, Machiko Nakagawa, Akio Ozawa, Kennji Kitayama, Yasuharu Ogino., SPIE Medical Imaging 2019, 2019年02月16日, 通常, 英語
  68. Olea SDKを用いた医用画像処理プラグインの構築, 檜垣徹, Advanced Imaging Seminar 2019, 2019年02月09日, 招待, 日本語
  69. 機械学習を用いたびまん性肺疾患の類似症例検索技術, 檜垣徹, 第11回呼吸機能イメージング研究会学術集会, 2019年01月25日, 招待, 日本語
  70. あらたな画像生成のしくみと画質評価, 檜垣徹, 第17回 CTテクノロジーフォーラム, 2018年12月08日, 招待, 日本語
  71. Improvement of diagnostic image quality of abdominal CT by using a deep-learning based reconstruction: Initial clinical trial targeting hypervascular hepatocellular carcinoma., Nakamura Y, Higaki T, Yu Z, Zhou J, Akino N, Awai K, et al., RSNA2018., 2018年11月25日, 通常, 英語
  72. Demonstration of the fetal bone cortex on MRI Scans: Preliminary clinical study on normal fetal specimens., Matsubara Y, Tani C, Higaki T, Kamioka S, Nakamura Y, Awai K., RSNA2018., 2018年11月25日, 通常, 英語
  73. CT findings on hepatocellular carcinoma in patients with hepatitis C showing a sustained virologic response after interferon-free therapy: Comparison with that in patients with interferon-based therapy., Akagi M, Nakamura Y, Narita K, Honda Y, Higaki T, Awai K, et al., RSNA2018., 2018年11月25日, 通常, 英語
  74. Effect of simulated micro-dose (mD) CT on the performance of neural network convolution (NNC) deep-learning (DL) in radiation dose reduction in chest CT., Zhao Y, Zarshenas A, Higaki T, Awai K, Suzuki K., RSNA2018., 2018年11月25日, 通常, 英語
  75. Development a software which assists radiologists to determine optimal contrast material administration protocol at CT: Validation study using a computer simulation., Higaki T, Matsumoto Y , Masuda T, Nakamura Y, Tatsugami F, Awai K., RSNA2018., 2018年11月25日, 通常, 英語
  76. Accuracy of volume measurements of coronary calcification at CT using model-based iterative reconstruction: a phantom study., Higaki T, Tatsugami T, Fujioka C, Yokomachi K, Nakamura Y, Awai K., RSNA2018., 2018年11月25日, 通常, 英語
  77. Imaging Physiology of Contrast Agent: Difference in Pharmacokinetic and Signal Characteristics Between Gadolinium and Iodine Contrast Agent., Higaki T, Nakamura Y, Tatsugami F, Honda Y, Usuki R, Awai K., RSNA2018., 2018年11月25日, 通常, 英語
  78. Easy Understanding of Theory and Image Characteristics of the Model-Based Iterative Reconstruction at CT for Radiologists: How Does It Work?, Higaki T, F Tatsugami, Nakamura Y, Maeda S, Tsushima S, Awai K., RSNA2018., 2018年11月25日, 通常, 英語
  79. “Virtual” High-Dose Technology: Radiation Dose Reduction in Thin-Slice Chest CT at a Micro-Dose (mD) Level by Means of 3D Deep Neural Network Convolution (NNC)., Zarshenas A, Zhao Y, Liu J, Higaki T, Awai K, Suzuki K., RSNA2018., 2018年11月25日, 通常, 英語
  80. Possibility of Deep Learning Technique in Medical Imaging: Can Deep Learning Improve Image Quality?, Nakamura Yuko, Higaki T, Yu Z, Zhou J, Akino N; Awai K., RSNA2018., 2018年11月25日, 通常, 英語
  81. Non-Invasive Evaluation of Liver Fibrosis Using Imaging Technique: Current Problems and Future Perspective., Narita K, Nakamura Y, Higaki T, Akagi M, Iida M, Awai K., RSNA2018., 2018年11月25日, 通常, 英語
  82. Update of CT Urography: Current Techniques, Clinical Utility, and New Applications., Honda Y, Nakamura Y, Terada H, Higaki T, Fujioka C, Awai K., RSNA2018., 2018年11月25日, 通常, 英語
  83. CT再構成の進歩, 檜垣徹, 第5回 中四国キヤノンCTユーザ会, 2018年09月08日, 招待, 日本語
  84. DLR「AiCE」物理特性の検証., 檜垣徹, Global Standard CT Symposium 2018, 2018年08月18日, 招待, 日本語
  85. 画像診断分野におけるAIの動向., 檜垣徹, 第16回 広島国際フォーラム, 2018年08月04日, 招待, 日本語
  86. Deep 3D Anatomy-Specific Neural Network Convolution for Radiation Dose Reduction in Chest CT at a Micro-Dose Level., Amin Zarshenas, Yuji Zhao, Junchi Liu, Toru Higaki, Wataru Fukumoto, Kazuo Awai, Kenji Suzuki., EMBC2018: 40th Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society., 2018年07月17日, 通常, 英語
  87. CT画像再構成法の進歩 - Model-based Iterative ReconstructionからDeep Learning-based Reconstructionへ., 檜垣徹, 第1回 広島キヤノンCTセミナー, 2018年06月21日, 招待, 日本語
  88. 循環動態シミュレータを用いたヨード・Gd造影の最適化, 檜垣徹, 第77回日本医学放射線学会総会ランチョンセミナー01, 2018年04月13日, 招待, 日本語
  89. Improvement of diagnostic image quality of abdominal CT by using a deep learning based reconstruction: Initial clinical trial targeting hepatic metastases., Nakamura Y, Higaki T, Tatsugami F, Zhou J, Yu Z, Akino N, Ito Y, Iida M, Awai K., ECR2018, 2018年02月28日, 通常, 英語
  90. Improving image quality of low-dose abdominal CT by a deep learning reconstruction: Feasibility study using a liver phantom including simulated tumors., Nakamura Y, Higaki T, Tatsugami F, Zhou J, Yu Z, Akino N, Nemoto T, Iida M, Awai K., ECR2018, 2018年02月28日, 通常, 英語
  91. Possibility of deep learning technique in CT image reconstruction., Higaki T, Nakamura Y, Tatsugami F, Iida M, Yu Z, Zhou J, Akino N, Tsushima S, Awai K., ECR2018, 2018年02月28日, 通常, 英語
  92. Radiation dose reduction in CT using Deep Learning based Reconstruction (DLR): A phantom study., Higaki T, Nishimaru E, Nakamura Y, Tatsugami F, Yu Z, Zhou J, Verleker AP, Akino N, Awai K., ECR2018, 2018年02月28日, 通常, 英語
  93. Essential Knowledge About Gadolinium Contrast Agents on Magnetic Resonance Imaging to Plan Optimal Contrast Enhancement Protocols: Graphic Demonstration Using a Computer Simulation., 檜垣徹, 造影剤を語る会 in Chicago., 2017年11月28日, 招待, 日本語
  94. Essential Knowledge About Gadolinium Contrast Agents on Magnetic Resonance Imaging to Plan Optimal Contrast Enhancement Protocols: Graphic Demonstration Using a Computer Simulation., Higaki T, Nakamura Y, Tatsugami F, Honda Y, Akiyama Y, Awai K., RSNA2017, 2017年11月26日, 通常, 英語
  95. A new quantitative index for the noise power spectrum at CT: Correlation with subjective nodule detectability on CT images., Higaki T, Tstsugami F, Nakamura Y, Fujioka C, Tsushima S, Awai K, et al., RSNA2017, 2017年11月26日, 通常, 英語
  96. Improvement of Spatial Resolution of CT Using Model-Based Iterative Reconstruction on CT: A Phantom Study., Higaki T, Tatsugami F, Nakamura Y, Yokomachi K, Tsushima S, Awai K, et al., RSNA2017, 2017年11月26日, 通常, 英語
  97. Novel Technique to Generate Computed Diffusion Weighted Brain MRI with Ultra-High B-Values., Higaki T, Tatsugami F, Kaichi Y, Akiyama Y, Umeda M, Awai K., RSNA2017, 2017年11月26日, 通常, 英語
  98. The Detectability of Forward Projected Model-Based Iterative Reconstruction for Low Contrast Lesions: Acute Cerebral Infarction-Phantom Study., Higaki T, Kaichi Y, Tatsugami F, Taguchi H, Iida M, Awai K., RSNA2017, 2017年11月26日, 通常, 英語
  99. Dual Energy CT の基礎, 檜垣徹, 第45回日本放射線技術学会秋季学術大会, 2017年10月19日, 招待, 日本語
  100. コンピュータシミュレーションによるGd造影剤の体内動態解析, 檜垣徹, 第45回日本核磁気共鳴医学会大会, 2017年09月15日, 招待, 日本語
  101. 画質向上のためのCT技術, 檜垣徹, 第18回瀬戸内CTサイエンスセミナー, 2017年09月02日, 招待, 日本語
  102. Area Detector CTが変えたもの(IR & DE), 檜垣徹, Global Standard CT Symposium 2017, 2017年08月19日, 招待, 日本語
  103. 研究に役立つMR画像処理, 檜垣徹, 第13回 広島MRIセミナー, 2017年07月15日, 招待, 日本語
  104. テクスチャ特徴量に基づく機械学習入門, 檜垣徹, 第26回山陽・山陰 Radiology Update 学術講演会, 2017年06月10日, 招待, 日本語
  105. Easy understanding of the technical aspects of computed diffusion-weighted Image (cDWI) for radiologis, RSNA 2016, 2016年11月27日, 通常, 英語, 北米放射線学会, シカゴ
  106. Contrast material injection protocols at coronary CT angiorapraphy with short injection duration can yield sufficient arterial enhancement in wide range of cardiac output value: computer simulation study., RSNA 2016, 2016年11月27日, 通常, 英語, 北米放射線学会, シカゴ
  107. MR造影剤の体内動態と造影効果, 檜垣徹, AIMS abdominal imaging, 2016年11月05日, 招待, 日本語, エーザイ, 東京
  108. FIRSTの画質特性について, 檜垣徹, Global Standard CT Symposium 2016, 2016年08月20日, 招待, 日本語, 東芝メディカルシステムズ, 東京
  109. Tensor Voting 法を用いた Tractography における分岐・交差判別手法., 檜垣徹,栗下勝将,Bisser Raytchev,玉木徹,金田和文., 第35回日本医用画像工学会大会 JAMIT 2016, 2016年07月23日, 通常, 日本語, 日本医用画像工学会, 千葉大学
  110. デジタル画像処理の基礎, 檜垣徹, 医用画像情報学会 平成27年度春季(第174回)大会, 2016年02月06日, 招待, 日本語, 医用画像情報学会, 広島
  111. (MRI画像)PCで簡単に行える解析の基礎から応用まで, 檜垣徹, 東芝メディカルシステムズMRIユーザーミーティング, 2016年01月30日, 招待, 日本語, 東芝メディカルシステムズ, 岡山
  112. Simulation technique for predicting organ enhancement, Toru Higaki, Kazuo Awai, User seminar by Nemoto Kyorindo, RSNA 2015: 100th Scientific assembly and annual meeting., 2015年11月30日, 招待, 英語
  113. Easy understanding of the technical aspects of abdominal perfusion CT for radiologists., Higaki T, Nakamura Y, Fukumoto W, Kiguchi M, Iida M, Awai K, Honda Y., RSNA 2015, 2015年11月29日, 通常, 英語
  114. Improved accuracy of the CT number of iodine-enhanced structures on virtual monochromatic dual-energy CT images., Higaki T, Kaichi Y, Kiguchi M, Tatsugami F, Tsushima S, Awai K, Iida M, Honda Y., RSNA 2015, 2015年11月29日, 通常, 英語
  115. Computer simulation of contrast enhancement in the whole body: a highly accurate simulation of the bolus transmission of contrast material in individual organs., Higaki T,Nakamura Y, Tatsugami F, Kiguchi M, Iida M, Awai K., RSNA 2015, 2015年11月29日, 通常, 英語
  116. Technique for the composition of virtual monochromatic images in the fourier domain: high contrast-to-noise on CT images of brain tumors., Higaki T, Kaichi Y, Fukumoto W, Honda Y, Iida M, Awai K., RSNA 2015, 2015年11月29日, 通常, 英語
  117. Techniques to genetate high-accuraey computed diffusion- weighted images(cDWI)of the liver., Higaki T, Nakamura Y, Akiyama Y, Ohkubo T, Kassai Y, Awai K., RSNA 2015, 2015年11月29日, 通常, 英語
  118. Mathematical Methods for Imaging in Medicine, 檜垣徹, JSMP医学物理サマーセミナー2015, 2015年09月04日, 招待, 日本語
  119. これで理解!Dual Energy CTのABC, 檜垣徹, 2015年07月05日, 招待, 日本語
  120. 医用画像データの活用術, 檜垣徹, 全国歯科大学・歯学部附属病院 診療放射線技師連絡協議会 平成27年度総会・研修会, 2015年06月27日, 招待, 日本語
  121. CT Perfusionの基礎とその限界, 檜垣徹, 膵Perfusion・機能画像研究会, 2015年06月21日, 招待, 日本語
  122. 新しいCT・MR技術の肝疾患への応用, 檜垣徹, Radiology Today in Okayama, 2015年01月31日, 招待, 日本語
  123. Registration Method for Gadoxetate Disodium-enhanced MR and Radiation Dose Distribution Maps using an Extracted Liver-region Mask, Toru Higaki, Kazuo Awai, et al., RSNA 2014: 100th Scientific assembly and annual mee, 2014年11月30日, 通常, 英語
  124. Measurement of Electron Density Using Raw data-based Dual-energy Computed Tomography: Phantom Study, Toru Higaki, Kazuo Awai, et al., RSNA 2014: 100th Scientific assembly and annual meeting, 2014年11月30日, 通常, 英語
  125. 医用画像処理を始める前に知っておきたいこと 〜画像化の原理から実際の検査方法まで〜, 檜垣徹, 画像センシング展, 2014年07月25日, 招待, 日本語
  126. 画像工学の基礎と臨床応用, 檜垣徹, 第122回広島県放射線治療技術研究会, 2014年05月31日, 招待, 日本語
  127. Utility of radial scan for identification of arterial hypervascularity of hepatocellular carcinoma on gadoxetic acid-enhanced MR images, Nakamura Y, Higaki T, Narita K, Akagi M, Matsubara Y, Nishihara T, Harada K, Takizawa M, Shirase R, Bito Y, Iida M, Awai K, ECR2020, 通常, 英語

受賞

  1. 2017年02月27日, Certificate of Merit,, European Society of Radiology (ESR),, Radiation dose reduction in CT using Deep Learning based Reconstruction (DLR): A phantom study
  2. 2018年11月30日, Certificate of Merit,, Radiological Society of North America,, Easy Understanding of Theory and Image Characteristics of the Model-Based Iterative Reconstruction at CT for Radiologists: How Does It Work?

取得

  1. 特許権, 6740136, 2020年07月28日, シミュレータ、該シミュレータを備える注入装置又は撮像システム、及びシミュレーションプログラム
  2. 特許権, 6920904, 2021年07月29日, シミュレータ、該シミュレータを備える注入装置又は撮像システム、及びシミュレーションプログラム

外部資金

競争的資金等の採択状況

  1. 研究成果展開事業(A-STEP), ダイナミック心臓CT画像を用いた心筋血流様態の解析, 2012年11月01日, 2013年10月31日
  2. 科学研究費助成事業(若手研究(B)), ダイナミック心臓CT画像を用いた冠動脈の血流予備量比の推定, 2013年, 2015年
  3. 科学研究費助成事業(若手研究(B)), 全身循環モデルを用いたMR造影シミュレータ, 2016年, 2018年
  4. 科学研究費助成事業(基盤研究(C)), 全身循環シミュレータを用いたCT angiographyにおける至適造影法の開発, 2020年, 2022年