徳島大学 / 教育研究者総覧 --- 上野淳二

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専門分野

○	放射線診断学 (Diagnostic Radiology)
○	放射線診断学 (Diagnostic Radiology)

研究テーマ

○	マルチスライスCTの気管支·肺血管情報に基づく肺区域の画像認識
○	消化管の三次元画像診断

著書・論文

著書:

1.	上野淳二 : 標準放射線医学第7版, --- 消化管・腹部一般 ---, 株式会社医学書院, 東京, 2011年6月.
2.	西谷弘, 上野淳二 : 標準放射線医学第5版, --- 乳房 ---, 株式会社医学書院, 東京, 1996年4月.
3.	上野淳二, 栗若里佳, Kasem Ishtiaq, 東龍男, 西谷弘 : 腹部画像診断アトラス (II), --- 膀胱の三次元切開像 ---, 腹部放射線研究会, 東京, 1995年5月.
4.	森博愛, 小塚隆弘, 松尾裕英, 上野淳二 : 心臓病のイメージ診断, --- 胸郭変形単純X線像 ---, 株式会社メディカル葵出版, 東京, 1992年11月.

学術論文(審査論文):

1.	Shoichiro Takao, Maho Kaneda, Mihoko Sasahara, Suzuka Takayama, Yoshitaka Matsumura, Tetsuya Okahisa, Tsuyoshi Goto, Nori Sato, Shinsuke Katoh, Masafumi Harada and Junji Ueno : Diffusion tensor imaging (DTI) of human lower leg muscles: correlation between DTI parameters and muscle power with different ankle positions., Japanese Journal of Radiology, 2022. (要約) and mean diffusivity of the soleus muscle are significantly lower in the non-contraction state as compared with isometric contraction and soleus shortening (p < 0.05). A positive correlation of the soleus muscle in the non-contraction state was seen between the maximum power and the λ (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1007/s11604-022-01274-1 (文献検索サイトへのリンク) ● PubMed @ National Institutes of Health, US National Library of Medicine (PMID): 35397060 ● Search Scopus @ Elsevier (PMID): 35397060 ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1007/s11604-022-01274-1 (DOI: 10.1007/s11604-022-01274-1, PubMed: 35397060)
2.	Yuichi Nishiyama, Akinori Morita, Bing Wang, Takuma Sakai, Dwi Ramadhani, Kaoru Tanaka, Megumi Sasatani, Shintaro Ochi, Masahide Tominaga, Hitoshi Ikushima, Junji Ueno, Mitsuru Nenoi and Shin Aoki : Evaluation of sodium orthovanadate as a radioprotective agent under total-body irradiation and partial-body irradiation conditions in mice., International Journal of Radiation Biology, Vol.97, No.9, 1241-1251, 2021. (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 116409 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1080/09553002.2021.1941377 (文献検索サイトへのリンク) ● PubMed @ National Institutes of Health, US National Library of Medicine (PMID): 34125648 ● Search Scopus @ Elsevier (PMID): 34125648 ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1080/09553002.2021.1941377 (徳島大学機関リポジトリ: 116409, DOI: 10.1080/09553002.2021.1941377, PubMed: 34125648)
3.	Shoichiro Takao, Sayaka Kondo, Junji Ueno and Tadashi Kondo : Medical image analysis of abdominal X-ray CT images by deep multi-layered GMDH-type neural network, Artificial Life and Robotics, Vol.23, No.2, 271-278, 2018. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 学習アルゴリズム (learning algorithm) / 医療情報学 (medical infomatics) (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1007/s10015-017-0420-z (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1007/s10015-017-0420-z (DOI: 10.1007/s10015-017-0420-z)
4.	Shoichiro Takao, Sayaka Kondo, Junji Ueno and Tadashi Kondo : Deep feedback GMDH-type neural network and its application to medical image analysis of MRI brain images, Artificial Life and Robotics, Vol.23, No.2, 161-172, 2018. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics) / 学習アルゴリズム (learning algorithm) (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1007/s10015-017-0410-1 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1007/s10015-017-0410-1 (DOI: 10.1007/s10015-017-0410-1)
5.	Shoichiro Takao, Sayaka Kondo, Junji Ueno and Tadashi Kondo : Deep multi-layered GMDH-type neural network using revised heuristic self-organization and its application to medical image diagnosis of liver cancer, Artificial Life and Robotics, Vol.23, No.1, 48-59, 2018. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 学習アルゴリズム (learning algorithm) / 医療情報学 (medical infomatics) / マルチメディア (multimedia) (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1007/s10015-017-0392-z (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-85028975733 (DOI: 10.1007/s10015-017-0392-z, Elsevier: Scopus)
6.	Tadashi Kondo, Sayaka Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Medical image diagnosis of kidney regions by deep feedback GMDH-type neural network using principal component-regression analysis, Artificial Life and Robotics, Vol.22, No.1, 1-9, 2017. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 学習アルゴリズム (learning algorithm) / 医療情報学 (medical infomatics) (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1007/s10015-016-0337-y (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1007/s10015-016-0337-y (DOI: 10.1007/s10015-016-0337-y)
7.	Yuto Konishi, Yuki Kanazawa, Takatoshi Usuda, Yuki Matsumoto, Hiroaki Hayashi, Tsuyoshi Matsuda, Junji Ueno and Masafumi Harada : Simple noise reduction for diffusion weighted images, Radiological Physics and Technology, Vol.9, No.2, 221-226, 2016. (要約) Our purpose in this study was to reduce the noise in order to improve the SNR of Dw images with high b-value by using two correction schemes. This study was performed with use of phantoms made from water and sucrose at different concentrations, which were 10, 30, and 50 weight percent (wt%). In noise reduction for Dw imaging of the phantoms, we compared two correction schemes that are based on the Rician distribution and the Gaussian distribution. The highest error values for each concentration with use of the Rician distribution scheme were 7.3 % for 10 wt%, 2.4 % for 30 wt%, and 0.1 % for 50 wt%. The highest error values for each concentration with use of the Gaussian distribution scheme were 20.3 % for 10 wt%, 11.6 % for 30 wt%, and 3.4 % for 50 wt%. In Dw imaging, the noise reduction makes it possible to apply the correction scheme of Rician distribution. (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 110815 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1007/s12194-016-0350-9 (文献検索サイトへのリンク) ● PubMed @ National Institutes of Health, US National Library of Medicine (PMID): 26984734 ● Search Scopus @ Elsevier (PMID): 26984734 ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1007/s12194-016-0350-9 (徳島大学機関リポジトリ: 110815, DOI: 10.1007/s12194-016-0350-9, PubMed: 26984734)
8.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Medical image analysis of brain X-ray CT images by deep GMDH-type neural network, Journal of Robotics Networking and Artificial Life, Vol.3, No.1, 17-23, 2016. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 学習アルゴリズム (learning algorithm) / 医療情報学 (medical infomatics) / マルチメディア (multimedia) (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 112962 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.2991/jrnal.2016.3.1.5 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.2991/jrnal.2016.3.1.5 (徳島大学機関リポジトリ: 112962, DOI: 10.2991/jrnal.2016.3.1.5)
9.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Medical image diagnosis of lung cancer by deep feedback GMDH-type neural network, Journal of Robotics Networking and Artificial Life, Vol.2, No.4, 252-257, 2016. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 学習アルゴリズム (learning algorithm) / 医療情報学 (medical infomatics) / マルチメディア (multimedia) (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 112961 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.2991/jrnal.2016.2.4.11 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.2991/jrnal.2016.2.4.11 (徳島大学機関リポジトリ: 112961, DOI: 10.2991/jrnal.2016.2.4.11)
10.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : The 3-dimensional medical image recognition of right and left kidneys by deep GMDH-type neural network, Journal of Bioinformatics and Neuroscience, Vol.1, No.1, 14-23, 2015. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 学習アルゴリズム (learning algorithm) / 医療情報学 (medical infomatics) / マルチメディア (multimedia)
11.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Medical image recognition of heart regions by deep multi-layered GMDH-type neural network using principal component-regression analysis, Journal of Robotics Networking and Artificial Life, Vol.2, No.3, 166-172, 2015. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 学習アルゴリズム (learning algorithm) / 医療情報学 (medical infomatics) / マルチメディア (multimedia) (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.2991/jrnal.2015.2.3.7 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.2991/jrnal.2015.2.3.7 (DOI: 10.2991/jrnal.2015.2.3.7)
12.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Medical image diagnosis of liver cancer by hybrid feedback GMDH-type neural network using principal component-regression analysis, Artificial Life and Robotics, Vol.20, No.2, 145-151, 2015. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 学習アルゴリズム (learning algorithm) / 医療情報学 (medical infomatics) / マルチメディア (multimedia) (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1007/s10015-015-0213-1 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84943355992 (DOI: 10.1007/s10015-015-0213-1, Elsevier: Scopus)
13.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Deep feedback GMDH-type neural network using principal component-regression analysis and its application to medical image recognition of abdominal multi-organs, Journal of Robotics Networking and Artificial Life, Vol.2, No.2, 94-99, 2015. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 学習アルゴリズム (learning algorithm) / 医療情報学 (medical infomatics) / マルチメディア (multimedia) (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.2991/jrnal.2015.2.2.6 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.2991/jrnal.2015.2.2.6 (DOI: 10.2991/jrnal.2015.2.2.6)
14.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Logistic GMDH-type neural network using principal component-regression analysis and its application to medical image diagnosis of lung cancer, Artificial Life and Robotics, Vol.20, No.2, 137-144, 2015. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics) / 学習アルゴリズム (learning algorithm) / マルチメディア (multimedia) (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1007/s10015-015-0200-6 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84943355269 (DOI: 10.1007/s10015-015-0200-6, Elsevier: Scopus)
15.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Hybrid feedback GMDH-type neural network using principal component-regression analysis and its application to medical image diagnosis of lung cancer, ICIC Express Letters, Vol.8, No.4, 1053-1060, 2014. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics) / マルチメディア (multimedia) (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84893167209 (Elsevier: Scopus)
16.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Medical image diagnosis of liver cancer by RBF GMDH-type neural network using principal component-regression analysis, ICIC Express Letters, Vol.8, No.3, 1-8, 2014. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics) / マルチメディア (multimedia) (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84893181727 (Elsevier: Scopus)
17.	小西有貴, 林裕晃, 竹上和希, 福田郁磨, 上野淳二 : 薄膜の入射窓を有する霧箱の開発とX線撮影装置及び非密封放射性同位元素を用いた初学者に対する実習の提案, 日本放射線技術学会雑誌, Vol.70, No.1, 26-33, 2014年. (要約) A cloud chamber is a detector that can visualize the tracks of charged particles. Hayashi, et al. suggested a visualization experiment in which X-rays generated by diagnostic X-ray equipment were directed into a cloud chamber; however, there was a problem in that the wall of the cloud chamber scattered the incoming X-rays. In this study, we developed a new cloud chamber with entrance windows. Because these windows are made of thin film, we were able to direct the X-rays through them without contamination by scattered X-rays from the cloud chamber wall. We have newly proposed an experiment in which beta-particles emitted from radioisotopes are directed into a cloud chamber. We place shielding material in the cloud chamber and visualize the various shielding effects seen with the material positioned in different ways. During the experiment, electrons scattered in the air were measured quantitatively using GM counters. We explained the physical phenomena in the cloud chamber using Monte Carlo simulation code EGS5. Because electrons follow a tortuous path in air, the shielding material must be placed appropriately to be able to effectively block their emissions. Visualization of the tracks of charged particles in this experiment proved effective for instructing not only trainee radiological technologists but also different types of healthcare professionals. (キーワード) cloud chamber / 教育 (education) / practical training / diagnostic X-ray / radioisotopes (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.6009/jjrt.2014_JSRT_70.1.26 (文献検索サイトへのリンク) ● PubMed @ National Institutes of Health, US National Library of Medicine (PMID): 24464061 ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390001206363364736 ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84897576004 (DOI: 10.6009/jjrt.2014_JSRT_70.1.26, PubMed: 24464061, CiNii: 1390001206363364736, Elsevier: Scopus)
18.	渡部秀文, 清水昭伸, 梅津駿, 小畑秀文, 上野淳二, 縄野繁 : スパース表現を用いた3次元医用画像からの半自動臓器セグメンテーションアルゴリズム, 生体医工学, Vol.51, No.5, 300-312, 2013年. (要約) This paper proposes a semi-automated organ segmentation algorithm using landmarks (LMs) from a computed tomography (CT) volume. Here, several LMs are manually defined by the user on a target organ's surface in an input volume. A patient-specific probabilistic atlas (PA) is constructed based on sparse representation obtained using training labels computed by minimizing the square error between the input and training label LMs as well as the L1 norm term. This paper presents the experimental results for the purpose of segmentation of the liver, gallbladder, and right and left kidneys, in which the proposed PA was proved to be effective in an organ of irregular shape. The average Jaccard Indices of the maximum a posteriori followed by graph cuts-based segmentation of all the target organs were 0.757 for a conventional PA, and 0.838 for the proposed PA, respectively. It was statistically confirmed that the segmentation performance using a proposed PA was superior to that using a conventional PA. We also discuss the pros and cons of the proposed PA by exploring the relationship between the organ's shape and segmentation performance. (キーワード) semi-automated segmentation / abdominal organs / landmark / probabilistic atlas / sparse (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.11239/jsmbe.51.300 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390282680244962048 ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84940356629 (DOI: 10.11239/jsmbe.51.300, CiNii: 1390282680244962048, Elsevier: Scopus)
19.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Hybrid multi-layered GMDH-type neural network using principal component regression analysis and its application to medical image diagnosis of liver cancer, Procedia Computer Science, Vol.22, 172-181, 2013. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics) (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1016/j.procs.2013.09.093 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1016/j.procs.2013.09.093 (DOI: 10.1016/j.procs.2013.09.093)
20.	林裕晃, 花光宏樹, 西原貞光, 上野淳二, 三好弘一 : 診断用X線装置を用いた霧箱実験の提案とシミュレーションコードを援用した解析, 日本放射線技術学会雑誌, Vol.69, No.4, 386-392, 2013年. (要約) A cloud chamber is a radiation detector that can visualize the tracks of charged particles. In this study, we developed a middle-type cloud chamber for use in practical training using a diagnostic X-ray apparatus. Because our cloud chamber has a heater to vaporize ethanol and features antifogging glass, it is possible to observe the vapor trails for a long time without the need for fine adjustments. X-rays with a tube voltage of 40 kV or of 120 kV (with a 21-mm aluminum filter) were irradiated at the chamber and the various phenomena were observed. We explain these phenomena in terms of the range of electrons and/or interactions between X-rays and matter and conclude that our analysis is consistent with analysis using the Monte Carlo simulation code EGS5. (キーワード) cloud chamber / radioisotopes / X線 (X-ray) / practical training (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 113652 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.6009/jjrt.2013_JSRT_69.4.386 (文献検索サイトへのリンク) ● PubMed @ National Institutes of Health, US National Library of Medicine (PMID): 23609860 ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390282681337767040 ● Search Scopus @ Elsevier (PMID): 23609860 ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.6009/jjrt.2013_JSRT_69.4.386 (徳島大学機関リポジトリ: 113652, DOI: 10.6009/jjrt.2013_JSRT_69.4.386, PubMed: 23609860, CiNii: 1390282681337767040)
21.	松廣幹雄, 鈴木秀宣, 河田佳樹, 仁木登, 上野淳二, 中野恭幸, 小川惠美子, 室繁郎, 大松広伸, 森山紀之 : 胸部マルチスライスCT画像における葉間裂抽出法, 電子情報通信学会論文誌(D), Vol.J96-D, No.4, 834-843, 2013年. (要約) 葉間裂抽出は肺構造解析の基本的な手法であり,診断・治療のために活発に研究されている.しかし,間質性肺炎や重度な肺気腫などで葉間裂以外の複雑な面形状が出現する症例では問題がある.本手法は肺がん,重度な肺気腫,間質性肺炎のある症例を対象にしている.これは葉間裂の膜状の性質を利用して抽出し,粗抽出,詳細抽出,補正処理からなる.粗抽出は大きい病変を除去した肺野内で四次元曲率による画像強調と薄面化処理を用いて面形状を得て,これらから葉間裂を選択する.詳細抽出は粗描出した葉間裂を伸延する領域の面形状を強調して抽出し,接触する大きい病変周辺の面形状を解析して加える.補正処理は詳細抽出した葉間裂の穴埋めや胸壁との間隙埋めを行う.本手法の抽出結果からの距離が2mm以内に含まれるゴールドスタンダードの割合(平均±標準偏差)は正常例で91.2±3.6%,異常例で89.7±4.9%となった.ゴールドスタンダードからの距離が2mm以内に含まれる本手法の抽出結果の割合(平均±標準偏差)は正常例で95.5±3.7%,異常例で93.6±4.8%となり,良好な結果を得た. (キーワード) マルチスライスCT / 葉間裂 / 肺葉 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1520290882308988416 (CiNii: 1520290882308988416)
22.	高橋英治, 鈴木秀宣, 河田佳樹, 仁木登, 中野恭幸, 上野淳二, 原田雅史, 森山紀之 : 胸部マルチスライスCT 画像を用いた骨粗鬆症診断支援システム, 電子情報通信学会論文誌(D), Vol.J96-D, No.4, 892-900, 2013年. (要約) 急速な高齢化に伴い骨粗鬆症の罹患者は増加している.これは寝たきり状態や慢性腰痛の原因となることから大きな社会問題となっている.この克服のためには早期発見・早期治療が求められている.骨粗鬆症診断にはDXAが用いられており,補助的な役割としてQCTがある.しかし,3D QCTによる骨粗鬆症診断の有効性が高まっている.本研究では,椎体骨折や脊椎側弯症も含めた多様な三次元CT画像から骨粗鬆症を検出する診断支援システムを提案する.これは脊椎から椎体モデルを用いて椎体を抽出し,椎体の高さや海綿骨の骨密度を用いて骨折や骨密度の減少を評価する.本手法を椎体骨折や脊椎側弯症を含む526症例に適用した結果,椎体骨折の検出性能において感度99.24%,特異度98.39%と高い性能が得られ,正常症例の5568椎体について海綿骨の骨密度測定を実現した.また,正常8症例で全身DXAの骨密度と椎体の海綿骨の平均骨密度との比較を行った結果,相関係数の二乗値が0.8288と高い相関が得られた. (キーワード) 3D QCT / 骨粗鬆症 / 診断支援システム / 椎体骨折 / 骨密度 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1520853832244864256 (CiNii: 1520853832244864256)
23.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Medical image diagnosis of lung cancer by multi-layered GMDH-type neural network self-selecting functions, Artificial Life and Robotics, Vol.18, No.1-2, 20-26, 2013. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics) (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1007/s10015-013-0094-0 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84888815128 (DOI: 10.1007/s10015-013-0094-0, Elsevier: Scopus)
24.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Medical image diagnosis of liver cancer by hybrid feedback GMDH-type neural network using heuristic self-organization, ASE Science Journal, Vol.1, 12-21, 2012. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
25.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Medical image diagnosis of liver cancer by feedback GMDH-type neural network using knowlege base, Artificial Life and Robotics, Vol.17, No.3-4, 488-494, 2012. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics) (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1007/s10015-012-0090-9 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1007/s10015-012-0090-9 (DOI: 10.1007/s10015-012-0090-9)
26.	Munkhbaatar Dagvasumberel, Michio Shimabukuro, Nishiuchi Takeshi, Junji Ueno, Shoichiro Takao, Daiju Fukuda, Hirata Yoichiro, Hirotsugu Kurobe, Takeshi Soeki, Takashi Iwase, Kenya Kusunose, Toshiyuki Niki, Koji Yamaguchi, Yoshio Taketani, Shusuke Yagi, Tomita Noriko, Hirotsugu Yamada, Tetsuzo Wakatsuki, Masafumi Harada, Tetsuya Kitagawa and Masataka Sata : Gender disparities in the association between epicardial adipose tissue volume and coronary atherosclerosis: A 3-dimensional cardiac computed tomography imaging study in Japanese subjects., Cardiovascular Diabetology, Vol.11, No.1, 106, 2012. (要約) Growing evidence suggests that epicardial adipose tissue (EAT) may contribute to the development of coronary artery disease (CAD). In this study, we explored gender disparities in EAT volume (EATV) and its impact on coronary atherosclerosis. The study population consisted of 90 consecutive subjects (age: 63 ± 12 years; men: 47, women: 43) who underwent 256-slice multi-detector computed tomography (MDCT) coronary angiography. EATV was measured as the sum of cross-sectional epicardial fat area on CT images, from the lower surface of the left pulmonary artery origin to the apex. Subjects were segregated into the CAD group (coronary luminal narrowing > 50%) and non-CAD group. EATV/body surface area (BSA) was higher among men in the CAD group than in the non-CAD group (62 ± 13 vs. 33 ± 10 cm3/m2, p < 0.0001), but did not differ significantly among women in the 2 groups (49 ± 18 vs. 42 ± 9 cm3/m2, not significant). Multivariate logistic analysis showed that EATV/BSA was the single predictor for >50% coronary luminal narrowing in men (p < 0.0001). Predictors excluded were age, body mass index, hypertension, diabetes mellitus, and hyperlipidemia. Increased EATV is strongly associated with coronary atherosclerosis in men. (キーワード) Adipose Tissue / Age Factors / Aged / Asian Continental Ancestry Group / Body Surface Area / Chi-Square Distribution / Coronary Angiography / Coronary Artery Disease / Coronary Stenosis / Female / Health Status Disparities / Humans / Japan / Logistic Models / Male / Middle Aged / Multidetector Computed Tomography / Multivariate Analysis / Pericardium / Predictive Value of Tests / Risk Assessment / Risk Factors / Severity of Illness Index / Sex Factors (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1186/1475-2840-11-106 (文献検索サイトへのリンク) ● PubMed @ National Institutes of Health, US National Library of Medicine (PMID): 22963346 ● Search Scopus @ Elsevier (PMID): 22963346 ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1186/1475-2840-11-106 (DOI: 10.1186/1475-2840-11-106, PubMed: 22963346)
27.	Tadashi Kondo and Junji Ueno : Medical Image Diagnosis of Liver Cancer by Multi-layered GMDH-type Neural Network Using Knowlege Base, ICIC Express Letters (ICIC-EL), Vol.6, No.4, 863-870, 2012. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
28.	Tadashi Kondo and Junji Ueno : Medical Image Diagnosis of Lung Cancer by Feedback GMDH-type Neural Network Self-selecting Neural Network Architectuer, ICIC Express Letters (ICIC-EL), Vol.6, No.3, 783-790, 2012. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics) (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84856797299 (Elsevier: Scopus)
29.	Tadashi Kondo and Junji Ueno : Feedback GMDH-type Neural Network and Its Application to Medical Image Analysis of Liver Cancer, International Journal of Innovative Computing, Information and Control, Vol.8, No.3, 2285-2300, 2012. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics) (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84857607523 (Elsevier: Scopus)
30.	Seiji Iwamoto, Shoichiro Takao, Hayato Nose, Yoichi Otomi, Mitsuhiko Takahashi, Toshihiko Nishisho, Junji Ueno, Natsuo Yasui and Masafumi Harada : Usefulness of transcatheter arterial embolization prior to excision of hypervascular musculoskeletal tumors., The Journal of Medical Investigation : JMI, Vol.59, No.3-4, 284-288, 2012. (要約) The objective of this study was to evaluate the usefulness of transcatheter arterial embolization prior to surgical excision of musculoskeletal tumors. We reviewed the records of nine patients (3 females and 6 males) who received arterial embolization prior to excision of musculoskeletal tumors in our hospital from December 2009 to April 2010. We evaluated tumor region, size, histopathology, feeding artery, embolic material, and blood loss during surgery. We compared the actual amount of intraoperative bleeding with arterial embolization to estimated amounts of bleeding without embolization predicted by three orthopedic surgeons. Arterial embolization was performed on the same day or within 5 days before surgery. Operations were performed as planned in all patients without serious complications. The amount of intraoperative bleeding was 35-4200 mL and there was significantly less bleeding with arterial embolization compared with the estimated amounts (p<0.01). Our results show that arterial embolization prior to resection of hypervascular musculoskeletal tumors reduces the amount of bleeding during surgery and contributes to patient safety. (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 106035 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.2152/jmi.59.284 (文献検索サイトへのリンク) ● PubMed @ National Institutes of Health, US National Library of Medicine (PMID): 23037202 ● Search Scopus @ Elsevier (PMID): 23037202 ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.2152/jmi.59.284 (徳島大学機関リポジトリ: 106035, DOI: 10.2152/jmi.59.284, PubMed: 23037202)
31.	Tadashi Kondo and Junji Ueno : Medical image diagnosis of lung cancer by revised GMDH-type neural network using various kinds of neurons, Artificial Life and Robotics, Vol.16, No.3, 301-306, 2011. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics) (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1007/s10015-011-0936-6 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1007/s10015-011-0936-6 (DOI: 10.1007/s10015-011-0936-6)
32.	Hai Lan, Hiromu Nishitani, Sadamitsu Nishihara, Junji Ueno, Shoichiro Takao, Seiji Iwamoto, Takashi Kawanaka, Mawlan MAHMUT and Si QINGGE : Using the MDCT thick slab MinIP method for the follow-up of pulmonary emphysema, The Journal of Medical Investigation : JMI, Vol.58, No.3, 175-179, 2011. (要約) The purpose of this study was to evaluate the usefulness of thick slab minimum intensity projection (MinIP) as a follow-up method in patients with pulmonary emphysema. This method was used to determine the presence or absence of changes over time in the lung field based on multi-detector-row CT (MDCT) data. Among patients diagnosed with pulmonary emphysema who underwent 16-MDCT (slice thickness, 1 mm) twice at an interval of 6 months or more, 12 patients without changes in the lung field and 14 with clear changes in the lung field were selected as subjects. An image interpretation experiment was performed by five image interpreters. Pulmonary emphysema was followed up using two types of thick slab MinIP (thick slab MinIP 1 and 2) and multi-planar reformation (MPR), and the results of image interpretation were evaluated by receiver operating characteristic (ROC) analysis. In addition, the time required for image interpretation was compared among the three follow-up methods. The area under the ROC curve (Az) was 0.794 for thick slab MinIP 1, 0.778 for the thick slab MinIP 2, and 0.759 for MPR, showing no significant differences among the three methods. Individual differences in each item were significantly more marked for MPR than for thick slab MinIP. The time required for image interpretation was around 18 seconds for thick slab MinIP 1, 11 seconds for thick slab MinIP 2, and approximately 127 seconds for MPR, showing significant differences among the three methods. There were no significant differences in the results of image interpretation regarding the presence or absence of changes in the lung fields between thick slab MinIP and MPR. However, thick slab MinIP showed a shorter image interpretation time and smaller individual differences in the results among image interpreters than MPR, suggesting the usefulness of this method for determining the presence or absence of changes with time in the lung fields of patients with pulmonary emphysema. (キーワード) Follow-Up Studies / Humans / Multidetector Computed Tomography / Pulmonary Emphysema / Radiographic Image Interpretation, Computer-Assisted (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 83831 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.2152/jmi.58.175 (文献検索サイトへのリンク) ● PubMed @ National Institutes of Health, US National Library of Medicine (PMID): 21921417 ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-80052759824 (徳島大学機関リポジトリ: 83831, DOI: 10.2152/jmi.58.175, PubMed: 21921417, Elsevier: Scopus)
33.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Medical image diagnosis of liver cancer using a neural network and artificial intelligence, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Vol.15, No.6, 714-722, 2011. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics) (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-80051947515 (Elsevier: Scopus)
34.	Masahide Tominaga, Yoshiki Kawata, Noboru Niki, Noriyuki Moriyama, Kenji Yamada, Junji Ueno and Hiromu Nishitani : Measurements of multi-detector CT surface dose distributions using a film dosimeter and chest phantom, Medical Physics, Vol.38, No.5, 2467-2478, 2011. (要約) This paper uses film dosimetry to investigate the relationship between multiple scan parameters of multidetector CT with automatic exposure control (AEC) and the surface dose distribution produced on a chest phantom. The characteristics of the film used in the film dosimeter were evaluated with regard to linearity, relative film response, and directional dependence. Measurements with an ionization chamber dosimeter and a water phantom were used to evaluate the accuracy of the film dosimeter measurements and to validate the dose profile measurements while changing the tube current, detector dimensions and pitch. When using AEC, the surface dose distribution on the chest phantom was analyzed while changing the detector dimensions and pitch. The linearity, relative film response, and directional dependence of the film were established. The measurement difference between the film dosimeter and ionization chamber dosimeter was within +/- 5% and the dose profile measurement results were validated. It was found that the surface dose distribution changed helically in the direction of the body axis depending on the scan parameters and the phantom. Using a film dosimeter, the relationship between various multidetector CT scan parameters and the surface dose distribution on a chest phantom was investigated and clarified. (キーワード) Algorithms / Film Dosimetry / Humans / Phantoms, Imaging / Radiation Dosage / Radiography, Thoracic / Tomography, X-Ray Computed (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1118/1.3570769 (文献検索サイトへのリンク) ● PubMed @ National Institutes of Health, US National Library of Medicine (PMID): 21776782 ● Search Scopus @ Elsevier (PMID): 21776782 ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1118/1.3570769 (DOI: 10.1118/1.3570769, PubMed: 21776782)
35.	Tadashi Kondo, Chihiro Kondo, Shoichiro Takao and Junji Ueno : Feedback GMDH-type neural network algorithm and its application to medical image analysis of cancer of the liver, Artificial Life and Robotics, Vol.15, No.3, 264-269, 2010. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics) (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1007/s10015-010-0805-8 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1007/s10015-010-0805-8 (DOI: 10.1007/s10015-010-0805-8)
36.	Shoichiro Takao, Toshinori Sakai, Koichi Sairyo, Tadashi Kondo, Junji Ueno, Natsuo Yasui and Hiromu Nishitani : Radiographic comparison between male and female patients with lumbar spondylolysis., The Journal of Medical Investigation : JMI, Vol.57, No.1-2, 133-137, 2010. (要約) We studied the lumbar spines of 117 adults (39 women and 78 men) with spondylolysis unrelated to low back pain using multidetector computed tomography (CT). Of the 117 subjects with spondylolysis, including five with multiple-level spondylolysis, there were 124 vertebrae with spondylolysis. In adult lumbar spines with unilateral spondylolysis, there was no significant difference between the incidence of spondylolisthesis in female and male subjects. However, in those with bilateral spondylolysis, there was a significantly higher incidence of spondylolisthesis in female subjects (90.9%) than in males (66.2%). Furthermore, females with bilateral spondylolysis had significant more slippage than males. Lumbar index and lumbar lordosis were not significantly different between male and female subjects, and did not significantly correlate with slippage. In conclusion, to treat acute spondylolysis in adolescents, it is important to obtain bony union at least unilaterally, especially in female subjects, to prevent further slippage. (キーワード) Adult / Aged / Aged, 80 and over / Female / Humans / Incidence / Lumbar Vertebrae / Male / Middle Aged / Sex Characteristics / Spondylolisthesis / Spondylolysis / Tomography, X-Ray Computed (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 65273 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.2152/jmi.57.133 (文献検索サイトへのリンク) ● PubMed @ National Institutes of Health, US National Library of Medicine (PMID): 20299752 ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1390282679220170624 ● Search Scopus @ Elsevier (PMID): 20299752 ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.2152/jmi.57.133 (徳島大学機関リポジトリ: 65273, DOI: 10.2152/jmi.57.133, PubMed: 20299752, CiNii: 1390282679220170624)
37.	Masahiro Nakagawa, Tadashi Kondo, Kudo Tsuyosi, Shoichiro Takao and Junji Ueno : Three-dimensional medical image recognition of the cancer of the liver by a revised radial basis function (RBF) neural network algorithm, Artificial Life and Robotics, Vol.14, No.2, 118-122, 2009. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics) (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1007/s10015-009-0640-y (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1007/s10015-009-0640-y (DOI: 10.1007/s10015-009-0640-y)
38.	Chihiro Kondo, Tadashi Kondo and Junji Ueno : Three-dimensional medical image analysis of the heart by the revised GMDH-type neural network self-selecting optimum nrural network architecture, Artificial Life and Robotics, Vol.14, No.2, 123-128, 2009. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics) (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1007/s10015-009-0641-x (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1007/s10015-009-0641-x (DOI: 10.1007/s10015-009-0641-x)
39.	Tadashi Kondo and Junji Ueno : Medical image recognition of abdominal multi-organs by RBF GMDH-type neural network, International Journal of Innovative Computing, Information and Control, Vol.5, No.1, 225-240, 2009. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics) (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-64349098275 (Elsevier: Scopus)
40.	鈴木秀宣, 天野雅史, 財田伸介, 久保満, 河田佳樹, 仁木登, 上野淳二, 西谷弘 : DICOM画像の個人情報保護のための匿名化システム, 電子情報通信学会論文誌(D), Vol.J91-D, No.6, 1656-1662, 2008年. (要約) 医用画像を二次利用する場合には,医療施設の倫理審査委員会に申請して認可を得た後に個人情報の保護を行う必要がある.これには患者へのインフォームドコンセントや許諾を得た患者の個人情報の識別を防止する匿名化が求められている.匿名化の対象となる情報は医療施設の倫理審査委員会の指針に沿って実施する必要があり,これは医療施設で異なるのが現状である.そこで,多数の医療施設に適用でき,かつ大規模なDICOM画像を効率的に匿名化できるシステムの開発が求められている.本論文では,医療施設の匿名化ポリシを柔軟に設定でき,大規模なDICOM画像をオンライン処理で匿名化できるシステムを研究開発する.このシステムを八つの医療施設で臨床運用してその有効性を示す. (キーワード) DICOM画像 / 個人情報保護 / 匿名化 (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1520572358822828288 (CiNii: 1520572358822828288)
41.	Tadashi Kondo and Junji Ueno : Multi-Layered GMDH-type Neural Network Self-Selecting Optimum Neural Network Architecture and Its Application to 3-Dimensional Medical Image Recognition of Blood Vessels, International Journal of Innovative Computing, Information and Control, Vol.4, No.1, 175-187, 2008. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics) (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-52449106270 (Elsevier: Scopus)
42.	Kazuhide Yoneda, Junji Ueno, Sadamitsu Nishihara, Tetsuya Tsujikawa, Naomi Morita, Hideki Otsuka, Kaori Furutani, Hiromu Nishitani, Kazuya Kondo and Yasuhiko Nishioka : Postprocessing technique with MDCT data improves the accuracy of the detection of lung nodules, Radiation Medicine, Vol.25, No.10, 511-515, 2007. (要約) The aim of this study was to determine whether postprocessing techniques could improve the accuracy of detecting lung nodules. A total of 154 segmented lung volumes of multidetector-row computed tomography (MDCT) data were the subject of the study. Lung nodules were present in 88 volumes and absent in 66 volumes. We prepared four groups: (1) 7- or 10-mm thick-section axial images; (2) 1-mm thin-section axial images; (3) sliding slab maximum intensity projection (MIP) images with a slab thickness of 15 mm; and (4) sliding slab volume rendering (VR) images with a slab thickness of 15 mm. Sixteen physicians reviewed each group in interactive cine mode. The observers' performance in the detection of lung nodule was evaluated by receiver operating characteristic (ROC) analysis. The observers' performance of the MIP and VR groups was significantly better than in other two groups. There was no significant difference statistically between the thin and thick groups. The detectability of lung nodules is improved with the use of sliding slab MIP and VR using thin-section image data. Thin-section volume data are essential for improving diagnostic accuracy, but observation of thin-section images without utilization of image-processing techniques dose not improve diagnostic accuracy. (キーワード) MD CT / Lung nodule / Sliding slab / MIP / VR / Thin-section image (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1007/s11604-007-0176-9 (文献検索サイトへのリンク) ● PubMed @ National Institutes of Health, US National Library of Medicine (PMID): 18085401 ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-40349087195 (DOI: 10.1007/s11604-007-0176-9, PubMed: 18085401, Elsevier: Scopus)
43.	Tadashi Kondo and Junji Ueno : Logistic GMDH-type Neural Network and Its Application to the Identification of the X-ray Film Characteristic Curve, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Vol.11, No.3, 312-318, 2007. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
44.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Pandya S. Abhijit : Multi-layered GMDH-type Neural Network with Radial Basis Functions and Its Application to the 3-dimensional Medical Image Recognition of the Liver, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Vol.11, No.1, 96-104, 2007. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
45.	Tadashi Kondo and Junji Ueno : Medical Image Recognition of the Brain by Revised GMDH-type Neural Network Algorithm with a Feedback Loop, International Journal of Innovative Computing, Information and Control, Vol.2, No.5, 1039-1052, 2006. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
46.	Tadashi Kondo and Junji Ueno : Revised GMDH-type Neural Network Algorithm with a Feedback Loop Identifying Sigmoid Function Neural Network, International Journal of Innovative Computing, Information and Control, Vol.2, No.5, 985-996, 2006. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
47.	Tadashi Kondo and Junji Ueno : Three dimensional medical image recognition of lungs by revised GMDH-type neural network algorithm, International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery, Vol.1, 364-366, 2006. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics) (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-33748985438 (Elsevier: Scopus)
48.	Hiromu Nishitani, Kazuhide Yoneda, Junji Ueno and Yamamoto Yuichirou : Socio-economical effects of film-less PACS; comparison of pre- and post-film-less operation, International Congress Series, Vol.1281, 959-963, 2005. (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1016/j.ics.2005.03.058 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-33747601387 (DOI: 10.1016/j.ics.2005.03.058, Elsevier: Scopus)
49.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Kazuya Kondo : Revised GMDH-type Neural Networks using AIC or PSS Criterion and Their Application to the Medical Image Recognition, Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, Vol.9, No.3, 257-267, 2005. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
50.	Huang Luping, Fumitaka Ogushi, Kenji Tani, Hirohisa Ogawa, Tetsuya Kawano, Takeshi Endo, Keisuke Izumi, Nobuya Sano, Junji Ueno, Hiromu Nishitani and Saburo Sone : Thrombin Promotes Fibroblast Proliferation during the Early Stages of Experimental Radiation Pneumonitis, Radiation Research, Vol.156, No.1, 45-52, 2001. (要約) Huang, L., Ogushi, F., Tani, K., Ogawa, H., Kawano, T., Endo, T., Izumi, K., Ueno, J., Nishitani, H. and Sone, S. Thrombin Promotes Fibroblast Proliferation during the Early Stages of Experimental Radiation Pneumonitis. Radiat. Res. 156, 45-52 (2001). To clarify the role of thrombin in the pathogenesis of radiation-induced pneumonitis, we measured the thrombin activity and fibroblast growth-inducing activity in bronchoalveolar lavage fluid obtained from the irradiated lungs of rats at 1, 2, 4, 8 and 18 weeks after irradiation. Thrombin activity was not detected in the bronchoalveolar lavage fluid from unirradiated rats, but the bronchoalveolar lavage fluid from irradiated rats showed significantly increased thrombin activity which reached a maximum at 4 weeks after treatment. Higher fibroblast growth-inducing activity was detected in the bronchoalveolar lavage fluid from irradiated rats at 4 and 18 weeks than in fluid from unirradiated rats. Bronchoalveolar lavage fluid from irradiated rats that were pretreated with the thrombin inhibitors antithrombin III and argatroban showed significantly inhibited fibroblast growth-inducing activity and thrombin activity at 4 weeks. However, these thrombin inhibitors did not inhibit fibroblast growth-inducing activity in bronchoalveolar lavage fluid from irradiated rats at 18 weeks. Purified rat thrombin similarly induced proliferation of fibroblasts derived from irradiated and unirradiated rats. These findings suggest that thrombin may play an important role as a fibroblast growth-inducing factor during the early stages of radiation pneumonitis. (キーワード) Animals / Antithrombin III / Antithrombins / Biological Assay / Bronchoalveolar Lavage Fluid / Cell Division / Cell Separation / Cells, Cultured / Disease Models, Animal / Fibroblasts / Growth Substances / Lung / Male / Pipecolic Acids / Radiation Injuries, Experimental / Radiation Pneumonitis / Rats / Rats, Wistar / Specific Pathogen-Free Organisms / Thrombin (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1667/0033-7587(2001)156[0045:TPFPDT]2.0.CO;2 (文献検索サイトへのリンク) ● PubMed @ National Institutes of Health, US National Library of Medicine (PMID): 11418072 ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-0034947779 (DOI: 10.1667/0033-7587(2001)156[0045:TPFPDT]2.0.CO;2, PubMed: 11418072, Elsevier: Scopus)
51.	Hiroshi Kondoh, Hiromu Nishitani, Junji Ueno, Takeshi Washiashi and Atsushi Ohkoshi : Evaluation of multi-vendor PACS in the wards, --- performance and users' behavior ---, Computer Assisted Radiology, Vol.CARS 2000, 354-359, 2000.
52.	Hitoshi Ikushima, Yoshihiro Takegawa, Hiroaki Yasuda, Yumi Makimoto, Kenji Matsuzaki, Kenichi Kashihara, Junji Ueno, Mitsunori Sasa, Tadaoki Morimoto and Hiromu Nishitani : Radiation Complications Following Breast Conserving Therapy, Breast Cancer, Vol.5, No.4, 395-400, 1998.
53.	西谷弘, 牧本裕美, 松崎健司, 上野淳二, 吉田秀策 : 回転デジタルX線撮影装置を用いたコーンビームC, --- 肺野および骨病変に対する初期臨床経験 ---, 日本医学放射線学会雑誌, Vol.58, No.8, 451-453, 1998年.
54.	Ishtiaq Kasem, Junji Ueno and Hiromu Nishitani : Complexities encountered in reconstructing 3D images of sellar and parasellar lesions from CT data for surgical planning, Computer Assisted Radiology, Vol.CAR '96, 1010, 1996.
55.	Hiromu Nishitani, Shusaku Yoshida, Junji Ueno, K Watanabe and Ishtiaq Kasem : Undergraduate Radiology Education Utilizing WWW Server-Client System, Computer Assisted Radiology, Vol.95, 328-329, 1995.
56.	Ishtiaq Kasem, Junji Ueno and Hiromu Nishitani : Multimedia Based Teaching File for Radiological Cases Diagnosed with 3D Images and Models from CT and MR Modalities, Computer Assisted Radiology, Vol.CAR '95, 323-327, 1995.
57.	Takeji Hajime, Junji Ueno and Hiromu Nishitani : Ectopic Gastric Mucosa in the Upper Esophagus, --- Prevalence and Radiologic Findings ---, American Journal of Roentgenology, Vol.164, 901-904, 1995.
58.	上野淳二, Ishtiaq Kasem, 瀬尾浩二, 東龍男, 吉田秀策 : 三次元管腔臓器縦切開像, 日本医学放射線学会雑誌, Vol.55, No.1, 76-78, 1995年.
59.	Ishtiaq Kesem, Junji Ueno and Hiromu Nishitani : Diagnostic Ability of Computer Recreated Images of Pathological Lesions of the Alimentary System, Computer Applicatons to Assist Radiology, Vol.S/CAR '94, 65-66, 1994.
60.	Junji Ueno, Steven W Davis, Akihito Tanakami, Kohji Seo, Shusaku Yoshida, Hiromu Nishitani, Hiroyuki Irie and Charles C Lu : Ectopic Gastric Mucosa in the Upper Esophagus, --- Detection and Radiographic Findings ---, Radiology, Vol.191, No.3, 751-753, 1994.
61.	大塚良一, 西谷弘, 吉田秀策, 上野淳二, 向所敏文, 増田康治 : 環椎,軸椎の描出におけるDual-energy digital radiographyの有用性について, 日本医学放射線学会誌, Vol.49, No.3, 300-303, 1989年.
62.	山子勇仁, 吉田秀策, 柏原賢一, 金只賢治, 斎藤博史, 松坂聡, 上野淳二, 吉田明義, 仁木孝明, 城野良三, 河野吉宏 : 大腸villous adenoma 11例のX線所見, 四国医学雑誌, Vol.44, No.1, 24-29, 1988年.
63.	上野淳二 : 多発胃癌の胃粘膜内細胞DNA量分布, 四国医学雑誌, Vol.42, No.5,6, 217-244, 1986年.
64.	上野淳二, 吉田明義, 宇山幸久, 高岡猛, 佐野壽昭 : 1. 十二指腸悪性リンパ腫と早期胃癌を合併した1例, 胃と腸, Vol.17, No.11, 1269-1272, 1982年.

学術論文(紀要・その他):

1.	米田和英, 上野淳二, 辻川哲也, 古谷かおり, 森田奈緒美, 大塚秀樹, 西谷弘 : MDCTのボリュームデータを用いた肺結節の検出法の検討, 信学技報, Vol.105, No.221, 7-9, 2005年. (要約) MDCTで撮像された胸部CTにおいて肺野の小結節を対象に，その存在診断における薄いスライス厚のボリュームデータの有効な利用観察方法について検討した．Thick section (10mm)，thin section (1mm)のaxial像および15mmスラブ厚でのインタラクティブなスライディングを用いたMIP法とVR法で検出能の違いを比較するための読影実験を行い，ROC解析を用い検討した．MIP法やVR法での観察が有用であり，thin sectionのみの観察では検出能は向上しなかった． (キーワード) 肺結節 / Lung nodule / MIP / VR (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1520009408658880896 (CiNii: 1520009408658880896)
2.	Kasem Ishtiaq, Junji Ueno and Hiromu Nishitani : Three Dimensional Dissection View of the Urinary Bladder, International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery, Vol.94, 729-730, 1994.
3.	上野淳二, 林義典, 吉田秀策, 瀬尾浩二, 松本隆裕, 松坂聡, 柏原賢一, 大塚良一, 西谷弘 : オムニパークの有用性に関する徳島地区多施設共同研究, 映像情報, Vol.25, No.9, 493-496, 1993年.
4.	東龍男, 上野淳二, 吉田秀策, 大塚良一, 瀬尾浩二, 西谷弘 : 点滴静注尿路造影におけるイオパミロン150の使用経験, 臨床と研究, Vol.67, No.3, 269-271, 1990年.

学術レター:

1.	Satoshi Hirakawa, Csaba Rekeczky, Yoshifumi Nishio, Akio Ushida, Tamas Roska, Junji Ueno, Ishtiaq Kasem and Hiromu Nishitani : Detecting Lung Cancer Symptoms with Analogic CNN Algorithms Based on a Constrained Diffusion Template, IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences, Vol.E80-A, No.7, 1340-1344, 1997. (要約) 本研究では，新しいタイプの拡散テンプレートと，その拡散テンプレートを利用したX線画像の肺癌部分検出セルラ·ニューラル·ネットワークのアルゴリズムを提案している．拡散テンプレートの特徴を詳細に調査し，さらに，本手法が肺癌部分を効果的に抽出できることを確認している．
2.	Kaoru Kitsukawa, Miki Tanouchi, Akihito Tanakami, Junji Ueno, Yujin Yamago and Shusaku Yoshida : Parasitic Eosinophilic Granuloma of the Stomach Resembling a Submucosal Tumor, The American Journal of Gastroenterology, Vol.85, No.2, 217-218, 1990. (キーワード) Adult / Animals / Biopsy / Diagnosis, Differential / Eosinophilic Granuloma / Gastric Mucosa / Humans / Male / Nematoda / Nematode Infections / Stomach Diseases / Stomach Neoplasms (文献検索サイトへのリンク) ● PubMed @ National Institutes of Health, US National Library of Medicine (PMID): 2301348 ● Search Scopus @ Elsevier (PMID): 2301348 (PubMed: 2301348)

総説・解説:

1.	髙尾正一郎, 上野淳二 : 代謝性骨疾患の画像診断-2017に向けてカルシウム代謝異常の画像診断, 臨床画像, Vol.32, No.12, 1318-1329, 2016年12月.
2.	髙尾正一郎, 上野淳二 : 画像でみかける偶発所見のマネージメント-あなたならどう書く?- 7-6 脊椎:先天性脊椎癒合症と後天性脊椎癒合, 画像診断, Vol.36, No.9, 918-919, 2016年8月.
3.	上野淳二, 髙尾正一郎, 岡久稔也, 久保満, 仁木登 : stool tagging法を用いたCT colonography, Early Colorectal Cancer, Vol.12, No.2, 155-159, 2008年3月.
4.	上野淳二 : 異常所見を見逃さない読影の秘訣 6上部消化管X線検査, 臨床画像, Vol.22, No.3, 326-333, 2006年3月.
5.	西谷弘, 上野淳二, 米田和英, 山本勇一郎 : 放射線科と院内システム, --- 完全フイルムレスPACS構築の経験を踏まえて ---, 日獨医報, Vol.50, No.3, 70-78, 2005年9月.
6.	上野淳二 : 超多画像の効率的表示法，読影法, 映像情報Medical, Vol.37, No.9, 822-827, 2005年8月.
7.	Junji Ueno, Tomoya Murase, Kazuhide Yoneda, Tetsuya Tsujikawa, Shoji Sakiyama and Kazuya Kondo : Three-dimensional imaging of thoracic diseases with multi-detector row CT, The Journal of Medical Investigation : JMI, Vol.51, No.3,4, 163-170, Aug. 2004. (要約) The benefits of multi-detector row CT (MDCT) relative to single-detector row helical CT are considerable. Multi-detector row CT allows shorter acquisition times, greater coverage, and superior image resolution. These factors substantially increase the diagnostic accuracy of the examination. Three-dimensional (3D) volume data from MDCT provides various unique applications on thoracic diseases. These includes isotropic viewings, use of multiplanar reformation (MPR), maximum and minimum intensity projections (MIP and minIP), and volume rendering performed from external and internal perspectives allowing the user to "fly around" and "fly through" the structures. Recent advances in 3D volume rendering put real-time, interactive virtual reality guidance of the procedures such as bronchoscopy and surgery into practice. (キーワード) Cardiovascular Diseases / Humans / Image Processing, Computer-Assisted / Imaging, Three-Dimensional / Respiratory Tract Diseases / Thoracic Diseases / Thoracic Wall / Tomography, X-Ray Computed (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 110737 (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.2152/jmi.51.163 (文献検索サイトへのリンク) ● PubMed @ National Institutes of Health, US National Library of Medicine (PMID): 15460902 ● Search Scopus @ Elsevier (PMID): 15460902 ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.2152/jmi.51.163 (徳島大学機関リポジトリ: 110737, DOI: 10.2152/jmi.51.163, PubMed: 15460902)
8.	西谷弘, 八木浩史, 三好弘一, 上野淳二, 天野雅史 : IVR等における医療被曝局所皮膚累積線量の正確な測定法,記録法の開発研究, INNERVISION, Vol.19, No.7, 20, 2004年6月.
9.	森本忠興, 駒木幹正, 上野淳二, 苛原稔 : 都道府県の乳がん部会と精中委とのあり方, --- 乳がん部会の現状 ---, 日本乳癌検診学会誌, Vol.13, No.2, 195-204, 2004年6月.
10.	上野淳二 : 診療用放射線による患者被ばく, 四国医学雑誌, Vol.59, No.3, 122-129, 2003年6月. (徳島大学機関リポジトリ) ● Metadata: 110602 (徳島大学機関リポジトリ: 110602)
11.	西谷弘, 上野淳二, 近藤博史 : 病院情報システムとの連携·統合, 映像情報, Vol.32, No.24, 1365-1369, 2000年12月.
12.	上野淳二, 西谷弘 : 肺実質および肺抹消血管の発育異常, インナービジョン, Vol.11, No.3, 49-52, 1996年3月.
13.	西谷弘, 上野淳二, 柏原賢一, 松崎健司, Kasem Ishtiaq : 医療における三次元画像の利用, 臨床画像, Vol.11, No.4, 6-12, 1995年4月.
14.	上野淳二 : コダックレーザープリンタの使用体験, 新医療, No.236, 119-121, 1994年8月.
15.	上野淳二 : 胃(圧迫法), 画像診断, Vol.10, No.5, 604-606, 1991年1月.
16.	松崎健司, 吉永哲哉, 仁木登, 原田雅史, 西谷弘, 上野淳二 : 三次元画像情報を利用した総合診療支援システムの試み, 映像情報Medical, Vol.23, No.7, 307-310, 1991年.
17.	棚上彰仁, 上野淳二, 山子勇仁, 吉田秀策, 西谷弘, 坂東義教 : 頚部食道の異所性胃粘膜, (月刊)臨床放射線, Vol.35, No.13, 1591-1594, 1990年12月.
18.	上野淳二, 西谷弘, 仁木孝明, 笹下薫, 露口勝, 宮内隆行, 森住啓 : 読影講座, 画像診断, Vol.11, No.1, 108-114, 1990年5月.
19.	上野淳二, 山子勇仁 : 胃癌を読む IIc Review (12), --- ルーチン検査がすべて ---, モダンメディシン, Vol.19, No.3, 68-74, 1990年3月.
20.	上野淳二, 山子勇仁 : 胃癌を読む IIc Review (11), --- 意外な診断結果 ---, モダンメディシン, Vol.19, No.2, 65-74, 1990年2月.
21.	上野淳二, 山子勇仁 : 胃癌を読む IIc Review (10), --- 良性潰瘍か癌か鑑別診断(その2) ---, モダンメディシン, Vol.19, No.1, 71-81, 1990年1月.
22.	上野淳二, 山子勇仁 : 胃癌を読む IIc Review (9), --- 「IIcに似ているが··」鑑別診断(その1) ---, モダンメディシン, Vol.18, No.12, 73-79, 1989年12月.
23.	上野淳二, 山子勇仁 : 胃癌を読む IIc Review (8), --- 「圧迫」が大切 ---, モダンメディシン, Vol.18, No.11, 81-89, 1989年11月.
24.	上野淳二, 山子勇仁 : 胃癌を読む IIc Review (7), --- 部位別の「拾い上げ」 ---, モダンメディシン, Vol.18, No.10, 73-84, 1989年10月.
25.	上野淳二, 山子勇仁 : 胃癌を読む IIc Review (6), --- 周囲に隆起性変化を伴うIIc ---, モダンメディシン, Vol.18, No.9, 81-87, 1989年9月.
26.	上野淳二, 山子勇仁 : 胃癌を読む IIc Review (5), --- 小さいIIc,広いIIc ---, モダンメディシン, Vol.18, No.8, 91-105, 1989年8月.
27.	上野淳二, 山子勇仁 : 胃癌を読む IIc Review (4), --- ヒダの集まりのないIIc ---, モダンメディシン, Vol.18, No.7, 81-94, 1989年7月.
28.	上野淳二, 山子勇仁 : 胃癌を読む IIc Review (3), --- ヒダの集まりのあるIIc ---, モダンメディシン, Vol.18, No.6, 87-95, 1989年6月.
29.	上野淳二, 山子勇仁 : 胃癌を読む IIc Review (2), --- 体位変換と撮影のポイント ---, モダンメディシン, Vol.18, No.5, 67-75, 1989年5月.
30.	上野淳二, 山子勇仁 : 胃癌を読む IIc Review (1), --- 上部消化管透視で見落とさないために ---, モダンメディシン, Vol.18, No.4, 83-91, 1989年4月.
31.	上野淳二 : ルーチンのなかの一つのポイント, --- IIcの五つの顔 ---, モダンメディシン, Vol.152, No.2, 83-85, 1986年2月.

国際会議:

1.	Shoichiro Takao, Sayaka Kondo, Junji Ueno and Tadashi Kondo : Medical image diagnosis of liver cancer by hybrid deep neural network of deep logistic GMDH-type neural network and convolutional neural network, Proceedings of the Twenty-Third International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB 23rd 2018), Beppu, Jan. 2018. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 機械学習 (machine learning) / 学習アルゴリズム (learning algorithm) / 医療情報学 (medical infomatics)
2.	Shoichiro Takao, Sayaka Kondo, Junji Ueno and Tadashi Kondo : Hybrid deep neural network of deep multi-layered GMDH-type neural network and convolutional neural network and its application to medical image recognition of spleen regions, Proceedings of the Twenty-Third International Symposium on Artificial Life and Robotics(AROB 23nd 2018), Beppu, Jan. 2018. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 機械学習 (machine learning) / 学習アルゴリズム (learning algorithm) / 医療情報学 (medical infomatics)
3.	Tadashi Kondo, Sayaka Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Medical image diagnosis of liver cancer by deep multi-layered GMDH-type neural network using revised heuristic self-organization, Proceedings of the Twenty-Second International Symposium on Artificial Life and Robotics(AROB 22st 2017), Beppu, Jan. 2017. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 学習アルゴリズム (learning algorithm) / 医療情報学 (medical infomatics)
4.	Tadashi Kondo, Sayaka Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Medical image diagnosis of lung cancer by deep logistic GMDH-type neural network using revised heuristic self-organization, Proceedings of the Twenty-Second International Symposium on Artificial Life and Robotics(AROB 22st 2017), Beppu, Jan. 2017. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 学習アルゴリズム (learning algorithm) / 医療情報学 (medical infomatics)
5.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Medical image analysis of brain X-ray CT images by deep GMDH-type neural network, The proceedings of the 2016 International Conference on Artificial Life and Robotics (ICAROB 2016), 120-124, Okinawa, Jan. 2016. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 学習アルゴリズム (learning algorithm) / 医療情報学 (medical infomatics) / マルチメディア (multimedia)
6.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Medical image diagnosis of lung cancer by deep feedback GMDH-type neural network, The proceedings of the 2016 International Conference on Artificial Life and Robotics (ICAROB 2016), 125-129, Okinawa, Jan. 2016. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 学習アルゴリズム (learning algorithm) / 医療情報学 (medical infomatics) / マルチメディア (multimedia)
7.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Medical image analysis of abdominal X-ray CT images by deep multi-layered GMDH-type neural network, Proceedings of the Twenty-First International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB 21st 2016), 237-240, Beppu, Jan. 2016. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 学習アルゴリズム (learning algorithm) / 医療情報学 (medical infomatics) / マルチメディア (multimedia)
8.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Deep feedback GMDH-type neural network and its application to medical image analysis of MRI brain images, Proceedings of the Twenty-First International Symposium on Artificial Life and Robotics (AROB 21st 2016), 233-236, Beppu, Jan. 2016. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 学習アルゴリズム (learning algorithm) / 医療情報学 (medical infomatics) / ニューラルネットワーク (neural network)
9.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : The 3-dimensional medical image recognition of right and left kidneys by deep GMDH-type neural network, Proceedings of International Conference on Intelligent Informatics and Biomedical Sciences, 313-320, Okinawa, Dec. 2015. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 学習アルゴリズム (learning algorithm) / 医療情報学 (medical infomatics) / マルチメディア (multimedia)
10.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Medical image analysis of MRI brain images by deep RBF GMDH-type neural network using principal component-regression analysis, Proceedings of 2015 IIAI 4th international congress on advanced informatics, 586-592, Okayama, Jul. 2015. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 学習アルゴリズム (learning algorithm) / 医療情報学 (medical infomatics) / マルチメディア (multimedia) (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/IIAI-AAI.2015.249 (文献検索サイトへのリンク) ● Search Scopus @ Elsevier (DOI): 10.1109/IIAI-AAI.2015.249 (DOI: 10.1109/IIAI-AAI.2015.249)
11.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Medical image diagnosis of kidney regions by deep feedback GMDH-type neural network using principal component-regression analysis, Proceedings of the twentieth international symposium on artificial life and robotics 2015, 424-427, Beppu, Jan. 2015. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics) / 学習アルゴリズム (learning algorithm) / マルチメディア (multimedia)
12.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Deep multi-layered GMDH-type neural network using principal component-regression analysis and its application to medical image recognition of brain and blood vessels, Proceedings of the twentieth international symposium on aritificial life and robotics 2015, 92-95, Beppu, Jan. 2015. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics) / 学習アルゴリズム (learning algorithm) / マルチメディア (multimedia)
13.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Medical image recognition of heart regions by deep multi-layered GMDH-type neural network using principal component-regression analysis, The proceedings of international conference on artificial life and robotics (ICAROB 2015), 115-118, Oita, Jan. 2015. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics) / 学習アルゴリズム (learning algorithm) / マルチメディア (multimedia)
14.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Deep feedback GMDH-type neural network using principal component-regression analysis and its application to medical image recognition of abdominal multi-organs, The proceedings of international conference on artificial life and robotics (ICAROB 2015), 119-122, Oita, Jan. 2015. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics) / 学習アルゴリズム (learning algorithm) / マルチメディア (multimedia)
15.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Medical image recognition of abdominal multi-organs by hybrid multi-layered GMDH-type neural network using principal component-regression analysis, Proceedings of 2014 second international symposium on computing and networking, 157-163, Matuyama, Dec. 2014. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics) / 学習アルゴリズム (learning algorithm) / マルチメディア (multimedia)
16.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Hybrid feedback GMDH-type neural network using principal component-regression analysis and its application to medical image recognition of heart regions, Proceedings of inetrnational conference of SCIS and ISIS 2014, 1203-1208, kitakyushu, Dec. 2014. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics) / 学習アルゴリズム (learning algorithm) / マルチメディア (multimedia)
17.	Noboru Niki, Yoshiki Kawata, Hidenobu Suzuki, Masafumi Harada, Hideki Otsuka, Junji Ueno, Mitsuo Shimada, Tetsuji Takayama, Masahiro Abe, Haruimi Itoh, Kenji Eguchi, Masahiko Kusumoto, Takaaki Tsuchida, Hironobu Ohmatsu, Masashi Takahashi, Yasutaka Nakano, Hiroaki Sakai and Yuichi Takiguchi : Computer-aided diagnosis based on computational anatomical models:Progress overview FY2009-2013, The 5th International Symposium on the Project ``Computational Anatomy'', 39-43, Mar. 2014.
18.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Logistic GMDH-type neural network using principal component-regression analysis and its application to medical image diagnosis of lung cancer, Proceedings of the nineteenth international symposium on artificial life and robotics, 335-338, Beppu, Jan. 2014. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics) / マルチメディア (multimedia) / 学習アルゴリズム (learning algorithm)
19.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Medical image diagnosis of liver cancer by hybrid feedback GMDH-type neural network using principal component-regression analysis, Proceedings of the nineteenth international symposium on artificial life and robotics, 339-342, Beppu, Jan. 2014. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics) / マルチメディア (multimedia) / 学習アルゴリズム (learning algorithm)
20.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Feedback RBF GMDH-type neural network using principal component-regression analysis and its application to medical image diagnosis of lung cancer, Proceedings of the first international symposium on computing and networking, 155-161, Matsuyama, Dec. 2013. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics) / マルチメディア (multimedia)
21.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Hybrid multi-layered GMDH-type neural network using principal component regression analysis and its application to medical image diagnosis of liver cancer, Proceedings of 17th international conference in knowledge based and intelligent information and engineering systems, 39-48, Kitakyushu, Sep. 2013. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
22.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Hybrid feedback GMDH-type neural network using principal component-regression analysis and its application to medical image diagnosis of lung cancer, Proceedings of the eighth international conference of the innovative computing, information and control (ICICIC2013), 1-8, Kumamoto, Sep. 2013. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
23.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Medical image diagnosis of liver cancer by RBF GMDH-type neural network using principal component-regression analysis, Proceedings of the eighth international conference of the innovative computing, information and control (ICICIC2013), 1-8, Kumamoto, Sep. 2013. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
24.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Multi-layered GMDH-type neural network algorithm using principal component-regression analysis and PSS criterion, Proceedings of the 44th ISCIE International Symposium on Stochastic Systems Theory and Its Applications, 273-278, Tokyo, Jun. 2013. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics) / マルチメディア (multimedia)
25.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Medical image diagnosis of liver cancer by multi-layered GMDH-type neural network using principal component-regression analysis and PSS criterion, Proceedings of the 44th ISCIE International Symposium on Stochastic Systems Theory and Its Applications, 255-262, Tokyo, Jun. 2013. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics) / マルチメディア (multimedia)
26.	Noboru Niki, Yoshiki Kawata, Hidenobu Suzuki, Masafumi Harada, Hideki Otsuka, Junji Ueno, Mitsuo Shimada, Tetsuji Takayama, Masahiro Abe, Harumi Itoh, Masahiro Kaneko, Kenji Eguchi, Masahiko Kusumoto, Takaaki Tsuchida, Hironobu Ohmatsu, Masashi Takahashi, Yasutaka Nakano, Hiroaki Sakai and Yuichi Takiguchi : Computer-Aided Diagnosis Based on Computational Anatomical Models: Progress Overview FY2012, he 4th International Symposium on the Project ``Computational Anatomy'', 45-51, Feb. 2013.
27.	Mikio Matsuhiro, Hidenobu Suzuki, Yoshiki Kawata, Noboru Niki, Junji Ueno, Yasutaka Nakano, Emiko Ogawa, Shigero Muro, Michiaki Mishima, Hironobu Ohmatsu and Noriyuki Moriyama : Extraction method of interlobar fissure based on multi-slice CT images, Proceedings of SPIE, Vol.8670, 867031-1-867031-5, Orlando, Feb. 2013. (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1117/12.2007822 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84878409979 (DOI: 10.1117/12.2007822, Elsevier: Scopus)
28.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Hybrid multi-layered GMDH-type neural network using principal component-regression analysis and its application to medical image diagnosis of lung cancer, Proceedings of 2012 ASE International Conference on BioMedical Computing, 575-582, Washington D. C., Dec. 2012. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
29.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Hybrid feedback GMDH-type neural network self-selecting various neurons and its application to medical image diagnosis of lung cancer, Proceedings of international conference SCIS-ISIS 2012, 1925-1930, Kobe, Nov. 2012. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
30.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Hybrid multi-layered GMDH-type neural network self-selecting various neurons and its application to medical image diagnosis of liver cancer, Proceedings of international conference SCIS-ISIS 2012, 1919-1924, Kobe, Nov. 2012. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
31.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Medical image diagnosis of liver cancer by multi-layered GMDH-type neural network using principal component-regression analysis and PSS criterion, Abstracts of the 44th ISCIE international sysmposium on stochastic systems theory and its applications, 119-120, Tokyo, Nov. 2012. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics) / マルチメディア (multimedia)
32.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Multi-layered GMDH-type neural network algorithm using principal component-regression analysis and PSS criterion, Abstracts of the 44th ISCIE international symposium on stochastic systems theory and its applications, 73-74, Tokyo, Nov. 2012. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics) / マルチメディア (multimedia)
33.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Medical image diagnosis of liver cancer by revised GMDH-type neural network using feedback loop calculation, Proceedings of 2012 sixth international conference on genetic and evolutionary computing, 237-240, Kitakyushu, Aug. 2012. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics) / マルチメディア (multimedia)
34.	M. Dagvasumberel, Michio Shimabukuro, Junji Ueno, T. Nishiuchi, Takeshi Soeki, Takashi Iwase, Shoichiro Takao, Hirotsugu Yamada, Tetsuya Kitagawa and Masataka Sata : Gender disparities in the association of epicardial adipose tissue volume and coronary atherosclerosis: a 256-slice multidetector computed tomography study., ESC Congress 2012, Aug. 2012.
35.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Feedback GMDH-type neural network self-selecting various functions and its application to medical image diagnosis of lung cancer, Proceedings of 13th ACIS international conference on sofutware engineering, artificial intelligence, networking and parallel distrivuted computing (SNPD2012), 203-208, Kyoto, Aug. 2012. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics) / マルチメディア (multimedia)
36.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Medical image diagnosis of lung cancer by hybrid multi-layered GMDH-type neural network using knowlege base, Proceedings of the 2012 International Conference on Complex Medical Engineering, 663-668, Kobe, Jul. 2012. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics) / マルチメディア (multimedia)
37.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : A new multi-layered GMDH-type neural network algorithm using principal component-regression analysis, Proceedings of the 43th ISCIE International Symposium on Stochastic Systems Theory and Its Applications, 1-6, Shiga, Jul. 2012. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
38.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Medical image diagnosis of liver cancer by multi-layered GMDH-type neural network using artificial intelligence technology, Proceedings of the 43th ISCIE International Symposium on Stochastic Systems Theory and its Applications, 1-6, Shiga, Jul. 2012. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
39.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Feedback GMDH-type neural network algorithm using prediction error criterion defined as AIC, Proceedings of the 4th international conference on intelligent decision technologies, 313-322, Gifu, May 2012. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics) / マルチメディア (multimedia)
40.	Noboru Niki, Yoshiki Kawata, Hidenobu Suzuki, Masafumi Harada, Hideki Otsuka, Junji Ueno, Mitsuo Shimada, Tetsuji Takayama, Masahiro Abe, Harumi Itoh, Masahiro Kaneko, Kenji Eguchi, Masahiko Kusumoto, Takaaki Tsuchida, Hironobu Ohmatsu, Masashi Takahashi, Yasutaka Nakano, Hiroaki Sakai and Yuichi Takiguchi : Computer-aided diagnosis based on computational anatomical models: progress overview FY2011, The 3rd International Symposium on the Project ``Computational Anatomy'', 35-42, Mar. 2012.
41.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Medical image diagnosis of lung cancer by multi-layered GMDH-type neural network self-selecting functions, Proceedings of the seventeenth International Symposium on Artificial Life and Robotics 2012, 1009-1012, Beppu, Jan. 2012. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
42.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Medical image diagnosis of liver cancer by feedback GMDH-type neural network using knowlege base, Proceedings of the seventeenth International Symposium on Artificial Life and Robotics 2012, 1021-1024, Beppu, Jan. 2012. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
43.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Hybrid GMDH-type neural network using artificial intelligence and its application to medical image diagnosis of liver cancer, Proceedings of 2011 IEEE/SICE International Symposium on System Integration, 1101-1106, Kyoto, Dec. 2011. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics) (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/SII.2011.6147603 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84857559333 (DOI: 10.1109/SII.2011.6147603, Elsevier: Scopus)
44.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Medical image diagnosis of lung cancer by revised GMDH-type neural network self-selecting optimum neuron architectuers, Proceedings of 2011 IEEE/SICE International Symposium on System Integration, 1107-1112, Kyoto, Dec. 2011. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics) (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/SII.2011.6147604 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-84857584241 (DOI: 10.1109/SII.2011.6147604, Elsevier: Scopus)
45.	Tadashi Kondo and Junji Ueno : Medical Image Diagnosis of Liver Cancer by Multi-layered GMDH-type Neural Network Using Artificial Intelligence Technology, Abstracts of the 43rd ISCIE international symposium on stochastic systems theory and its applications, 32-33, Shiga, Oct. 2011. (キーワード) 医療情報学 (medical infomatics) / ニューラルネットワーク (neural network)
46.	Tadashi Kondo and Junji Ueno : A New Multi-layered GMDH-type Neural Network Algorithm Using Principal Component-Regression Analysis, Abstracts of the 43rd ISCIE international sysmposium on Stochastic systems theory and its applications, 30-31, Shiga, Oct. 2011. (キーワード) 医療情報学 (medical infomatics) / ニューラルネットワーク (neural network)
47.	Shoichiro Takao, Koichi Sairyo, Tadashi Kondo, Junji Ueno, Natsuo Yasui and Hiromu Nishitani : Lumbar spondylolysis: clinical significance of gender difference, International Skeletal Society 2011 Annual Meeting, San Diego, Sep. 2011.
48.	Tadashi Kondo and Junji Ueno : Medical image diagnosis of lung cancer by revised GMDH-type neural network using heuristic self-organization, Proceedings of SICE annual concerence 2011, 1254-1259, Tokyo, Sep. 2011. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
49.	Tadashi Kondo and Junji Ueno : Revised GMDH-type neural network using principal component-regression analysis, Proceedings of SICE annual conference 2011, 1248-1253, Tokyo, Sep. 2011. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
50.	Shoichiro Takao, Toshinori Sakai, Koichi Sairyo, Junji Ueno, Natsuo Yasui and Hiromu Nishitani : Lumbar spondylolysis: clinical significance of gender difference., The International Skeletal Society, San Diego, California, Sep. 2011.
51.	Tadashi Kondo and Junji Ueno : Fedback GMDH-type neural network and Its application to medical image analysis of liver cancer, Proceedings of the 42th ISCIE Inernational Symposium on Stochastic Systems Theory and Its Applications, 256-263, Okayama, Jun. 2011. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
52.	Noboru Niki, Yoshiki Kawata, Hidenobu Suzuki, Masafumi Harada, Hideki Otsuka, Junji Ueno, Mitsuo Shimada, Tetsuji Takayama, Masahiro Abe, Harumi Itoh, Masahiro Kaneko, kenji Eguchi, Masahiko Kusumoto, Takaaki Tsuchida, Hironobu Ohmatsu, Masashi Takahashi, Yasutaka Nakano and Hiroaki Sakai : Computer-aided diagnosis based on computational anatomical models: progress overview FY2010, The 2nd International Symposium on the Project ``Computational Anatomy'', 95-100, Mar. 2011.
53.	Tadashi Kondo and Junji Ueno : Medical image diagnosis of lung cancer by revised GMDH-type neural network using various kinds of neurons, Proceedings of the sixteenth International Symposium on Artificial Life and Robotics 2011, 866-869, Beppu, Jan. 2011. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
54.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Medical image diagnosis of liver cancer by revised GMDH-type neural network using knowledge base, Proceedings of International Forum on Medical Imaging in Asia 2011, 1-7, Naha, Jan. 2011. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
55.	Tadashi Kondo and Junji Ueno : Medical image diagnosis of liver cancer using multi-layered GMDH-type neural network, Proceedings of Joint 5th International Conference on Soft Computing and Intelligent Systems and 11th International Symposium on Advanced Intelligent Systems, 446-451, Okayama, Dec. 2010. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
56.	Tadashi Kondo and Junji Ueno : Feedback GMDH-type neural network and its application to medical image analysis of the liver cancer, Abstracts of the 42th ISCIE international symposium on stochastic systems theory and its applications, 81-82, Okayama, Nov. 2010. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
57.	Tadashi Kondo, Junji Ueno and Shoichiro Takao : Medical image diagnosis of liver cancer using neural natwork and artificial intelligence, Proceedings of the 2010 International Symposium on Intelligent Systems, No.S6-8-3, 1-6, Tokyo, Sep. 2010. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
58.	Tadashi Kondo and Junji Ueno : Nonliear system identification by feedback GMDH-type neural network with architecture self-selecting function, Proceedings of 2010IEEE Multi-Conference on System and Control, 1521-1526, Yokohama, Sep. 2010. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics) (出版サイトへのリンク) ● Publication site (DOI): 10.1109/ISIC.2010.5612889 (文献検索サイトへのリンク) ● Summary page in Scopus @ Elsevier: 2-s2.0-78649375721 (DOI: 10.1109/ISIC.2010.5612889, Elsevier: Scopus)
59.	Tadashi Kondo, Masahiro Nakagawa, Shoichiro Takao and Junji Ueno : Medical image recognition of cancer of the liver by GMDH-type neural network, Proceedings of the 41th International Symposium on Stochastic Systems Theory and Its Applications, 81-86, Kobe, Jun. 2010. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
60.	Masahiro Nakagawa, Tadashi Kondo, Shoichiro Takao and Junji Ueno : Three-dimensional medical image recognition of the lung by the revised radial basis function (RBF) network algorithm, Proceedings of the 41th ISCIE International Symposium on Stochastic Systems Theory and Its Applications, 75-80, Kobe, Jun. 2010. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
61.	Noboru Niki, Yoshiki Kawata, Hiromu Nishitani, Mitsuo Shimada, Junji Ueno, Masafumi Harada, Masahiro Abe, Hideki Otsuka, Harumi Itoh, Masahiro Kaneko, Takaaki Tuchida, Kenji Eguchi, Hironobu Ohmatsu, Masashi Takahashi and Yasutaka Nakano : Computer-aided diagnosis based on computational anatomical models, The First International Symposium on the Project ``Computational Anatomy'', 65-71, Tokyo, Feb. 2010.
62.	Chihiro Kondo, Tadashi Kondo and Junji Ueno : Feedback GMDH-type neural network algorithm and its application to medical image analysis of cancer of the liver, The Fifteenth International Symposium on Artificial Life and Robotics 2010, 790-793, Beppu, Feb. 2010. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
63.	Masahiro Nakagawa, Tadashi Kondo, Shoichiro Takao and Junji Ueno : 3-dimensional medical image recognition of the lung by the revised radial basis function (RBF) neural network algorithm, Abstracts of the 41st ISCIE International Symposium on Stochastic Systems Theory and Its Applications, 37-38, Nov. 2009. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
64.	Tadashi Kondo, Masahiro Nakagawa, Shoichiro Takao and Junji Ueno : Medical image recognition of cancer of the liver by GMDH-type neural network, Abstract of the 41st ISCIE International Symposium on Stochastic Systems Theory and Its Applications, 39-40, Nov. 2009. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
65.	Tsuyosi Kudo, Tadashi Kondo, Masahiro Nakagawa and Junji Ueno : Medical image recognition of the white and gray matters of the brain by radial basis function (RBF) neural network, Proceedings of the 40th ISCIE International Symposium on Stochastic Systems Theory and Its Applications, 259-263, Jun. 2009. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
66.	Masahiro Nakagawa, Tadashi Kondo, Tsuyosi Kudo, Shoichiro Takao and Junji Ueno : Three-dimensional medical image recognition of the cancer of the liver by artificial neural network, Proceedings of the 40th ISCIE International Symposium on Stochastic Systems Theory and Its Applications, 171-175, Jun. 2009. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
67.	Tadashi Kondo and Junji Ueno : Revised GMDH-type neural network algorithm for medical image recognition and its application to 3-dimensional medical image analysis of the heart, Proceedings of the 40th ISCIE International Symposium on Stochastic Systems Theory and Its Applications, 148-153, Jun. 2009. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
68.	Masahiro Nakagawa, Tadashi Kondo, Tsuyosi Kudo, Shoichiro Takao and Junji Ueno : Three-dimensional medical image recognition of cancer of the liver by the revised radial basis function (RBF) neural network algorithm, The Fourteenth International Symposium on Artificial Life and Robotics 2009, 385-388, Feb. 2009. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
69.	Tsuyoshi Kudo, Tadashi Kondo, Masahiro Nakagawa and Junji Ueno : Medical image recognition of the white and gray matters of the brain by radial basis function (RBF) neural network, Abstracs of the 40th ISCIE International Symposium on Stochastic Systems Theory and Its Applications, 19-20, Nov. 2008. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
70.	Tadashi Kondo and Junji Ueno : Revised GMDH-type neural network algorithm for medical image recognition and its application to 3-demensional medical image analysis of the heart, Abstracts of the 40th ISCIE International Symposium on Stochastic Systems Theory and Its Applications, 41-42, Nov. 2008. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
71.	Masahiro Nakagawa, Tadashi Kondo, Tsuyoshi Kudo and Junji Ueno : Three-dimensional medical image recognition of cancer of the liver by artificial neural network, Abstracts of the 40th ISCIE International Symposium on Stochastic Systems Theory and Its Applications, 87-88, Nov. 2008. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
72.	Tadashi Kondo and Junji Ueno : Medical Image Recognition of Abdominal Organs by RBF GMDH-type Neural Network, Proceedings of the 39th ISCIE International Symposium In Stochastic Systems Theory and Its Applications, 177-182, Jun. 2008. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
73.	Sayed Ahmad Zikri Bin Sayed Aluwee, Motokatsu Yasutomo, Mitsuru Kubo, Yoshiki Kawata, Noboru Niki, Junji Ueno and Hiromu Nishitani : Region segmentation of CT colonography using stool tagging method to improve the electronic bowel cleansing, Proc. International Symposium on Biomedical and Physiological Engineering, 62-64, Harbin, Jan. 2008.
74.	Tadashi Kondo and Junji Ueno : Medical image recognition of abdominal organs by RBF GMDH-type neural network, Abstract of the 39th ISCIE International Symposium on Stochastic Systems Theory and Applications, 56-57, SAGA, Nov. 2007. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
75.	Tadashi Kondo and Junji Ueno : Feedback GMDH-type Neural Network Self-Selecting Optimum Neural Network Architecture and Its Application to 3-Dimensional medical Image Recognition of the Lungs, Proceedings of international Workshop on Inductive Modeling 2007, 63-70, Sep. 2007. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
76.	Tadashi Kondo and Junji Ueno : Multi-Layered GMDH-type Neural Network Self-selecting Optimum Neural Network Atcbitrcture and Its Application to Nonlinear System Identification, Proceedings of international Workshop on Inductive Modeling 2007, 55-62, Sep. 2007. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
77.	Matuki Takaomi, Kudo Tsuyoshi, Tadashi Kondo and Junji Ueno : Three dimensional medical images of the lungs and brain recognized by artificial neural networks, Proceedings of SICE annual Conference 2007, 1117-1121, Sep. 2007. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
78.	Tadashi Kondo and Junji Ueno : Medical Image Recognition of Abdominal X-ray CT Images by RBF GMDH-type Neural Network, Proceedings of SICE annual Conference 2007, 1112-1116, Sep. 2007. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
79.	Matuki Takaomi, Tadashi Kondo and Junji Ueno : Three dimensional medical image recognition of the lungs using artificial neural network, Proceedings of International Symposium on Artificial Life and Robotics, No.PS3, 1-2, Jan. 2007. (キーワード) 医療情報学 (medical infomatics) / ニューラルネットワーク (neural network)
80.	Tadashi Kondo and Junji Ueno : Three dimensional medical image recognition of the brain by feedback GMDH-type neural network self-selecting optimum neural network architecture, Proceedings of International Symposium on Artificial Life and Robotics, No.GS20-2, 1-4, Jan. 2007. (キーワード) 医療情報学 (medical infomatics) / ニューラルネットワーク (neural network)
81.	Tadashi Kondo and Junji Ueno : Feedback GMDH-type neural network algorithm self-selecting optimum neural network architecture, Proceedings of International Symposium on Artificial Life and Robotics, No.GS21-4, 1-4, Jan. 2007. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
82.	Tadashi Kondo, Junji Ueno, Kazuya Kondo and Abhijit S. Pandya : An application of self-selecting algorithm for optimum neural network architecture to medical image recognition, Proceeding of the 44th SICE annual conference, 1657-1661, Aug. 2005. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
83.	Tadashi Kondo, Junji Ueno, Kazuya Kondo and Abhijit S. Pandya : An algorithm for self-selecting optimum neural network architecture, Proceeding of the 44th SICE annual conference, 1645-1650, Aug. 2005. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network)
84.	Hiromu Nishitani, Kazuhide Yoneda and Junji Ueno : Socio-economical effects of film-less PACS: comparison of pre- and post film-less operation, Berlin, Jun. 2005.
85.	Csaba Rekeczky, Yoshifumi Nishio, Akio Ushida, Tamas Roska, Junji Ueno, Ishtiaq Kasem and Hiromu Nishitani : Analogic CNN Algorithms in Bronchogenic Carcinoma Analysis, Proceedings of European Conference on Circuit Theory and Design (ECCTD'95), Vol.2, 889-892, Istanbul, Aug. 1995.
86.	Tetsuya Tozaki, Yoshiki Kawata, Noboru Niki, Junji Ueno and Hiromu Nishitani : An Image Guid System for Medical Biopsy Using Thin Slice CT Images, Computer Assisted Radiology, Vol.95, 1162-1167, Jun. 1995.

国内講演発表:

1.	髙尾正一郎, 近藤明佳, 上野淳二, 近藤正 : ディープ多層構造型GMDH-typeニューラルネットワークを用いた肝臓がんの医用画像診断, 医療情報学会・人工知能学会AIM合同研究会資料SIG-AIMED-004-03, No.004-03, 1-6, 2017年11月. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 機械学習 (machine learning) / 学習アルゴリズム (learning algorithm) / 医療情報学 (medical infomatics)
2.	髙尾正一郎, 近藤明佳, 上野淳二, 近藤正 : ディープ多層構造型GMDH-typeニューラルネットワークを用いた肺がんの医用画像診断, 第31回人工知能学会全国大会論文集, No.2J4-2in1, 1-4, 2017年6月. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 機械学習 (machine learning) / 学習アルゴリズム (learning algorithm) / 医療情報学 (medical infomatics)
3.	松廣幹雄, 鈴木秀宣, 河田佳樹, 仁木登, 上野淳二, 中野恭幸, 大松広伸, 楠本昌彦, 土田敬明, 江口研二, 金子昌弘, 森山紀之 : 3 次元マルチスライスCT 画像における胸部構造解析法, 生体医工学シンポジウム2013, 2-2-09, 2013年9月.
4.	松廣幹雄, 鈴木秀宣, 河田佳樹, 仁木登, 上野淳二, 中野恭幸, 小川惠美子, 室繁郎, 大松広伸, 森山紀之 : 3次元マルチスライスCT画像を用いた胸部構造解析, 電子情報通信学会技術研究報告医用画像, Vol.113, No.219, 11-14, 2013年9月.
5.	米田和也, 松廣幹雄, 鈴木秀宣, 河田佳樹, 仁木登, 中野恭幸, 上野淳二, 原田雅史, 森山紀之 : 胸部マルチスライスCT 画像を用いた骨粗鬆症診断支援システム, 日本医用画像工学会大会, PP1-4, 2013年8月.
6.	近藤正, 上野淳二, 髙尾正一郎 : 人工知能技術を用いたX線CT画像を対象にした医用画像診断支援システム, 電子情報通信学会技術研究報告, Vol.IBISML2013-11, 75-80, 2013年7月. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
7.	近藤正, 上野淳二, 髙尾正一郎 : 予測誤差評価基準に予測誤差平方和(PSS)を用いる多層構造型GMDH-typeニューラルネットワークとその肝臓癌の医用画像診断への応用, 電子情報通信学会技術研究報告, Vol.IE2013-7, 35-40, 2013年4月. (要約) 本研究では，予測誤差評価基準に予測誤差平方和(PSS)を用いる多層構造型GMDH-typeニューラルネットワークを用いて肝臓癌の医用画像診断を行う．本研究で用いる改良形GMDH-typeニューラルネットワークスは，PSSを用いて発見的自己組織化法によりニューラルネットワーク構造を自動的に自己組織化している．ネットワーク構造の種類は，PSSの予測誤差評価基準を最小にするように，シグモイド関数，ラジアルベース関数．多項式などの中から自己選択される．さらに，階層構造の層の数，各層のニューロン数，有益な入力変数などはPSSを最小にするように自己選択される．改良形GMDH-typeニューラルネットワークスを，肝臓癌の医用画像診断に応用して，その有効性を確認する． (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics) (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1520572359378860800 (CiNii: 1520572359378860800)
8.	松廣幹雄, 鈴木秀宣, 河田佳樹, 仁木登, 上野淳二, 中野恭幸, 大松広伸, 楠本昌彦, 土田敬明, 江口研二, 金子昌弘, 森山紀之 : 3次元マルチスライスCT画像における胸部構造解析法, 第20回日本CT検診学会学術集会, 4-3, 2013年2月.
9.	高橋英治, 河田佳樹, 仁木登, 中野恭幸, 上野淳二, 原田雅史, 森山紀之 : 胸部マルチスライスCT画像を用いた骨粗鬆症のコンピュータ支援診断, 第20回日本CT検診学会学術集会, 4-2, 2013年2月.
10.	松廣幹雄, 鈴木秀宣, 河田佳樹, 仁木登, 上野淳二, 中野恭幸, 大松広伸, 楠本昌彦, 土田敬明, 江口研二, 金子昌弘, 森山紀之 : 3次元マルチスライスCT画像における胸部構造解析法, 電子情報通信学会技術研究報告医用画像, Vol.112, No.411, 145-148, 2013年1月.
11.	高橋英治, 鈴木秀宣, 河田佳樹, 仁木登, 中野恭幸, 上野淳二, 原田雅史, 森山紀之 : ルチスライスCT画像を用いた脊椎3次元構造解析, 電子情報通信学会技術研究報告医用画像, Vol.112, No.411, 95-98, 2013年1月.
12.	近藤正, 上野淳二, 髙尾正一郎 : 予測誤差評価基準に予測誤差平方和(PSS)を用いる多層構造型GMDH-typeニューラルネットワークアルゴリズムとその非線形システム同定への応用, 電子情報通信学会技術研究報告, Vol.KBSE2012-64, 35-40, 2013年1月. (要約) 本研究ては，予側誤差評価基準に予測誤差平方和(Predlctlon Sum of Squares PSS)を用いてニューラルネットワーク構造を自己組織する改良形GMDH-typeニューラルネットワークを提案して非線形システムの同定問題に応用する．この改良形GMDH-typeニューラルネットワークスては，PSSを用いて，進化論的計算方法の一種てある発見的自己組織化法によりネットワーク構造を自己組織している．また，ネットワーク構造はシクモイド関数型構造，ラシアルヘース関数型構造，多項式型構造の中から自己選択し，階層構造の層の数，各層のニューロン数，有益な入力変数なとの構造パラメータなどもPSSを最小にするように自己選択している．さらに，ニューロンの学習計算ては，主成分回帰分析を用いて多重共線性の発生を防止して高精度計算を行っている．このニューラルネットワークの構造は，PSSを用いて自動的に自己組織化されており，従来からよく用いられているBP法を用いるシクモイト関数型ニューラルネットワークのように，ニューラルネソトワークの構造パラメータ(重みwの初期値，中間層の数，中間層のニューロン数なと)を変化させて適切なニューラルネットワーク構造を見つけ出すといった繰り返し処理を必要としない． (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics) (文献検索サイトへのリンク) ● CiNii @ 国立情報学研究所 (CRID): 1520009407608463616 (CiNii: 1520009407608463616)
13.	高橋英治, 河田佳樹, 仁木登, 中野恭幸, 上野淳二, 上野淳二, 原田雅史, 森山紀之 : 胸部マルチスライスCT 画像を用いた骨粗鬆症のコンピュータ支援診断, 第5回呼吸機能イメージング研究会学術集会, P13-4-P6-3, 2013年1月.
14.	森雄登, 鈴木秀宣, 河田佳樹, 仁木登, 大塚秀樹, 上野淳二, 原田雅史 : PET/CT 画像を用いた肺がんCAD システムの評価, 第5回呼吸機能イメージング研究会学術集会, P6-3, 2013年1月.
15.	松廣幹雄, 鈴木秀宣, 河田佳樹, 仁木登, 上野淳二, 中野恭幸, 大松広伸, 楠本昌彦, 土田敬明, 江口研二, 金子昌弘, 森山紀之 : 3次元マルチスライスCT 画像における胸部構造解析法, 第5回呼吸機能イメージング研究会学術集会, P13-3, 2013年1月.
16.	高橋英治, 河田佳樹, 仁木登, 中野恭幸, 上野淳二, 原田雅史, 森山紀之 : 胸部マルチスライスCT 画像を用いた骨粗鬆症のコンピュータ支援診断, 第5回呼吸機能イメージング研究会学術集会, P13-4, 2013年1月.
17.	近藤正, 上野淳二, 髙尾正一郎 : 発見的自己組織化の原理を用いてニューラルネットワーク構造を自己組織化する改良形GMDH-typeニューラルネットワークによる肝臓癌の医用画像診断, 電子情報通信学会技術研究報告, Vol.PRMU2012-32, 17-22, 2012年9月. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
18.	松廣幹雄, 鈴木秀宣, 河田佳樹, 仁木登, 上野淳二, 中野恭幸, 小川惠美子, 室繁郎, 大松広伸, 森山紀之 : 胸部マルチスライスCT画像における葉間裂抽出, 電子情報通信学会技術研究報告医用画像, Vol.112, No.142, 37-40, 2012年7月.
19.	近藤正, 上野淳二, 髙尾正一郎 : 予測誤差評価基準にAICを用いる改良形GMDH-typeニューラルネットワークアルゴリズム, 電子情報通信学会技術研究報告, Vol.KBSE2012-9, 49-54, 2012年5月. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
20.	近藤正, 上野淳二, 髙尾正一郎 : 多層型人工ニューラルネットワーク構造の自己組織化機能を備えた改良形GMDH-typeニューラルネットワークによる肺癌の医用画像診断, 電子情報通信学会技術研究報告, Vol.IE2012-1, 1-6, 2012年4月. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
21.	近藤正, 上野淳二, 髙尾正一郎 : 人工知能技術を用いた多層型GMDH-typeニューラルネットワークによる肝臓癌の医用画像診断, 電子情報通信学会技術研究報告, Vol.KBSE2011-53, 1-6, 2012年1月. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
22.	近藤正, 上野淳二, 髙尾正一郎 : ニューロン構造の自己選択機能を備えたフィードバックGMDH-typeニューラルネットワークによる肺癌の医用画像診断, 電子情報通信学会技術研究報告, Vol.KBSE2011-54, 7-12, 2012年1月. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
23.	西岡将規, 島田光生, 栗田信浩, 岩田貴, 佐藤宏彦, 森本慎也, 吉川幸造, 宮谷知彦, 政清史晃, 原田雅文, 上野淳二, 仁木登 : 消化器癌におけるCADSによるリンパ節転移自動診断, 日本コンピュータ外科学会誌, Vol.13, No.3, 174-175, 2011年11月.
24.	Munkhbaatar Dagvasumberel, Junji Ueno, Shoichiro Takao, 西内健, 平田陽一郎, 坂東左知子, 久岡白陽花, 林修司, 冨田紀子, 竹内秀和, Yuka Ueda, Toshiyuki Niki, Kenya Kusunose, Koji Yamaguchi, Yoshio Taketani, Takashi Iwase, Hirotsugu Yamada, Takeshi Soeki, Tetsuzo Wakatsuki, Tetsuya Kitagawa and Masataka Sata : Increased epicardial adipose tissue and coronary atherosclerosis., 第98回日本循環器学会中国・四国合同地方会, May 2011.
25.	西岡将規, 栗田信浩, 吉川幸造, 岩田貴, 森本慎也, 宮谷知彦, 政清史晃, 原田雅文, 上野淳二, 西谷弘, 仁木登, 島田光生 : CADSによるリンパ節転移自動診断(モダリティー比較), 第19回日本コンピューター外科学会, 2010年11月.
26.	近藤正, 上野淳二, 髙尾正一郎 : 人工知能を用いた肝臓癌の医用画像診断, Proceedings of JAMIT2010, No.OP4-5, 1-10, 2010年7月. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
27.	近藤正, 上野淳二, 髙尾正一郎 : 改良形GMDH-typeニューラルネットワークを用いた肝臓癌の医用画像診断, 電子情報通信学会技術研究報告, Vol.MI2010-42, 27-32, 2010年7月. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
28.	近藤正, 上野淳二 : 改良形GMDH-typeニューラルネットワークによる肝がんの医用画像診断, 第37回知能システムシンポジューム, 135-140, 2010年3月. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
29.	中川雅博, 近藤正, 髙尾正一郎, 上野淳二 : 改良形RBFネットワークを用いた肺野領域の画像認識, 中四国放射線医療技術, No.5, 168, 2009年11月. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
30.	近藤正, 上野淳二 : 最適なネットワーク構造の自己選択能力を備えた改良形GMDH-typeニューラルネットワークと心臓領域の3次元医用画像認識への応用, 電子情報通信学会技術研究報告, Vol.MI2009, No.50, 57-62, 2009年7月. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
31.	SayedAhmadZikriBinSayed Aluwee, Motokatsu Yasutomo, Mitsuru Kubo, Yoshiki Kawata, Noboru Niki, Junji Ueno and Hiromu Nishitani : Basic segmentation of colonic wall for better boundary extraction accuracy, Medical Imaging Technology, P39, Aug. 2008.
32.	河村真太朗, SayedAhmadZikriBinSayed Aluwee, 安友基勝, 久保満, 河田佳樹, 仁木登, 上野淳二, 西谷弘 : マルチスライスCT画像の大腸抽出, Medical Imaging Technology, P40, 2008年8月.
33.	Sayed AluweeAhmadZikriBinSayed, Motokatsu Yasutomo, Mitsuru Kubo, Yoshiki Kawata, Noboru Niki, Junji Ueno and Hiromu Nishitani : Electronic cleansing for CT colonography using stool tagging method based on boundary accuracy classification, 電子情報通信学会技術研究報告医用画像, Vol.107, No.461, 131-138, Jan. 2008.
34.	Sayed Zikri Bin Sayed Aluwee Ahmad, Motokatsu Yasutomo, Mitsuru Kubo, Yoshiki Kawata, Noboru Niki, Junji Ueno and Hiromu Nishitani : Improved Electronic Colon Cleansing Method for CTColonography Using Stool Tagging, CADM, 275-276, Nov. 2007.
35.	Sayed Ahmad Zikri Bin Sayed Aluwee, Yasutomo Motokatsu, Mitsuru Kubo, Yoshiki Kawata, Noboru Niki, Junji Ueno and Hiromu Nishitani : Segmentation of regions for CT colonography using stool tagging method, JAMIT, C1-6, Jul. 2007.
36.	Sayed Ahmad Zikri Bin Sayed Aluwee, Motokatsu Yasutomo, Mitsuru Kubo, Yoshiki Kawata, Noboru Niki, Junji Ueno and Hiromu Nishitani : Electronic cleansing for CT colonography using stool tagging method, IEICE Technical Report Medical Imaging, Vol.107, No.133, 35-40, Jul. 2007.
37.	Sayed Ahmad Zikri Bin Sayed Aluwee, Motokatsu Yasutomo, Mitsuru Kubo, Yoshiki Kawata, Noboru Niki, Junji Ueno and Hiromu Nishitani : Evaluation of stool tagging method for CT colonography, IEICE Technical Report Medical Imaging, Vol.106, No.509, 211-214, Jan. 2007.
38.	上野淳二 : 超多画像時代の観察・診断方法, --- 主にMDCTデータに関して ---, 2006年11月.
39.	Aluwee Ahmad Zikri Bin Sayed Sayed, Yasutomo Motokastu, Mitsuru Kubo, Yoshiki Kawata, Noboru Niki, Junji Ueno and Hiromu Nishitani : CT Colonography Using Stool Tagging Method, IEICE Technical Report Medical Imaging, Vol.106, No.226, 53-57, Sep. 2006.
40.	上野淳二, 米田和英, 森田奈緒美, 辻川哲也, 古谷かおり, 西谷弘 : MDCTボリュームデータ読影時のinteractive sliding slab non-shading VR法およびMIP法の有用性, 2006年4月.
41.	足立貴志, 安友基勝, 久保満, 河田佳樹, 仁木登, 上野淳二, 西谷弘 : Stool Tagging法に用いる大腸仮想化内視鏡, 電子情報通信学会技術研究報告医用画像, Vol.105, No.579, 53-56, 2006年1月.
42.	山田健二, 安友基勝, 富永正英, 宮田英幸, 上野淳二 : Real-ECの特性に関する検討, --- 第二報(臨床使用をふまえたときの特性) ---, 2005年12月.
43.	宮田英幸, 安友基勝, 富永正英, 山田健二, 上野淳二 : Real-ECの特性に関する検討, --- 第一報(水ファントムの表面線量分布と画質の関係) ---, 2005年12月.
44.	富永正英, 安友基勝, 山田健二, 宮田英幸, 八木浩史, 上野淳二, 西谷弘 : ファントムにおける線量分布のシミュレーション, 2005年12月.
45.	辻川哲也, 上野淳二, 湊雅子, 尾﨑享祐, 生島仁史, 丹黒章 : CT volume dataを用いたセンチネルリンパ節のナビゲーション診断法, 2005年9月.
46.	安友基勝, 上野淳二, 足立貴志, 仁木登, 河田佳樹, 米田和英, 森田奈緒美, 西谷弘 : Stool Tagging法を用いたCT colonographyに必要な画像処理, 電子情報通信学会技術研究報告 MEとバイオサイバネティックス, Vol.105, No.221, 55-58, 2005年7月.
47.	米田和英, 上野淳二, 辻川哲也, 古谷かおり, 森田奈緒美, 大塚秀樹, 西谷弘 : MDCTのボリュームデータを用いた肺結節の検出方法の検討, 2005年7月.
48.	上野淳二 : 3DCT診断とCAD, 2005年7月.
49.	足立貴志, 安友基勝, 久保満, 河田佳樹, 仁木登, 上野淳二, 西谷弘 : Stool Tagging法に用いる大腸仮想化内視鏡, JAMIT, 3-4, 2005年7月.
50.	足立貴志, 安友基勝, 久保満, 河田佳樹, 仁木登, 上野淳二, 西谷弘 : Stool Tagging法に用いる大腸仮想化内視鏡, 電子情報通信学会技術研究報告 MEとバイオサイバネティックス, Vol.105, No.221, 63-65, 2005年7月.
51.	米田和英, 上野淳二, 村瀬知也, 辻川哲也, 古谷かおり, 森田奈緒美, 大塚秀樹, 西谷弘 : MDCTのボリュームデータを用いた肺結節の検出法の検討, 2005年4月.
52.	上野淳二, 米田和英, 村瀬知也, 森田奈緒美, 西谷弘 : Stool Tagging法の検討, --- 下剤を用いないCT colonographyの前処置として ---, 2005年4月.
53.	近藤正, 上野淳二, 近藤和也 : 最適なネットワーク構造を自己選択する改良形GMDH-typeニューラルネットワークによる医用画像認識, 第32回知能システムシンポジューム論文集, 33-36, 2005年3月. (キーワード) ニューラルネットワーク (neural network) / 医療情報学 (medical infomatics)
54.	上野淳二, 村瀬知也, 米田和英, 西谷弘 : 当院におけるフィルムレスPACS半年間の使用経験, 2004年12月.
55.	上野淳二, 安田浩章, 尾﨑享祐, 川中崇, 西谷弘 : X線CTによる消化管三次元表示法, 2004年4月.
56.	竹川佳宏, 瀬尾浩二, 柏原賢一, 上野淳二, 吉田秀策, 西谷弘 : 小細胞肺癌の治療成績, 第33回日本肺癌学会中国四国地方会(高松), 1994年6月.
57.	棚上彰仁, 柏原賢一, イシュテアクカセム, 林義典, 上野淳二, 吉田秀策, 西谷弘, 竹川佳宏 : 3次元放射線治療計画システム, 第2回クリニカル・ビデオフォーラム(東京), 1994年2月.
58.	柏原賢一, 棚上彰仁, イシュテアクカセム, 林義典, 上野淳二, 吉田秀策, 竹川佳宏, 西谷弘 : 3次元治療計画システム, 第6回日本放射線腫瘍学会学術大会(福岡) 1993.11. 日本放射線腫瘍学会誌, Vol.5, No.Suppl. 1, 173, 1993年11月.
59.	橘川薫, 原田雅史, 斎藤博史, 須井修, 上野淳二, 吉田秀策, 竹川佳宏 : 進行子宮頸癌の B-M 療法, 日本医学放射線学会第70回中国・四国地方会(松山) 1988.6. 日本医学放射線学会誌, Vol.49, No.2, 123, 1989年4月.
60.	田内美紀, 高橋雅子, 原田雅史, 須井修, 山子勇人, 吉田秀策, 西谷弘, 上野淳二, 竹川佳宏 : 頭頸部悪性リンパ腫の消化管病変, 日本医学放射線学会第71回中国・四国地方会(岡山) 1988.11. 日本医学放射線学会雑誌, Vol.49, No.9, 92, 1989年4月.
61.	竹川佳宏, 上野淳二, 山子勇仁, 須井修, 河村文夫 : 高齢者子宮頸癌患者の放射線治療, 日本医学放射線学会第64回中国・四国地方会(宇部), 1985年6月.
62.	松本隆裕, 須井修, 徳元善昭, 上野淳二, 黒岡信幸, 渡辺紀昭, 竹川佳宏 : 肺血管性病変におけるエアロゾル肺吸入シンチグラフィー, 第189回徳島医学会, 1984年7月.
63.	矢部勇, 竹川佳宏, 上野淳二, 城野良三 : 悪性リンパ腫の放射線治療, 日本医学放射線学会第53回中国・四国地方会(出雲), 1979年12月.
64.	岡内宣三, 竹川佳宏, 高麗文晶, 上野淳二 : CT像と血管像より術前診断したangiomyolipomaの一例, 日本医学放射線学会第50回中国・四国地方会(米子), 1978年7月.

その他・研究会:

1.	今井芳枝, 中川美砂子, 滝本理沙, 近藤和也, 坂東孝枝, 雄西智惠美, 笹三徳, 田所由紀子, 丹黒章, 森恵子, 友竹正人, 髙尾正一郎, 上野淳二, 高橋雅子, 廣瀬千恵子, 久岡園花 : ホルモン受容体陽性閉経後乳癌に対するアロマターゼ阻害(AI)剤投与前後の症状とQOLの変化, 第69回徳島乳腺研究会, 2014年4月.
2.	松木弘量, 生島仁史, 上野淳二, 西谷弘, 竹川佳宏 : 乳癌の骨転移に関する放射線治療, 第24回徳島乳腺疾患懇話会, 1998年8月.
3.	生島仁史, 安田浩明, 上野淳二, 西谷弘, 竹川佳宏 : 乳房温存療法における放射線治療, 第21回徳島乳腺疾患懇話会, 1997年1月.
4.	平川恵士, Csaba REKECZKY, 西尾芳文, 牛田明夫, 上野淳二, Ishtiaq KASEM, 西谷弘 : CNN による医用画像への応用, 電子情報通信学会技術研究報告, Vol.CAS95 & NLP95, No.106 & 97, 43-50, 1996年1月.
5.	柏原賢一, イシェテアクカセム, 西谷弘, 棚上彰仁, 西本安雄, 森本好弘, 上野淳二, 竹川佳宏 : 食道癌の3次元放射線治療計画, 第14回四国食道疾患研究会(徳島), 1994年2月.
6.	竹川佳宏, 森本忠興, 上野淳二, 柏原賢一 : 徳島大学放射線科における乳房温存療法の現状, 第15回徳島乳腺疾患懇話会, 1994年1月.
7.	柏原賢一, 瀬尾浩二, 大塚良一, 林義典, 松本隆裕, 上野淳二, 吉田秀策, 西谷弘, 竹川佳宏 : 肺癌放射線治療における腫瘍縮小率に及ぼす化学療法の影響, 第6回徳島肺癌治療懇話会, 1992年4月.

科学研究費補助金 (KAKEN Grants Database @ NII.ac.jp)

深層学習とディープGMDH型人工知能技術による医用画像診断と感性工学への応用 (研究課題/領域番号: 18K04206 )
深層学習とDeep GMDH型人工知能技術による腹部X線CT画像解析と診断支援 (研究課題/領域番号: 15K06145 )
新しい人工知能技術を用いた腹部Ｘ線ＣＴ画像解析と診断支援 (研究課題/領域番号: 24560497 )
計算解剖モデルに基づく診断支援 (研究課題/領域番号: 21103005 )
医用画像に基づく計算解剖学の創成と診断・治療支援の高度化 (研究課題/領域番号: 21103001 )
医用X線CT画像からの知識工学を利用した肝臓癌自動検出システムの開発 (研究課題/領域番号: 21560428 )
GMDH手法によるマルチスライスCTの気管支・肺血管情報に基づく肺区域の画像認識 (研究課題/領域番号: 15560349 )
解剖学的分類に基づく知的CAD (研究課題/領域番号: 15070209 )
IVR等における医療被曝局所皮膚累積線量の正確な測定法,記録法の開発研究 (研究課題/領域番号: 14370279 )
研究者番号（60116788）による検索

名誉教授 : 上野淳二

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著書:

学術論文(審査論文):

学術論文(紀要・その他):

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