東北大学研究者紹介

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コバヤシ　トモヤ

小林　智哉

Tomoya Kobayashi

所属

大学院医学系研究科　保健学専攻　生体応用技術科学講座（画像診断学分野）

職名

助教

学位

保健医療科学博士（茨城県立医療大学大学院）

researchmap

https://researchmap.jp/kobayashitomoya

J-GLOBAL ID

202101009480322224

e-Rad 研究者番号

30603245

ORCID

https://orcid.org/0000-0001-8179-1702

委員歴 8

日本診療放射線技師会　オートプシーイメージング分科会委員長・会長

2024年8月～継続中
日本オートプシーイメージング技術学会　副理事長

2023年7月～継続中
Ai学会　理事

2014年4月～継続中
NPO法人日本磁気共鳴専門技術者認定機構　磁気共鳴専門技術者認定試験問題委員

2014年～継続中
日本オートプシー・イメージング（Ai）技術研究会　副会長

2019年5月～ 2023年7月
茨城Ai研究会　代表世話人

2016年7月～ 2022年7月
日本診療放射線技師会　Ai分科会

2011年4月～ 2022年6月
茨城県診療放射線技師会　MR研究会

2011年4月～ 2020年3月

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研究キーワード 3

画質評価
MRI
死亡時画像診断

受賞 8

IAFR-Best Student Presentation Award

2025年9月　The International Association of Forensic Radiographers　Variations in CT values of pericardial fat on postmortem CT images: Impact of cardiopulmonary resuscitation
奨励賞

2025年8月　第44回日本医用画像工学会大会　マンモグラフィを対象とした乳癌検知深層学習モデルの確信度スコアと医師診断によるカテゴリー分類との相関分析
奨励賞-JMAI AWARD

2024年8月　日本メディカルAI学会　マンモグラフィを対象とする病変検知モデルのGuided Grad-CAMを用いた着目領域の定量分析
第79回日本放射線技術学会総会学術大会 CyPos賞銀賞

2023年5月　日本放射線技術学会　スペクトラルCT時代を見据えた新しいGGOファントムの開発
First Place Research Focus Proffered Paper Award

2022年5月　International Society for MR Radiographers & Technologists　Reduction of cervical motion and ADC inaccuracy by use of neck fixation device for DWIBS Imaging
第17回オートプシーイメージング学会学術大会優秀演題

2019年8月　オートプシー・イメージング学会　加算CTにおける物理評価の検討
ISRRT World congress 2016 Best Abstract Award

2016年10月　International Society of Radiographers and Radiological Technologists　Effectiveness of Radiological Technologists’ Support in Prompt Interpretation of Postmortem Images
3rd Place Research Focus Award

2012年5月　SMRT 21th Annual Meeting　T1 and T2 Values of Postmortem Magnetic Resonance Imaging of the Liver

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論文 60

A Semi-Automated Deep Learning Model for Diagnosing Placenta Accreta Spectrum (COMPAS): Comparison with Radiologists' Interpretations. 査読有り

Ayaka Harigai, Tomomi Sato, Eichi Takaya, Shinnosuke Yamamoto, Isso Saito, Nozomi Satani, Naoki Tamura, Tomoya Kobayashi, Yuto Yamazaki, Masatoshi Saito, Kei Takase, Takuya Ueda

The Tohoku journal of experimental medicine　2026年3月12日

DOI： 10.1620/tjem.2026.J001 　
Nationwide Survey of Postmortem CT Imaging Protocols among Facilities in Japan. 査読有り

Masami Tashiro, Tomoya Kobayashi, Naomi Hamao, Kengo Sato

The Tohoku journal of experimental medicine　2026年3月12日

DOI： 10.1620/tjem.2026.J003 　
Osteoporosis prediction from Frontal Lumbar Spine X-rays 査読有り

Ryusei Inamori, Tomoya Kobayashi, Eichi Takaya, Junya Iwazaki, Carlos Makoto Miyauchi, Saori Ikumi, Yoshikazu Okamoto, Cheng Wei Lin, Sheng Che Hsiao, Qingzong Tseng, Shinya Sonobe

Journal of Clinical Densitometry　2026年1月

DOI： 10.1016/j.jocd.2025.101666 　
Operative Time Prediction by Machine Learning for Robot-Assisted Laparoscopic Radical Prostatectomy. 国際誌査読有り

Yu Suzuki, Shinya Sonobe, Yoshihide Kawasaki, Saori Ikumi, Eichi Takaya, Carlos Makoto Miyauchi, Tomoya Kobayashi, Junya Iwazaki, Hisanobu Adachi, Naoki Kawamorita, Akihiro Ito

International journal of urology : official journal of the Japanese Urological Association　2025年11月30日

DOI： 10.1111/iju.70292 　

ISSN：0919-8172

eISSN：1442-2042
Utility of multimodal deep learning model to diagnose lymph node metastasis in esophageal cancer using computed tomography and positron emission tomography images. 査読有り

Yasuharu Shinozaki, Hirotaka Ishida, Tomofumi Kaneno, Eichi Takaya, Tomoya Kobayashi, Yusuke Taniyama, Chiaki Sato, Hiroshi Okamoto, Yohei Ozawa, Takuya Ueda, Takashi Kamei

Surgery today　2025年10月18日

DOI： 10.1007/s00595-025-03152-5 　

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PURPOSE: This study aimed to assess the performance of a deep learning model using multimodal imaging for detecting lymph node metastasis in esophageal cancer in comparison to expert assessments. METHODS: A retrospective analysis was performed for 521 lymph nodes from 167 patients with esophageal cancer who underwent esophagectomy. Deep learning models were developed based on multimodal imaging, including non-contrast-enhanced computed tomography, contrast-enhanced computed tomography, and positron emission tomography imaging. The diagnostic performance was evaluated and compared with expert assessments using a receiver operating characteristic curve analysis. RESULTS: The area under the receiver operating characteristic curve values for the deep learning model were 0.81 with multimodal imaging, 0.73 with non-contrast-enhanced computed tomography, 0.72 with contrast-enhanced computed tomography, and 0.75 with positron emission tomography were calculated. The area under the curve of the deep learning model (0.81) demonstrated diagnostic performance comparable to that of experienced experts (area under the curve, 0.84; P = 0.62, DeLong's test). CONCLUSION: The multimodal deep learning model using computed tomography and positron emission tomography demonstrated performance comparable to that of experts in diagnosing the presence of lymph node metastasis, a key prognostic factor in esophageal cancer, suggesting its potential clinical utility.
Applying vision transformer to assess multi-scale morphological features in mammography for breast cancer detection: multiscale image morphological extraction vision transformer (MIME-ViT) 査読有り

Yuki Kashiwada, Eichi Takaya, Mei Hiroya, Nanako Matsuda, Takumi Yashima, Tomoya Kobayashi, Gen Tamiya, Takuya Ueda

PeerJ Computer Science　11　e3252-e3252　2025年10月15日
出版者・発行元： PeerJ
DOI： 10.7717/peerj-cs.3252 　

eISSN：2376-5992

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Background Breast cancer screening using mammography often suffers from low sensitivity and specificity, particularly in dense breast tissue. This limitation can result in missed diagnoses and unnecessary procedures. The evolution of deep learning models, such as those based on convulational neural networks (CNNs) and Vision Transformers (ViTs), presents opportunities for significant advancements. Methods This study utilized the Chinese Mammography Database (CMMD) and enhanced it with detailed annotations from two radiologists for detection tasks. The Multiscale Image Morphological Extraction Vision Transformer (MIME-ViT) model, which integrates ViT and CNN, is designed to capture multiscale morphological features from mammographic images. Training of the model prioritized segmentation and classification, employing a combination of Dice and Focal losses to effectively tackle detection tasks. Results Without pre-training, MIME-ViT achieved a mean Intersection over Union (IoU) of 0.3342 across all images, 0.3797 for mass, and 0.2491 for calcification. In terms of IoU scores, MIME-ViT’s performance was inferior to that of Detection Transformer (DETR) with pre-training, yet it surpassed the performance of DETR without pre-training. Conclusions By merging Vision Transformers with CNNs to enhance mammographic imaging analysis, the MIME-ViT model represents a significant advancement in breast cancer detection. This development marks a critical step forward in medical imaging technology, with the goal of improving early detection rates and patient outcomes. As medical imaging technology continues to evolve, MIME-ViT emerges as a key innovation, paving the way for more effective and advanced cancer screening methodologies.
PlaNet-S: an Automatic Semantic Segmentation Model for Placenta Using U-Net and SegNeXt 査読有り

Isso Saito, Shinnosuke Yamamoto, Eichi Takaya, Ayaka Harigai, Tomomi Sato, Tomoya Kobayashi, Kei Takase, Takuya Ueda

Journal of Imaging Informatics in Medicine　2025年5月27日

DOI： 10.1007/s10278-025-01549-9 　
Breast cancer classification based on breast tissue structures using the Jigsaw puzzle task in self-supervised learning. 査読有り

Keisuke Sugawara, Eichi Takaya, Ryusei Inamori, Yuma Konaka, Jumpei Sato, Yuta Shiratori, Fumihito Hario, Tomoya Kobayashi, Takuya Ueda, Yoshikazu Okamoto

Radiological physics and technology　2025年1月6日

DOI： 10.1007/s12194-024-00874-y 　

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Self-supervised learning (SSL) has gained attention in the medical field as a deep learning approach utilizing unlabeled data. The Jigsaw puzzle task in SSL enables models to learn both features of images and the positional relationships within images. In breast cancer diagnosis, radiologists evaluate not only lesion-specific features but also the surrounding breast structures. However, deep learning models that adopt a diagnostic approach similar to human radiologists are still limited. This study aims to evaluate the effectiveness of the Jigsaw puzzle task in characterizing breast tissue structures for breast cancer classification on mammographic images. Using the Chinese Mammography Database (CMMD), we compared four pre-training pipelines: (1) IN-Jig, pre-trained with both the ImageNet classification task and the Jigsaw puzzle task, (2) Scratch-Jig, pre-trained only with the Jigsaw puzzle task, (3) IN, pre-trained only with the ImageNet classification task, and (4) Scratch, that is trained from random initialization without any pre-training tasks. All pipelines were fine-tuned using binary classification to distinguish between the presence or absence of breast cancer. Performance was evaluated based on the area under the receiver operating characteristic curve (AUC), sensitivity, and specificity. Additionally, detailed analysis was conducted for performance across different radiological findings, breast density, and regions of interest were visualized using gradient-weighted class activation mapping (Grad-CAM). The AUC for the four models were 0.925, 0.921, 0.918, 0.909, respectively. Our results suggest the Jigsaw puzzle task is an effective pre-training method for breast cancer classification, with the potential to enhance diagnostic accuracy with limited data.
Time-course temperature change of refrigerated phantoms during magnetic resonance imaging (MRI): Simulation for postmortem MRI setting 査読有り

KOBAYASHI Tomoya, SHIOTANI Seiji, MURANAKA Hiroyuki, NUMANO Tomokazu, UEDA Takuya, HAYAKAWA Hideyuki, OKUDA Takahisa

Journal of JART　72　(8)　817-826　2025年
出版者・発行元： (公社)日本診療放射線技師会
ISSN：2187-2538
BCS-Net: Multi-Task Breast Cancer Screening Network Enhanced by Multi-Modality Attention.

Ruili Li, Ruiyu Li, Eichi Takaya, Zizhen Lin, Tomoya Kobayashi, Nanako Mtsuda, Takuya Ueda

ICASSP　1-5　2025年
出版者・発行元： IEEE
DOI： 10.1109/ICASSP49660.2025.10888652 　
Breast cancer classification based on the integration of diagnostic algorithms for calcifications and masses using a mixture of experts. 国際誌査読有り

Yuma Konaka, Takuya Ueda, Ryusei Inamori, Jumpei Sato, Keisuke Sugawara, Yuta Shiratori, Fumihito Hario, Eichi Takaya, Tomoya Kobayashi, Yoshikazu Okamoto

PloS one　20　(9)　e0331017　2025年

DOI： 10.1371/journal.pone.0331017 　

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PURPOSE: To investigate the effectiveness of an integrated deep-learning (DL) algorithm, the Mixture of Radiological Findings Specific Experts (MoRFSE), in breast cancer classification by imitating the diagnostic decision-making process of radiologists. METHODS: A total of 2,764 mammographic images (1,462 breast cancer, 248 benign lesions, and 1,054 normal breast tissue) from the TOMPEI-CMMD were used. The MoRFSE comprises three DL models: a gate network for categorization (gNet) and two classification expert networks (cExp and mExp) specialized in capturing the distinct characteristics of calcifications and masses, respectively. This structure imitates radiologists' comprehensive diagnostic process by applying distinct algorithms for different lesion types. The classification performance of MoRFSE was compared with the Conventional ResNet18 model. 5-fold cross-validation was used, and performance was assessed using the area under the receiver operating characteristic curve (AUC). DeLong's test was performed to evaluate statistical significance. RESULTS: MoRFSE achieved a significantly higher AUC (0.9616) compared to Conventional ResNet18 (0.9577, p = 0.001348). CONCLUSION: By integrating specialized algorithms for calcifications and masses, the MoRFSE model effectively emulates radiologists' diagnostic process. These findings suggest that MoRFSE has the potential to improve the accuracy of breast cancer diagnosis based on mammograms.
死後CT検査の撮影方法に関する実態調査—Survey on Imaging Techniques for Autopsy Imaging CT 査読有り

田代雅実, 小林智哉, 名城敦, 松井大樹, 金澤千恵, 遠藤裕貴, 深谷理人, 宮田健吏, 井戸沼俊英, 工藤靖之, 栗田準一郎, 斎藤司, 渡邊聖史

JART = 日本診療放射線技師会誌　72　(1)　26-33　2025年1月
出版者・発行元：東京 : 日本診療放射線技師会
ISSN：2187-2538
Non-contrast Enhanced MR Angiography in Pre-procedural Assessment of Aortic Annulus for Transcatheter Aortic Valve Replacement. 査読有り

Takehiro Sato, Masaki Miyasaka, Norio Tada, Tomoya Kobayashi, Mie Sakurai, Shinji Kasahara, Shinichi Suzuki, Masataka Taguri, Yoshio Machida, Takuya Ueda

The Tohoku journal of experimental medicine　2024年11月7日

DOI： 10.1620/tjem.2024.J129 　
Usefulness of fat attenuation index in postmortem CT for identifying responsible vessels in acute coronary syndromes: A case report 査読有り

Tomoya Kobayashi, Junji Mochizuki, Kazuya Tashiro, Hajime Saitou, Masahiro Yoshida, Kazunori Kaga, Ryusei Inamori, Hideyuki Hayakawa, Takahisa Okuda, Yoshikazu Okamoto

Radiology Case Reports　2024年11月

DOI： 10.1016/j.radcr.2024.08.030 　
Impact of Downsampling Size and Interpretation Methods on Diagnostic Accuracy in Deep Learning Model for Breast Cancer Using Digital Breast Tomosynthesis Images. 査読有り

Ryusei Inamori, Tomofumi Kaneno, Ken Oba, Eichi Takaya, Daisuke Hirahara, Tomoya Kobayashi, Kurara Kawaguchi, Maki Adachi, Daiki Shimokawa, Kengo Takahashi, Hiroko Tsunoda, Takuya Ueda

The Tohoku journal of experimental medicine　2024年7月25日

DOI： 10.1620/tjem.2024.J071 　
アーチファクトショー招待有り査読有り

小島慎也, 小林智哉, 古河勇樹, 福澤圭, 鈴木雄一

日本磁気共鳴医学会雑誌　44　(2)　53-75　2024年5月15日
出版者・発行元：日本磁気共鳴医学会
DOI： 10.2463/jjmrm.2024-1814 　

ISSN：0914-9457

eISSN：2434-0499

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前号から引き続き「アーチファクトショー」の解説をする．今回のファクトショーでは，主に実際のアーチファクト画像を提供，作成する担当をした．多くの問題を作成する中で，実際の臨床から少し外れたような設定をすることで得た画像もあるが，多くは臨床で身近に遭遇するものとなっている．
Deep learning model to predict Ki-67 expression of breast cancer using digital breast tomosynthesis. 査読有り

Ken Oba, Maki Adachi, Tomoya Kobayashi, Eichi Takaya, Daiki Shimokawa, Toshinori Fukuda, Kengo Takahashi, Kazuyo Yagishita, Takuya Ueda, Hiroko Tsunoda

Breast cancer (Tokyo, Japan)　2024年3月7日

DOI： 10.1007/s12282-024-01549-7 　

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BACKGROUND: Developing a deep learning (DL) model for digital breast tomosynthesis (DBT) images to predict Ki-67 expression. METHODS: The institutional review board approved this retrospective study and waived the requirement for informed consent from the patients. Initially, 499 patients (mean age: 50.5 years, range: 29-90 years) referred to our hospital for breast cancer were participated, 126 patients with pathologically confirmed breast cancer were selected and their Ki-67 expression measured. The Xception architecture was used in the DL model to predict Ki-67 expression levels. The high Ki-67 vs low Ki-67 expression diagnostic performance of our DL model was assessed by accuracy, sensitivity, specificity, areas under the receiver operating characteristic curve (AUC), and by using sub-datasets divided by the radiological characteristics of breast cancer. RESULTS: The average accuracy, sensitivity, specificity, and AUC were 0.912, 0.629, 0.985, and 0.883, respectively. The AUC of the four subgroups separated by radiological findings for the mass, calcification, distortion, and focal asymmetric density sub-datasets were 0.890, 0.750, 0.870, and 0.660, respectively. CONCLUSIONS: Our results suggest the potential application of our DL model to predict the expression of Ki-67 using DBT, which may be useful for preoperatively determining the treatment strategy for breast cancer.
アーチファクトショー招待有り査読有り

小島慎也, 小林智哉, 古河勇樹, 福澤圭, 鈴木雄一

日本磁気共鳴医学会雑誌　44　(1)　26-41　2024年2月15日
出版者・発行元：日本磁気共鳴医学会
DOI： 10.2463/jjmrm.2024-1812 　

ISSN：0914-9457

eISSN：2434-0499
A Case of Hanging with Limited Specific Postmortem Brain Imaging. 査読有り

Arata Nagai, Tomoya Kobayashi, Kyuzo Kurosawa, Kuniyasu Niizuma, Hidenori Endo

NMC case report journal　11　249-255　2024年

DOI： 10.2176/jns-nmc.2024-0113 　

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In Japan, the number of autopsies has steadily decreased. Therefore, postmortem imaging methods have positioned as valuable supplemental or complementary tools in autopsy procedures. We clinicians are increasingly faced with the need to infer cause of death from postmortem imaging findings. We report computed tomography (CT) and magnetic resonance imaging (MRI) findings of a 41-year-old man who committed suicide by hanging. CT revealed fractures of the left superior horn of the thyroid cartilage. Head MRI showed high signal intensity in the basal ganglia on the T1-weighted image and high-intensity rims along the cerebral cortex on the diffusion-weighted image; however, these were considered normal postmortem changes. There were no significant findings in the heart, major blood vessels, or abdominal organs. The contents of the stomach were minimal, and no tablets or other evidence suggestive of drug overdose were identified. Traumatic changes were not observed. Based on the scene and his circumstances, it was speculated that he died by hanging and an autopsy was not performed. This case highlights the importance of understanding normal postmortem brain imaging changes to estimate the true cause of death.
A limited overview of Forensic Radiography in six countries as presented at the ISFRI 2021 congress 査読有り

Edel Doyle, Amy-Lee Brookes, Anthony Buxton, Christina Carøe Ejlskov, Alejandro Dominguez, Dr Silke Grabherr, Dr. Tomoya Kobayashi, Fox Marttinen, Dr. Claire Robinson, Céline Schnegg

Forensic Imaging　2023年3月

DOI： 10.1016/j.fri.2023.200540 　
頸部固定補助具の背景抑制広範囲拡散強調MRIでの有効性評価査読有り

神永直崇, 小林智哉, 石森佳幸, 金居啓介, 羽部正徳, 井田正博

日本放射線技術学会雑誌　advpub　2023年
出版者・発行元：公益社団法人日本放射線技術学会
DOI： 10.6009/jjrt.2023-1327 　

ISSN：0369-4305

eISSN：1881-4883

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近年，diffusion-weighted whole-body imaging with background suppression（DWIBS）の利用が広がっており悪性腫瘍の全身検索に有用である．一方，問題点として頭頸部領域では咀嚼等の動きや身体の形状変化に伴う磁場不均一に起因する画質不良がある．これを解決すべくネックカラーと磁場均一性補正材の組み合わせによる固定補助具の有効性を検証した．健常ボランティアにおいて咀嚼運動を行いながら，高速gradient echo連続画像で計測した下顎の移動量，DWIBS画像で計測したsignal-to-noise（SNR），apparent diffusion coefficient（ADC），DWIBS画像の画質視覚評価について，固定補助具あり・なしで比較した．結果として，固定補助具により下顎の動きは大幅に抑制することができ，DWIBS画像でのSNRは上昇，ADCは低下，視覚評価点数は上昇した．いずれの項目も固定補助具の有無で有意差（P<0.001）を認めた．ネックカラーを装着し，その隙間に磁場均一性補正材を配置することで，下顎の動きを抑制しつつ磁場均一性を向上することができる．固定補助具の使用は頭頸部領域のDWIBSの画質改善に寄与する．
Automated volume measurement of abdominal adipose tissue from entire abdominal cavity in Dixon MR images using deep learning. 査読有り

Masato Takahashi, Tomomi Takenaga, Yukihiro Nomura, Shouhei Hanaoka, Naoto Hayashi, Mitsutaka Nemoto, Takahiro Nakao, Soichiro Miki, Takeharu Yoshikawa, Tomoya Kobayashi, Shinji Abe

Radiological physics and technology　16　(1)　28-38　2022年11月8日

DOI： 10.1007/s12194-022-00687-x 　

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The purpose of this study was to realize an automated volume measurement of abdominal adipose tissue from the entire abdominal cavity in Dixon magnetic resonance (MR) images using deep learning. Our algorithm involves a combination of extraction of the abdominal cavity and body trunk regions using deep learning and extraction of a fat region based on automatic thresholding. To evaluate the proposed method, we calculated the Dice coefficient (DC) between the extracted regions using deep learning and labeled images. We also compared the visceral adipose tissue (VAT) and subcutaneous adipose tissue volumes calculated by employing the proposed method with those calculated from computed tomography (CT) images scanned on the same day using the automatic calculation method previously developed by our group. We implemented our method as a plug-in in a web-based medical image processing platform. The DCs of the abdominal cavity and body trunk regions were 0.952 ± 0.014 and 0.995 ± 0.002, respectively. The VAT volume measured from MR images using the proposed method was almost equivalent to that measured from CT images. The time required for our plug-in to process the test set was 118.9 ± 28.0 s. Using our proposed method, the VAT volume measured from MR images can be an alternative to that measured from CT images.
夜間MRI検査に伴う騒音対策について査読有り

村木一夫, 谷田部克彦, 大賀亜紀穂, 小林智哉, 石森佳幸, 門間正彦

ひろき: 茨城県立医療大学付属病院研究誌　(25)　35-43　2022年11月
出版者・発行元：茨城県立医療大学付属病院
ISSN：1348-8988
Roles of radiological technologists at Tsukuba Medical Examiner's Office equipped with a computed tomography system dedicated for the examination of corpses 査読有り

Kobayashi, T., Shiotani, S., Tashiro, K., Someya, S., Yoshida, M., Numano, T., Hayakawa, H., Okuda, T.

Forensic Imaging　2022年6月

DOI： 10.1016/j.fri.2022.200508 　

ISSN：2666-2256
Fast B1 mapping based on double-angle method with T1 correction using standard pulse sequence 国際誌査読有り

Ishimori, Y., Shimanuki, T., Kobayashi, T., Monma, M.

Journal of Medical Physics　47　(1)　93-98　2022年

DOI： 10.4103/jmp.jmp_78_21 　

ISSN：1998-3913 0971-6203
Effectiveness of postmortem CT by summation of repeated scans (fused PMCT): A suddenly deceased infant with acute tonsillitis 査読有り

Moyu Yamamori, Tomoya Kobayashi, Seiji Shiotani, Kazunori Kaga, Hajime Saitou, Satoka Someya, Kazuya Tashiro, Masahiro Yoshida, Yuko Kamimura, Riho Kuramochi, Katsumi Miyamoto, Hideyuki Hayakawa

Forensic Imaging　26　2021年9月

DOI： 10.1016/j.fri.2021.200459 　

ISSN：2666-2264

eISSN：2666-2256
Portable chest X-ray examination procedures for COVID-19-positive patients : performance time necessary for radiological technologists: COVID-19陽性患者のためのポータブル胸部X線検査の手順 : 診療放射線技師が検査に要する時間査読有り

68　(6)　581-588　2021年6月

ISSN：2187-2538
Star-trail artifacts of the advanced-putrefied brain on postmortem CT 査読有り

Kobayashi, T., Yamamori, M., Shiotani, S., Numano, T., Ishimori, Y., Abe, S., Hayakawa, H.

Forensic Imaging　24　200432-200432　2021年3月
出版者・発行元： Elsevier BV
DOI： 10.1016/j.fri.2021.200432 　

ISSN：2666-2256
Improved image quality of tube phantom simulating a coronary artery by averaging repeated scans using a 320-detector row CT scanner 査読有り

Fukuoka, H., Suzuki, S., Kono, Y., Shiotani, S., Kobayashi, T.

Forensic Imaging　24　200439-200439　2021年2月
出版者・発行元： Elsevier BV
DOI： 10.1016/j.fri.2021.200439 　

ISSN：2666-2256
Skin temperature increase after whole body postmortem magnetic resonance imaging 査読有り

Tomoya Kobayashi, Seiji Shiotani, Hiroyuki Muranaka, Hajime Saitou, Kazuya Tashiro, Satoka Someya, Masahiro Yoshida, Kazunori Kaga, Katsumi Miyamoto, Hideyuki Hayakawa, Kazuhiro Homma

Forensic Imaging　23　2020年12月

DOI： 10.1016/j.fri.2020.200405 　

ISSN：2666-2264

eISSN：2666-2256
Noise reduction effect of computed tomography by image summation method (fused CT): Phantom study 査読有り

Tomoya Kobayashi, Masahiro Yoshida, Tomokazu Numano, Seiji Shiotani, Hajime Saitou, Kazuya Tashiro, Satoka Someya, Kazunori Kaga, Katsumi Miyamoto, Hideyuki Hayakawa

Forensic Imaging　23　2020年12月

DOI： 10.1016/j.fri.2020.200418 　

ISSN：2666-2264

eISSN：2666-2256
Skeletal muscular relaxation time from postmortem MR imaging of adult humans 査読有り

Kazuya Tashiro, Tomoya Kobayashi, Seiji Shiotani, Hajime Saitou, Kazunori Kaga, Satoka Someya, Masahiro Yoshida, Moyu Yamamori, Yuuko Kamimura, Riho Kuramochi, Katsumi Miyamoto, Hideyuki Hayakawa, Hiroyuki Muranaka, Kazuhiro Homma

Forensic Imaging　22　2020年9月

DOI： 10.1016/j.fri.2020.200399 　

ISSN：2666-2264

eISSN：2666-2256
Fused CT – Improved image quality of coronary arteries on postmortem CT by summation of repeated scans 査読有り

Tomoya Kobayashi, Hidehiko Fukuoka, Shogo Suzuki, Seiji Shiotani, Hajime Saitou, Kazuya Tashiro, Satoka Someya, Masahiro Yoshida, Kazunori Kaga, Moyu Yamamori, Katsumi Miyamoto, Hideyuki Hayakawa

Forensic Imaging　22　2020年9月

DOI： 10.1016/j.fri.2020.200386 　

ISSN：2666-2264

eISSN：2666-2256
Small amounts of intravascular gas on early postmortem CT may disappear on delayed postmortem CT after cold storage 査読有り

Tomoya Kobayashi, Seiji Shiotani, Moyu Yamamori, Hideyuki Hayakawa

Forensic Imaging　22　2020年9月

DOI： 10.1016/j.fri.2020.200391 　

ISSN：2666-2264

eISSN：2666-2256
Approaching the forensic significance of possible PMMR correlates in a case of assumed cardiac rigor mortis 査読有り

Hajime Saitou, Seiji Shiotani, Tomoya Kobayashi, Hideyuki Hayakawa

Forensic Imaging　21　2020年6月

DOI： 10.1016/j.fri.2020.200374 　

ISSN：2666-2264

eISSN：2666-2256
頭蓋内ステント術後評価のための1.5 T 非造影3D TOF-MRA の最適化査読有り

赤津敏哉, 石森佳幸, 小林智哉, 宮本勝美

日本放射線技術学会雑誌　75　(12)　1437-1445　2019年
出版者・発行元：公益社団法人日本放射線技術学会
DOI： 10.6009/jjrt.2019_JSRT_75.12.1437 　

ISSN：0369-4305

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The imaging parameters of non-contrast three-dimensional time-of-flight magnetic resonance angiography (3D TOF-MRA) were optimized to improve the image quality for patients treated using stent-assisted coiling. A simulated blood flow phantom with three types of stents (Enterprise 2, Neuroform Atlas, and LVIS) was imaged by changing echo time (TE), band width (BW), flip angle (FA), and matrix (phase, frequency). The difference between the signal intensity in the simulated vessel and the background was measured at each imaging condition. The ratio of this difference with and without the stent was evaluated as the relative in-stent signal (RIS). In addition, the error ratio of the stent lumen diameter was assessed by comparing the full width at half maximum (FWHM) to that measured by 3D X-ray angiography. The RIS was higher in order of LVIS, Neuroform Atlas, and Enterprise 2 in all conditions. The RIS was higher in imaging conditions with short TE, narrow BW, high FA, and large phase matrix. The highest RIS was seen with a frequency matrix of 320 in the Enterprise 2 and 256 in the others. FWHM error ratio was smaller in the same order as the RIS. FWHM error ratio was smaller in imaging conditions with short TE, large frequency matrix (>384), large phase matrix (>224), and high FA (>20°). Imaging conditions of 3D TOF-MRA that were effective to improve the image quality for stent lumen evaluation were short TE and high spatial resolution.
Myocardial relaxation times measured from postmortem magnetic resonance imaging in adult humans 査読有り

Hajime Saitou, Tomoya Kobayashi, Seiji Shiotani, Kazuya Tashiro, Katsumi Miyamoto, Hideyuki Hayakawa, Kazuhiro Homma

Journal of Forensic Radiology and Imaging　10　23-28　2017年9月

DOI： 10.1016/j.jofri.2017.07.001 　

ISSN：2212-4780

eISSN：2212-4799
Principles of fetal postmortem ultrasound: A personal review 査読有り

Takahisa Okuda, Seiji Shiotani, Tomoya Kobayashi

Journal of Forensic Radiology and Imaging　5　50-51　2016年6月1日

DOI： 10.1016/j.jofri.2016.04.001 　

ISSN：2212-4780

eISSN：2212-4799
A Survey Regarding Acceptance and Awareness of Autopsy imaging (Ai) among Radiological Technologists in Our Institution: Comparison with Those of Two Other Institutions 査読有り

Tashiro Kazuya, Kobayashi Tomoya, Someya Satoka, Miyamoto Katsumi, Takei Hiroyuki, Shiotani Seiji, Hayakawa Hideyuki

Journal of JART -English edition-　2　71-79　2016年
出版者・発行元：公益社団法人日本診療放射線技師会
DOI： 10.50836/journalofjart.2.0_71 　

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An anonymous questionnaire survey consisting of 8 questions was conducted to 35 radiological technologists in our institution regarding their feelings and awareness about autopsy imaging (Ai). Among them, 30 subjects (85%) responded, with approximately 60% of them indicating an interest in Ai, mainly for its potential contribution to society. And 90% of the respondents answered an absence of negative feelings associated with the imaging of unnaturally deceased bodies, as a matter of their routine work. However, only 30% of the respondents were aware of two recent Japanese laws regarding death-cause detection, while 70% of the respondents had awareness of a model project for pediatric Ai, suggesting insufficient knowledge of the background and reasoning behind the needs of Ai. Our survey results were compared with two other previously-published surveys. Our comparative investigation suggests necessity of more Ai-related education in training institutes, greater distribution of relevant information by the Japan Association of Radiological Technologists, and the sharing of experiences among hospital staffs, all of which will help meet the needs and social demands of Ai.
Steady-State Free-Precession Sequence for Differentiating Bronchogenic Carcinoma from Adjacent Atelectasis 査読有り

Tsukasa Saida, Seiji Shiotani, Kensaku Mori, Tomoya Kobayashi, Hiroichi Ishikawa, Hideo Ichimura, Manabu Minami

OMICS Journal of Radiology　05　(01)　2016年1月
出版者・発行元： OMICS Publishing Group
DOI： 10.4172/2167-7964.1000214 　

eISSN：2167-7964
死後CTを施行した乳児突然死症例の後方視的検討査読有り

永藤元道, 齊藤久子, 塩谷清司, 塩谷清司, 林大輔, 野末裕紀, 今井博則, 小林智哉, 河野元嗣, 菊地和徳, 早川秀幸, 市川邦男

日本小児救急医学会雑誌　15　(1)　7-13　2016年
出版者・発行元： (一社)日本小児救急医学会
ISSN：1346-8162
Hepatic relaxation times from postmortem MR imaging of adult humans 査読有り

Seiji Shiotani, Tomoya Kobayashi, Hideyuki Hayakawa, Kazuhiro Homma, Harumi Sakahara

Magnetic Resonance in Medical Sciences　15　(3)　281-287　2016年

DOI： 10.2463/mrms.mp.2015-0086 　

ISSN：1347-3182

eISSN：1880-2206
Cerebral relaxation times from postmortem MR imaging of adults 査読有り

Kazuya Tashiro, Seiji Shiotani, Tomoya Kobayashi, Kazunori Kaga, Hajime Saito, Satoka Someya, Katsumi Miyamoto, Hideyuki Hayakawa

Magnetic Resonance in Medical Sciences　14　(1)　51-56　2015年12月15日

DOI： 10.2463/mrms.2013-0126 　

ISSN：1347-3182

eISSN：1880-2206
Optimization of inversion time for postmortem fluid-attenuated inversion recovery (FLAIR) MR imaging at 1.5T: Temperature-based suppression of cerebrospinal fluid 査読有り

Kazuyuki Abe, Tomoya Kobayashi, Seiji Shiotani, Hajime Saito, Kazunori Kaga, Kazuya Tashiro, Satoka Someya, Hideyuki Hayakawa, Kazuhiro Homma

Magnetic Resonance in Medical Sciences　14　(4)　251-255　2015年11月13日

DOI： 10.2463/mrms.2014-0086 　

ISSN：1347-3182

eISSN：1880-2206
Asphyxia from choking on a piece of persimmon 査読有り

Morio Iino, Hideyuki Hayakawa, Tomoya Kobayashi, Seiji Shiotani

Journal of Forensic Radiology and Imaging　3　(2)　139-140　2015年6月1日

DOI： 10.1016/j.jofri.2014.11.007 　

ISSN：2212-4780

eISSN：2212-4799
Possibility of visualization of gastrothorax based on unenhanced postmortem computed tomography/PMCT 国際誌査読有り

Takahisa Okuda, Seiji Shiotani, Tomoya Kobayashi, Hideyuki Hayakawa, Youkichi Ohno

Legal Medicine　17　(6)　521-524　2015年

DOI： 10.1016/j.legalmed.2015.10.010 　

ISSN：1344-6223

eISSN：1873-4162
High-resolution 3D-MRI of postmortem brain specimens fixed by formalin and gadoteridol 国際誌査読有り

Yoshimasa Kanawaku, Satoka Someya, Tomoya Kobayashi, Keiko Hirakawa, Seiji Shiotani, Tatsushige Fukunaga, Youkichi Ohno, Saki Kawakami, Jun Kanetake

Legal Medicine　16　(4)　218-221　2014年7月

DOI： 10.1016/j.legalmed.2014.03.003 　

ISSN：1344-6223

eISSN：1873-4162
Optimization of inversion time for postmortem short-tau inversion recovery (STIR) MR imaging. 査読有り

Tomoya Kobayashi, Masahiko Monma, Takeshi Baba, Yoshiyuki Ishimori, Seiji Shiotani, Hajime Saitou, Kazunori Kaga, Katsumi Miyamoto, Hideyuki Hayakawa, Kazuhiro Homma

Magnetic resonance in medical sciences : MRMS : an official journal of Japan Society of Magnetic Resonance in Medicine　13　(2)　67-72　2014年

DOI： 10.2463/mrms.2013-0046 　

ISSN：1347-3182

eISSN：1880-2206
Immediate non-traumatic postmortem computed tomographic demonstration of myocardial intravascular gas of the left ventricle: effects from cardiopulmonary resuscitation. 国際誌査読有り

Takahisa Okuda, Seiji Shiotani, Tomoya Kobayashi, Mototsugu Kohno, Hideyuki Hayakawa, Kazunori Kikuchi, Kunio Suwa

SpringerPlus　2　(1)　86-86　2013年12月

DOI： 10.1186/2193-1801-2-86 　

ISSN：2193-1801

eISSN：2193-1801
Background and current status of postmortem imaging in Japan: Short history of " Autopsy imaging (Ai)" 国際誌査読有り

Takahisa Okuda, Seiji Shiotani, Namiko Sakamoto, Tomoya Kobayashi

Forensic Science International　225　(1-3)　3-8　2013年

DOI： 10.1016/j.forsciint.2012.03.010 　

ISSN：0379-0738

eISSN：1872-6283
A case of fatal cervical discoligamentous hyperextension injury without fracture: Correlation of postmortem imaging and autopsy findings 国際誌査読有り

Takahisa Okuda, Seiji Shiotani, Hideyuki Hayakawa, Kazunori Kikuchi, Tomoya Kobayashi, Youkichi Ohno

Forensic Science International　225　(1-3)　71-74　2013年

DOI： 10.1016/j.forsciint.2012.04.035 　

ISSN：0379-0738

eISSN：1872-6283
T_1, T_2マッピングツールにおける計測精度の評価査読有り

小林智哉, 大久保淳, 門間正彦, 馬場健, 石森佳幸, 今井広, 篠田和哉, 宮本勝美

日本磁気共鳴医学会雑誌　32　(2)　66-75　2012年5月15日

ISSN：0914-9457
Postmortem pulmonary edema: A comparison between immediate and delayed postmortem computed tomography 国際誌査読有り

Seiji Shiotani, Tomoya Kobayashi, Hideyuki Hayakawa, Kazunori Kikuchi, Mototsugu Kohno

Legal Medicine　13　(3)　151-155　2011年5月

DOI： 10.1016/j.legalmed.2010.12.008 　

ISSN：1344-6223
特集 MRI 第2回 Aiを理解する~死後MRIにおける信号変化~

小林智哉, 小林智哉, 磯辺智範, 門間正彦, 齋藤創, 加賀和紀, 染谷聡香, 石森佳幸, 宮本勝美, 塩谷清司

日本放射線技師会誌　58　(12)　1160-1167　2011年
出版者・発行元： (公社)日本診療放射線技師会
ISSN：0287-9395
Characteristic signal intensity changes on postmortem magnetic resonance imaging of the brain 査読有り

Tomoya Kobayashi, Seiji Shiotani, Kazunori Kaga, Hajime Saito, Kousaku Saotome, Katsumi Miyamoto, Mototsugu Kohno, Kazunori Kikuchi, Hideyuki Hayakawa, Kazuhiro Homma

Japanese Journal of Radiology　28　(1)　8-14　2010年1月

DOI： 10.1007/s11604-009-0373-9 　

ISSN：1867-1071

eISSN：1867-108X
Postmortem magnetic resonance imaging dealing with low temperature objects 査読有り

Tomoya Kobayashi, Tomonori Isobe, Seiji Shiotani, Hajime Saito, Kousaku Saotome, Kazunori Kaga, Katsumi Miyamoto, Kazunori Kikuchi, Hideyuki Hayakawa, Hiroyoshi Akutsu, Kazuhiro Homma

Magnetic Resonance in Medical Sciences　9　(3)　101-108　2010年

DOI： 10.2463/mrms.9.101 　

ISSN：1347-3182

eISSN：1880-2206
救急救命の画像診断木のCT石のCT

塩谷清司, 上野幸廣, 阿竹茂, 河野元嗣, 菊地和徳, 小林智哉, 加賀和紀, 早川秀幸

映像情報Medical　41　(4)　418-424　2009年
出版者・発行元：産業開発機構(株)
ISSN：1346-1354
診療放射線技師のためのAi(Autopsy imaging)入門第4回死後画像所見

塩谷清司, 齋藤創, 糸屋沙央梨, 瀬尾芳子, 小林智哉, 五月女康作, 加賀和紀, 金久保雄樹, 宮本勝美, 阿竹茂, 河野元嗣, 菊地和徳, 早川秀幸

日本放射線技師会雑誌　56　(5)　459-469　2009年
出版者・発行元： (公社)日本診療放射線技師会
ISSN：0287-9395
Autopsy imaging 3.Autopsy imaging-日本医学放射線学会が日本医師会宛に提出した「死亡時画像診断に関する意見書」に沿った解説-

塩谷清司, 菊地和徳, 早川秀幸, 阪本奈美子, 上野幸廣, 阿竹茂, 河野元嗣, 鈴木将玄, 齋藤創, 糸屋沙央梨, 瀬尾芳子, 小林智哉, 五月女康作, 加賀和紀, 宮本勝美

日独医報　53　(3/4)　440-464　2008年
出版者・発行元：バイエル薬品(株)
ISSN：0912-0351
造影CTにおける至適造影剤投与方法を探る当院造影CTの現状

小林智哉, 塩谷清司, 加賀和紀, 池垣淳也, 木村香緒里, 根本達哉, 宮本勝美, 椎貝真成, 野口祐一, 仁科秀崇

映像情報Medical　39　(8)　696-702　2007年
出版者・発行元：産業開発機構(株)
ISSN：1346-1354

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MISC 59

Ai検査ガイドライン改訂３版の誕生と今後に期待すること招待有り

金山秀和, 小林智哉, 高橋伸光, 田代和也, 佐々木保, 都丸健一, 加藤勲, 中川太樹, 大川剛史, 阿部一之

24　(3)　54-56　2026年3月
IAFR/SORSA 2025 学会参加報告招待有り

小林智哉

Rad Fan　24　(3)　40-43　2026年3月
エキスパートが選ぶ！この製品１位から１０位まで ITEM of the Year 2025. Rad Fan PLUS 招待有り

Rad Fan PLUS（2025年4月号別冊付録）　8-9　2025年4月
オートプシー・イメージング2025 死後温度変化がMR画像コントラストおよび磁化率アーチファクトに与える影響-ファントム実験- 招待有り

小田まりや, 小林智哉, 高橋優花, 黒沢久三, 岡本嘉一

Rad Fan　23　(3)　82-86　2025年2月

ISSN： 1348-3498
術前の臨床データから骨盤リンパ節転移を予測する機械学習モデルの構築

久木元詩央香, 重田昌吾, 村川東, 萩原達也, 高屋英知, 小林智哉, 宮内誠, 岩崎淳也, 園部真也, 渡邉善, 石橋ますみ, 島田宗昭, 齋藤昌利

日本婦人科腫瘍学会学術講演会プログラム・抄録集(Web)　67th　2025年
0.2TMRI画像を用いた小児の肘内側側副靱帯の同定におけるAIモデルの精度検証

稲森瑠星, 小林智哉, 小林智哉, 高屋英知, 高屋英知, 岡本嘉一, 岡本嘉一

日本メディカルAI学会学術集会プログラム・抄録集　7th　2025年
文章埋め込みモデルを用いた診療録検索の検証

田中翔, 高屋英知, 高屋英知, 小林智哉, 小林智哉, 宮内誠カルロス, 岩崎淳也, 園部真也, 園部真也, 園部真也

日本メディカルAI学会学術集会プログラム・抄録集　7th　2025年
U-Netを用いた0.2T肘MRI画像におけるデノイズ性能の検証:損失関数とResidual Blockによる検討

稲森瑠星, 小林智哉, 小林智哉, 高屋英知, 高屋英知, 岡本嘉一, 岡本嘉一

日本メディカルAI学会学術集会プログラム・抄録集　7th　2025年
心臓MRI画像を用いた3DセグメンテーションにおけるSuPreMの有用性の検証

稲森瑠星, 小林智哉, 小林智哉, 高屋英知, 高屋英知, 岡本嘉一, 岡本嘉一

日本メディカルAI学会学術集会プログラム・抄録集　7th　2025年
エキスパートが選ぶ！この製品１位から１０位まで ITEM of the Year 2024. Rad Fan PLUS 招待有り

小林智哉

Rad Fan PLUS（2024年4月号別冊付録）　10-11　2024年4月
診療録のテキスト類似性計算手法の探索:電子カルテデータの横断的利用に向けた研究

宮内誠カルロス, 岩崎淳也, 高屋英知, 小林智哉, 園部真也

日本メディカルAI学会学術集会プログラム・抄録集　6th　2024年
マンモグラフィ画像の階調数がAIモデルの精度に及ぼす影響-CNNにおける乳腺濃度分類の精度検証-

小林智哉, 小林智哉, 稲森瑠星, 高屋英知, 高屋英知, 宮内誠カルロス, 岩崎淳也, 園部真也, 園部真也, 園部真也, 植田琢也, 植田琢也

日本メディカルAI学会学術集会プログラム・抄録集　6th　2024年
集中治療室退室後患者がハイケアユニットを経由することの費用対効果分析-日本全国DPCデータを用いた後方視的解析-

井汲沙織, 井汲沙織, 志賀卓弥, 高屋英知, 高屋英知, 岩崎淳也, 宮内誠カルロス, 小林智哉, 園部真也, 園部真也, 園部真也, 園部真也, 山内正憲

日本メディカルAI学会学術集会プログラム・抄録集　6th　2024年
医療画像を用いた深層学習DataAugmentationにおけるSuperMixの有効性の検証

稲森瑠星, 高屋英知, 小林智哉, 植田琢也, 植田琢也

日本メディカルAI学会学術集会プログラム・抄録集　6th　2024年
脳血管内治療における手技合併症率算出モデルのAIを用いた構築

永井新, 永井新, 高屋英知, 高屋英知, 小林智哉, 小林智哉, 宮内誠カルロス, 岩崎淳也, 園部真也, 園部真也, 園部真也, 園部真也

日本メディカルAI学会学術集会プログラム・抄録集　6th　2024年
マルチスケールでの画像形態的特徴抽出を想定したVision Transformerによるマンモグラフィ乳癌同定深層学習モデル(MIME-ViT)の開発

柏田祐樹, 高屋英知, 小林智哉, 植田琢也, 植田琢也

日本メディカルAI学会学術集会プログラム・抄録集　6th　2024年
自然言語処理に基づく診療録仮名化データセットの構築

高屋英知, 宮内誠カルロス, 岩崎淳也, 小林智哉, 園部真也

日本メディカルAI学会学術集会プログラム・抄録集　6th　2024年
同じ条件で一回前後のみ観測される二値従属変数のそれぞれの条件における確率分布推定

園部真也, 園部真也, 園部真也, 永井新, 永井新, 高屋英知, 小林智哉, 宮内誠カルロス, 岩崎淳也

日本メディカルAI学会学術集会プログラム・抄録集　6th　2024年
24万人分の診療録を用いた日本語版医療用大規模言語モデル構築の試み

岩崎淳也, 高屋英知, 宮内誠カルロス, 小林智哉, 園部真也

日本メディカルAI学会学術集会プログラム・抄録集　6th　2024年
マンモグラフィを対象とする病変検知モデルのGuided Grad-CAMを用いた着目領域の定量分析

嶋屋拓朗, 志野亮作, 小林智哉, 柏田祐樹, 高屋英知, 植田琢也

日本メディカルAI学会学術集会プログラム・抄録集　6th　2024年
スペクトラルCT時代に対応する新しいGGOファントム素材の提案

沼野智一, 小林智哉, 三澤雅樹

日本放射線技術学会総会学術大会予稿集　80th　2024年

ISSN： 1884-7846
臨床医がAI技術を理解する意義

園部真也, 園部真也, 園部真也, 園部真也, 園部真也, 新妻邦泰, 新妻邦泰, 新妻邦泰, 新妻邦泰, 永井新, 永井新, 永井新, 竹内洋平, 竹内洋平, 田宮元, 田宮元, 岩崎淳也, 宮内誠, 小林智哉, 高屋英知, 川上英良, 石川哲朗, 遠藤英徳

日本脳神経血管内治療学会学術集会抄録集(Web)　40th　2024年

ISSN： 2759-6907
四万十町発!!大規模災害時DVI(災害被害者身元確認作業)のAi活用について

大川剛史, 小林智哉, 吉田昌弘, 松延佑将, 川端潤, 田村正樹

地域医療　61　(2)　227-229　2023年9月
出版者・発行元： (公社)全国国民健康保険診療施設協議会
ISSN： 0289-9752
エキスパートが選ぶ！この商品１位から１０位まで ITEM of the Year 2023. Rad Fan PLUS 招待有り

小林智哉

Rad Fan PLUS（2023年4月号別冊付録）　8-9　2023年4月
【2023年のRadiology～今年はこうなる!～】「オートプシー・イメージング」のトレンドと最新動向 USとDeep Learningの活用について招待有り

小林智哉

Rad Fan　21　(4)　52-57　2023年3月
出版者・発行元： (株)メディカルアイ
ISSN： 1348-3498
【オートプシー・イメージング 2023】Aiにおける画像技術のアプローチ招待有り

小林智哉

Rad Fan　21　(3)　94-97　2023年2月
出版者・発行元： (株)メディカルアイ
ISSN： 1348-3498
【オートプシー・イメージング 2023】国家試験で取り上げられたオートプシー・イメージング

山盛萌夕, 塩谷清司, 小林智哉, 早川秀幸

Rad Fan　21　(3)　133-140　2023年2月
出版者・発行元： (株)メディカルアイ
ISSN： 1348-3498
PlaNet-S: Automatic Semantic Segmentation of Placenta.

Shinnosuke Yamamoto, Isso Saito, Eichi Takaya, Ayaka Harigai, Tomomi Sato, Tomoya Kobayashi, Kei Takase, Takuya Ueda

CoRR　abs/2312.11580　2023年

DOI： 10.48550/arXiv.2312.11580 　

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[Purpose] To develop a fully automated semantic placenta segmentation model that integrates the U-Net and SegNeXt architectures through ensemble learning. [Methods] A total of 218 pregnant women with suspected placental anomalies who underwent magnetic resonance imaging (MRI) were enrolled, yielding 1090 annotated images for developing a deep learning model for placental segmentation. The images were standardized and divided into training and test sets. The performance of PlaNet-S, which integrates U-Net and SegNeXt within an ensemble framework, was assessed using Intersection over Union (IoU) and counting connected components (CCC) against the U-Net model. [Results] PlaNet-S had significantly higher IoU (0.73 +/- 0.13) than that of U-Net (0.78 +/- 0.010) (p<0.01). The CCC for PlaNet-S was significantly higher than that for U-Net (p<0.01), matching the ground truth in 86.0\% and 56.7\% of the cases, respectively. [Conclusion]PlaNet-S performed better than the traditional U-Net in placental segmentation tasks. This model addresses the challenges of time-consuming physician-assisted manual segmentation and offers the potential for diverse applications in placental imaging analyses.
エキスパートが選ぶ！この商品１位から１０位まで ITEM of the Year 2022. Rad Fan PLUS 招待有り

小林智哉

Rad Fan PLUS（2022年4月号別冊付録）　18-19　2022年4月
【オートプシー・イメージング2022 CLINICAL REPORT】海外のテレビドラマに登場したバーチャル・オートプシー

山盛萌夕, 小林智哉, 塩谷清司, 早川秀幸

Rad Fan　20　(3)　103-110　2022年2月
出版者・発行元： (株)メディカルアイ
ISSN： 1348-3498
【オートプシー・イメージング2022|CLINICAL REPORT】遺体専用CTを用いた採血方法の考案招待有り

齋藤創, 小林智哉, 加賀和紀, 染谷聡香, 田代和也, 吉田昌弘, 山盛萌夕, 宮本勝美, 早川秀幸

Rad Fan　20　(3)　96-99　2022年2月
出版者・発行元： (株)メディカルアイ
ISSN： 1348-3498
【オートプシー・イメージング2022|CLINICAL REPORT】死亡時医学検索推進会議による院内状況の変化招待有り

吉田昌弘, 小林智哉, 加賀和紀, 齋藤創, 染谷聡香, 田代和也, 山盛萌夕, 倉持里帆, 宮本勝美, 阿竹茂

Rad Fan　20　(3)　100-102　2022年2月
出版者・発行元： (株)メディカルアイ
ISSN： 1348-3498
【オートプシー・イメージング2022|CLINICAL REPORT】海外のテレビドラマに登場したバーチャル・オートプシー招待有り

山盛萌夕, 小林智哉, 塩谷清司, 早川秀幸

Rad Fan　20　(3)　103-110　2022年2月
出版者・発行元： (株)メディカルアイ
ISSN： 1348-3498
診療放射線技師が知っておくべき死亡時画像診断(Autopsy imaging:Ai)の現状と最新の動向招待有り

小林智哉

JART: 日本診療放射線技師会誌　68　(5)　531-536　2021年5月
出版者・発行元： (公社)日本診療放射線技師会
ISSN： 2187-2538
【オートプシー・イメージング2021】日本のテレビドラマに登場したAi 招待有り

山盛萌夕, 小林智哉, 塩谷清司, 早川秀幸

Rad Fan　19　(3)　73-81　2021年2月
出版者・発行元： (株)メディカルアイ
ISSN： 1348-3498
オートプシー・イメージング 2021 法医学分野のAi-CT撮影技術に関する情報提供~fused CT・Star-trail artifact・体内金属の描出~ 招待有り

小林智哉

Rad Fan　19　(3)　30-32　2021年
出版者・発行元： (株)メディカルアイ
ISSN： 1348-3498
当院におけるCOVID-19陽性患者の対応招待有り

田中昌哉, 小林智哉, 宮本勝美

Rad Fan　18　(13)　67-69　2020年11月
出版者・発行元： (株)メディカルアイ
ISSN： 1348-3498
オートプシー・イメージング2020~これを見ればAiのトレンドがわかる!~大規模災害時DVI(災害被害者身元確認作業)のAi活用について招待有り

大川剛史, 大川剛史, 小林智哉, 吉田昌弘, 松延佑将, 川端潤, 田村正樹

Rad Fan　18　(3)　58-60　2020年
出版者・発行元： (株)メディカルアイ
ISSN： 1348-3498
ウイズコロナ時代の放射線部/科の対応 COVID-19に感染した遺体のAi-CT撮影の実際-日本オートプシー・イメージング(Ai)技術研究会緊急アンケート調査から- 招待有り

木口雅夫, 小沼徹哉, 小沼徹哉, 中戸研吾, 中戸研吾, 尾形学, 尾形学, 小林智哉, 小林智哉, 田代和也, 田代和也, 中川太樹, 中川太樹, 阿部一之

Rad Fan　18　(10)　42-45　2020年
出版者・発行元： (株)メディカルアイ
ISSN： 1348-3498
周術期の画像診断~きほんの「き」~単純X線,X線CT,MRIのきほんの「き」原理のおさらいから始めよう招待有り

小林智哉, 塩谷清司

Lisa　27　(3)　282-288　2020年
出版者・発行元： (株)メディカル・サイエンス・インターナショナル
ISSN： 1340-8836

eISSN： 1883-5511
Current Topics 死後変化から学ぶ画像診断外傷以外の症例における死後MRI

小林智哉, 齋藤創, 田代和也, 塩谷清司

臨床画像　35　(5)　608-616　2019年5月26日
出版者・発行元： (株)メジカルビュー社
DOI： 10.18885/j01843.2019248636 　

ISSN： 0911-1069
疾病診断(症候別)死後画像診断(postmortem imaging)非造影死後MRI 招待有り

原田舟, 塩谷清司, 加賀和紀, 小林智哉, 早川秀幸

臨床画像　35　(4月増刊)　114-116　2019年
出版者・発行元： (株)メジカルビュー社
ISSN： 0911-1069
オートプシー・イメージング[Ai]第八弾高精度の死因究明に向けた定量化技術の最新動向 IV 地域医療におけるAiの最新動向 4.アンケート結果から見る茨城県におけるAiの現状と展望招待有り

田代和也, 小林智哉, 安達義輝, 飯泉均, 小沼徹哉, 櫻井常男, 椎名文哉, 染谷聡香, 高野秀喜, 田所俊介, 藤田法久

Innervision　33　(12)　51-55　2018年
出版者・発行元： (株)インナービジョン
ISSN： 0913-8919
オートプシー・イメージング[Ai]第八弾高精度の死因究明に向けた定量化技術の最新動向 VI 海外におけるAiの最新動向 2.イギリス保健省が発表した死後画像診断サービスに関する報告書その7 招待有り

塩谷清司, 飯野守男, 小林智哉

Innervision　33　(12)　65-69　2018年
出版者・発行元： (株)インナービジョン
ISSN： 0913-8919
シーン別画像診断のいま-社会的要求への対応と課題 Scene Vol.12 オートプシー・イメージング(Ai)第七弾:多死社会の到来で多様化するニーズに対応するAiの最前線 VII 海外におけるAiの最新動向 4.イギリス保健省が発表した死後画像診断サービスに関する報告書その6 招待有り

飯野守男, 塩谷清司, 小林智哉

Innervision　33　(1)　62-64　2017年
出版者・発行元： (株)インナービジョン
ISSN： 0913-8919
Ai分科会 4)AiにおけるMRI検査技術招待有り

小林智哉

日本診療放射線技師会誌　64　(5)　581-585　2017年
出版者・発行元： (公社)日本診療放射線技師会
ISSN： 2187-2538
死後MRIの最適化が死因確定率を上昇させる

小林智哉, 塩谷清司, 塩谷清司, 早川秀幸, 加賀和紀, 斎藤創, 染谷聡香, 田代和也

大和証券ヘルス財団研究業績集　39　(39)　17-22　2016年
出版者・発行元： (公財)大和証券ヘルス財団

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死後MRIの最適化が死因確定率を上昇させるか検討した。MRI画像の閾値である緩和時間(T1値、T2値)を死後の脳、心臓、肝臓において計測した。解剖予定の遺体(30例/年)に対し、解剖前日に臨床用MRI(1.5T)を用いて死後MRIを施行した。その際に通常のMRI撮像に加えて、緩和時間を計測した。生体と比較して、T1値は脳と心臓、T2値は肝臓で有意に短縮した。臓器の近似式のなかで、相関が強く、切片に対する傾きの割合が大きいものは、脳脊髄腋のT1値であった。FLAIR法において、RTを予め測定しておくとT1値とInversion Time(TI)値を計算でき、これによって撮像条件を最適化すると、有意な病変による信号変化を正確に評価することが可能となった。
シーン別画像診断のいま-社会的要求への対応と課題オートプシー・イメージング(Ai)第六弾迫りくる多死社会とAiの役割-社会インフラとしての現状と今後の展開 IV 地域医療におけるオートプシー・イメージング(Ai)の実際 4.筑波剖検センターに導入されたAi専用CT活用の現状招待有り

早川秀幸, 小林智哉, 吉田昌弘, 加賀和紀, 齋藤創, 染谷聡香, 田代和也

Innervision　32　(1)　40-42　2016年
出版者・発行元： (株)インナービジョン
ISSN： 0913-8919
シーン別画像診断のいま-社会的要求への対応と課題オートプシー・イメージング(Ai)第六弾迫りくる多死社会とAiの役割-社会インフラとしての現状と今後の展開 VII 海外におけるオートプシー・イメージング(Ai)の最新事情 1.イギリス保健省が発表した死後画像診断サービスに関する報告書その5 招待有り

塩谷清司, 小林智哉, 飯野守男

Innervision　32　(1)　67-70　2016年
出版者・発行元： (株)インナービジョン
ISSN： 0913-8919
死亡時画像診断(Ai)の実態調査平成26年度Ai実態調査アンケート報告招待有り

樋口清孝, 阿部一之, 小林智哉, 武井宏行

日本診療放射線技師会誌　63　(3)　323-328　2016年
出版者・発行元：日本診療放射線技師会
ISSN： 2187-2538
最新画像の原理と臨床オートプシー・イメージングにおける死後小児MRI 招待有り

小林智哉, 塩谷清司

小児外科　47　(5)　556-562　2015年
出版者・発行元： (株)東京医学社
ISSN： 0385-6313
シーン別画像診断のいま Scene Vol.9 オートプシー・イメージング(Ai)第五弾:社会インフラとしてのAiの普及と適切な活用に向けて IV オートプシー・イメージング(Ai)をめぐる海外の動向 2.イギリス保健省が発表した死後画像診断サービスに関する報告書その4 招待有り

塩谷清司, 小林智哉, 飯野守男

Innervision　31　(1)　64-67　2015年
出版者・発行元： (株)インナービジョン
ISSN： 0913-8919
ポリマーゲル線量計のMR測定時における温度依存性

川村拓, SHINODA Kazuya, KOBAYASHI Tomoya, MONMA Masahiko, ISHIMORI Yoshiyuki, MIYAMOTO Katsumi, SATO Hitoshi, SAKAE Takeji

医学物理 Supplement　34　(1)　2014年

ISSN： 1345-5362
AiにおけるMRI技術(MRI検査の立場から)

小林智哉

日本診療放射線技師会誌　61　(2)　175-176　2014年
出版者・発行元： (公社)日本診療放射線技師会
ISSN： 2187-2538
シーン別画像診断のいま-社会的要求への対応と課題 Scene Vol.7 オートプシー・イメージング(Ai)第四弾黎明期から普及期に向けてさらなる展開 V オートプシー・イメージング(Ai)の海外事情 1.イギリス保健省が発表した死後画像診断サービスに関する報告書その3 招待有り

飯野守男, 塩谷清司, 奥田貴久, 小林智哉

Innervision　30　(1)　57-61　2014年
出版者・発行元： (株)インナービジョン
ISSN： 0913-8919
Aiって何?~オートプシー・イメージング普及への一里塚 Aiを考えるにあたって招待有り

塩谷清司, 小林智哉, 阿竹茂, 河野元嗣, 鈴木將玄, 菊地和徳, 早川秀幸

映像情報Medical　45　(4)　2-3　2013年
出版者・発行元：産業開発機構(株)
ISSN： 1346-1354
シーン別画像診断のいま Scene Vol.6 オートプシー・イメージング(Ai)第三弾:さらなる普及と教育・研修への取り組み I 死因不明社会との訣別に向けた現状と課題 7.イギリス保健省が発表した死後画像診断サービスに関する報告書その2 招待有り

齋藤創, 小林智哉, 塩谷清司, 飯野守男

Innervision　29　(1)　23-24　2013年
出版者・発行元： (株)インナービジョン
ISSN： 0913-8919
Step up MRI 2012-機能評価と機能画像の架け橋-VII ISMRMから読み解くMRI最新動向 2.技術の視点から見たISMRM2012のトピックス-SMRT受賞発表経験を含めて招待有り

小林智哉, 小林智哉

Innervision　27　(9)　2012年

ISSN： 0913-8919
死後CT症例 1)筑波メディカルセンター編招待有り

塩谷清司, 加賀和紀, 小林智哉, 齊藤創, 河野元嗣, 菊地和徳, 早川秀幸

臨床画像　28　(6)　723-728　2012年
出版者・発行元： (株)メジカルビュー社
ISSN： 0911-1069

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書籍等出版物 25

RadFan2026年3月号

小林智哉, 塩谷清司

2026年2月28日

ISBN: 9784862913081
RT臨床実習ルートマップ = A route map of clinical practice for radiological technologists

橋本, 光康

メジカルビュー社　2026年2月

ISBN: 9784758322775
オートプシー・イメージング(Ai)における診療放射線技師の役割 -オートプシー・イメージング(Ai)検査ガイドライン第3版-

日本診療放射線技師会　2025年12月
RadFan2025年10月号

稲葉洋平小林智哉

株式会社メディカルアイ　2025年9月30日

ISBN: 4862913024
コメディカルのための画像医学アトラス

髙橋直也, 小林, 智哉, 岡本, 昌士, 山崎, 元彦

メディカル・サイエンス・インターナショナル　2025年9月30日

ISBN: 4815731373
死後画像読影ガイドライン

日本医学放射線学会, 死後画像読影ガイドライン作成委員会

金原出版　2025年3月

ISBN: 9784307071321
RadFan2025年3月号

小林智哉, 塩谷清司

株式会社メディカルアイ　2025年2月28日

ISBN: 4862912958
実践死亡時画像診断（Ai） - 教科書では学べないAiの進め方 -

塩谷, 清司, 高橋, 直也 (pub. 2012)

メディカル・サイエンス・インターナショナル　2024年9月3日

ISBN: 4815731144
RadFan2024年3月

小林智哉, 塩谷清司

株式会社メディカルアイ　2024年2月29日

ISBN: 486291280X
RadFan2023年10月号特集1 胸部単純X線画像の読影補助AI

塩谷清司小林智哉

株式会社メディカルアイ　2023年9月29日

ISBN: 4862912729
RadFan2023年6月号特集2 診療放射線技師100人カイギ

小林智哉, 塩谷清司

株式会社メディカルアイ　2023年5月31日

ISBN: 4862912656
特集「オートプシー・イメージング」2023 RadFan 2023年3月号

株式会社メディカルアイ　2023年2月28日

ISBN: 4862912613
特集1「女性診療放射線技師のリアルライフ」 RadFan2022年12月号

株式会社メディカルアイ　2022年11月30日

ISBN: 4862912567
特集「オートプシー・イメージング」2022 RadFan2022年3月号

メディアカルアイ　2022年2月28日

ISBN: 4862912435
RadFan2021年3月号オートプシー・イメージング2021

メディカルアイ　2021年2月25日

ISBN: 4862912265
特集1 女性診療放射線技師のリアルライフ . 特集2 遠隔画像診断システムの今、そして未来

佐野, 麻衣子, 小林, 智哉, 煎本, 正博

メディカルアイ　2020年6月

ISBN: 9784862912138
特集オートプシー・イメージング 2020 ～これを見ればAiのトレンドがわかる！～

メディカルアイ　2020年3月
特集1 オートプシーイメージング2019 . 特集2 遠隔画像診断は今!

塩谷, 清司, 小林, 智哉, 煎本, 正博, 加納, 裕士

メディカルアイ　2019年2月

ISBN: 9784862911896
RT臨床実習ルートマップ

橋本, 光康

メジカルビュー社　2016年9月

ISBN: 9784758317108
Autopsy imaging (オートプシー・イメージング) ガイドライン

今井, 裕, 高野, 英行, 山本, 正二(医学)

ベクトル・コア　2015年7月

ISBN: 9784906714360
Autopsy imaging (オートプシー・イメージング) 検査マニュアル : 診療放射線技師の教育・研修内容のすべて

阿部, 一之, 樋口, 清孝

ベクトル・コア　2015年1月

ISBN: 9784906714230
Autopsy imaging症例集 : 死亡時画像診断のための読影マニュアル

高橋, 直也, 塩谷, 清司

ベクトル・コア　2012年11月

ISBN: 9784906714056
これで安心!診療放射線技師のためのよくわかるオートプシー・イメージング(Ai)検査マニュアル : 死亡時画像診断における教育・研修内容のすべて

阿部, 一之, 樋口, 清孝, 井野, 賢司

ベクトル・コア　2010年11月

ISBN: 9784902380729
Autopsy imagingガイドライン

日本放射線科専門医会・医会Aiワーキンググループ, 日本放射線技師会Ai活用検討委員会

ベクトル・コア　2009年11月

ISBN: 9784902380576
オートプシー・イメージング読影ガイド

塩谷, 清司, 山本, 正二(医学), 大友, 邦

文光堂　2009年4月

ISBN: 9784830637360

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講演・口頭発表等 145

撮るだけじゃない！診療放射線技師が挑むAi （死後画像）の活用ー死後CTは語る、AIもつぶやくー招待有り

小林智哉

第15回茨城Ai研究会　2026年1月31日
死後画像と放射線技師：法医学への新たな挑戦招待有り

第２回千葉県死後画像研究会　2025年12月18日
異状死における死亡時画像診断（Ai）の現状とAi認定診療放射線技師ー死後画像の有効活用ー

小林智哉

第15回東北放射線医療技術学術大会　2025年10月11日
ワークステーションを用いた生前・死後CTの自動照合～篩骨洞での個人識別鑑定の経験報告～

吉田昌弘, 小林智哉, 加賀和紀, 田代和也, 狩奈々花, 竹林浩孝, 高橋遥一, 新村, 早川秀幸

第28回法医画像勉強会　2025年9月27日
死後CTにおける頭蓋骨の動脈溝を用いた個人識別の検討

宮島弘樹, 小林智哉, 稲森瑠星, 金山秀和, 川角貴哉, 髙屋英知, 臼井章仁, 本嘉一

第28回法医画像勉強会　2025年9月27日
死後 CTにおける鎖骨の体積およびエントロピーの計測：性別・年齢推定の検討

服部純聖, 小林智哉, 稲森瑠星, 金山秀和, 川角貴哉, 髙屋英知, 臼井章仁, 岡本, 嘉一

第28回法医画像勉強会　2025年9月27日
Regional Disparities and Current Status of Postmortem Imaging for Personal Identification in Japan

Kobayashi T., Yoshida M., Tashiro K., Inaba Y., Chida K., Okamoto Y.

IAFR 2025　2025年9月6日
Proffered paper: Variations in CT values of pericardial fat in postmortem CT images: impact of cardiopulmonary resuscitation

Oda M., Kobayashi T., Takahashi Y., Mochizuki J., Yoshida M., Tashiro K., Saito H., Inamori R., Okamoto Y.

IAFR 2025　2025年9月5日
Proffered paper: Radiological technologists in forensic practice: multidisciplinary innovations in postmortem imaging at a non-university autopsy center

Kazuya Tashiro, Tomoya Kobayashi, Kazunori Kaga, Hajime Saitou, Junichi Nakayam, Tomoyuki Akam, Masahiro Yoshid, Nanaka Igari, Hirotaka Takebayashi, Hideyuki Hayaka

IAFR 2025　2025年9月5日
AIを用いた腰椎正面X線画像からの骨密度予測

稲森瑠星, 園部真也, 小林智哉, 髙屋英知, 岩崎淳也, 宮内誠, 井汲沙織, Qingzong Tseng, Cheng Wei Lin, Sheng Che Hsiao

第44回日本医用画像工学会大会　2025年8月28日
死後CT における上位頸髄損傷と非致死的クモ膜下出血・頭頸部損傷所見の関連性

小林智哉, 臼井章仁, 松本萌夢, 美作宗太郎, 岡本嘉一

第23回 Ai学会学術大会
死後CT における直腸周囲脂肪組織のCT 値と直腸温の関係

猪狩菜々花, 小林智哉, 吉田昌弘, 田代和也, 加賀和紀, 齋藤創, 早川秀幸, 竹林浩孝, 伊東善行

第23回 Ai学会学術大会
Ai 技術学の科目について招待有り

小林智哉

日本オートプシー・イメージング技術学会 2025 年度定時総会・技術学検討委員会専門部会合同セミナー　2025年8月2日
AIを用いた腰部単純X線画像からの骨密度予測

稲森瑠星, 園部真也, 小林智哉, 高屋英知, 岩崎淳也, 宮内誠, 井汲沙織, 曾慶宗, 林政衛, 蕭聖哲

日本医用画像工学会大会予稿集　2025年8月
マンモグラフィを対象とした乳癌検知深層学習モデルの確信度スコアと医師診断によるカテゴリー分類との相関分析

嶋屋拓朗, 志野亮作, 小林智哉, 柏田祐樹, 高屋英知, 植田琢也

日本医用画像工学会大会予稿集　2025年8月
U-Netを用いた0.2T 肘MRI画像におけるデノイズ性能の検証：損失関数とResidual Blockによる検討

稲森瑠星, 髙屋英知, 小林智哉, 岡本嘉一

第7回日本メディカルAI学会学術集会　2025年6月27日
心臓MRI画像を用いた3DセグメンテーションにおけるSuPreMの有用性の検証

稲森瑠星, 髙屋英知, 小林智哉, 岡本嘉一

第7回日本メディカルAI学会学術集会　2025年6月27日
0.2T MRI画像を用いた小児の肘内側側副靱帯の同定におけるAIモデルの精度検証

稲森瑠星, 髙屋英知, 小林智哉, 岡本嘉一

第7回日本メディカルAI学会学術集会　2025年6月27日
日本診療放射線技師会 Ai 認定診療放射線技師・ガイドライン改定について招待有り

小林智哉

日本オートプシー・イメージング技術学会 2024年度学術大会　2025年3月15日
ワークステーションを用いた自動照合による死後 CT の篩骨洞での個人識別鑑定の実用化にむけて

吉田昌弘, 小林智哉, 賀和紀, 齋藤, 田代和也, 猪狩奈々, 宮本勝美, 早川秀幸, 新村涼

2024年度日本オートプシーイメージング技術学会学術大会　2025年3月15日
死後CTにおける急性冠症候群責任病変同定を目的とした冠動脈脂肪減衰指数の有用性

吉田昌弘, 小林智哉, 望月純二, 齋藤創, 田代和也, 宮本勝美, 早川秀幸

日本放射線技術学会総会学術大会予稿集　2025年3月
硬質発泡ウレタンによる新しいground glass opacityファントム素材の提案

沼野智一, 小林智哉, 三澤雅樹

日本放射線技術学会総会学術大会予稿集　2025年3月
術前の臨床データから骨盤リンパ節転移を予測する機械学習モデルの構築

久木元詩央香, 重田昌吾, 村川東, 萩原達也, 高屋英知, 小林智哉, 宮内誠, 岩崎淳也, 園部真也, 渡邉善, 石橋ますみ, 島田宗昭, 齋藤昌利

日本婦人科腫瘍学会学術講演会プログラム・抄録集(Web)　2025年
臨床医がAI技術を理解する意義

園部真也, 新妻邦泰, 永井新, 竹内洋平, 田宮元, 岩崎淳也, 宮内誠, 小林智哉, 高屋英知, 川上英良, 石川哲朗, 遠藤英徳

日本脳神経血管内治療学会学術集会抄録集　2024年11月
シーケンスチャート&音クイズ招待有り

小林智哉

第52回日本磁気共鳴医学会大会　2024年9月21日
同じ条件で一回前後のみ観測される二値従属変数のそれぞれの条件における確率分布推定

園部真也, 永井新, 髙屋英知, 小林智哉, 宮内誠カルロス, 岩﨑淳也

第6回日本メディカルAI学会学術集会　2024年6月22日
診療録のテキスト類似性計算手法の探索：電子カルテデータの横断的利用に向けた研究

宮内誠カルロス, 岩﨑淳也, 髙屋英知, 小林智哉, 園部真也

第6回日本メディカルAI学会学術集会　2024年6月22日
24万人分の診療録を用いた日本語版医療用大規模言語モデル構築の試み

岩﨑淳也, 髙屋英知, 宮内誠カルロス, 小林智哉, 園部真也

第6回日本メディカルAI学会学術集会　2024年6月22日
脳血管内治療における手技合併症率算出モデルのAIを用いた構築

永井新, 髙屋英知, 小林智哉, 宮内誠カルロス, 岩﨑淳也, 園部真也

第6回日本メディカルAI学会学術集会　2024年6月22日
集中治療室退室後患者がハイケアユニットを経由することの費用対効果分析－日本全国DPCデータを用いた後方視的解析－

井汲沙織, 志賀卓弥, 髙屋英知, 岩﨑淳也, 宮内誠カルロス, 小林智哉, 園部真也, 山内正憲

第6回日本メディカルAI学会学術集会　2024年6月22日
自然言語処理に基づく診療録仮名化データセットの構築

髙屋英知, 宮内誠カルロス, 岩﨑淳也, 小林智哉, 園部真也

第6回日本メディカルAI学会学術集会　2024年6月22日
医療画像を用いた深層学習DataAugmentationにおけるSuperMixの有効性の検証

稲森瑠星, 髙屋英知, 小林智哉, 植田琢也

第6回日本メディカルAI学会学術集会　2024年6月22日
マルチスケールでの画像形態的特徴抽出を想定した Vision Transformerによるマンモグラフィ乳癌同定深層学習モデル（MIME-ViT）の開発

柏田祐樹, 髙屋英知, 小林智哉, 植田琢也

第6回日本メディカルAI学会学術集会　2024年6月22日
マンモグラフィを対象とする病変検知モデルのGuided Grad-CAMを用いた着目領域の定量分析

嶋屋拓朗, 志野亮作, 小林智哉, 柏田祐樹, 髙屋英知, 植田琢也

第6回日本メディカルAI学会学術集会　2024年6月22日
マンモグラフィ画像の階調数がAIモデルの精度に及ぼす影響－CNNにおける乳腺濃度分類の精度検証－

小林智哉, 稲森, 瑠星, 高屋, 英知, 宮内誠, 岩﨑淳也, 園部真也, 植田琢也

第6回日本メディカルAI学会学術集会　2024年6月21日
Delineation ability of one-scan fused CT with deep learning imaging reconstruction (DLIR) to visualize diseases of cerebral artery and parenchyma

Masahiro Yoshida, Tomoya Kobayashi, Seiji Shiotani, Kazunori Kaga, Hajime Saitou, Kazuya Tashiro, Satoka Someya, Moyu Yamamori, Katsumi Miyamoto, Hideyuki Hayakawa, Shigeru Atake

13th ISFRI, 19th IAFR　2024年5月7日
AiのAIはどこまで進んでる？ー死後から生成？ー招待有り

小林智哉

日本オートプシー・イメージング技術学会 2023年度学術大会　2024年3月9日
ヒトの脂肪組織におけるCT値と直腸温の関係

田代和也, 小林智哉, 加賀和紀, 中山純一, 赤間智行, 吉田昌弘, 倉持里帆, 宮本勝美, 早川秀幸

第25回法医画像勉強会　2024年3月9日
大規模災害DVI災害犠牲者身元確認作業のオートプシーイメージングAi技術の活用

大川剛史, 小林智哉, 吉田昌弘, 松延佑将, 川端潤, 田村正樹

地域医療　2024年3月
スペクトラルCT時代に対応する新しいGGOファントム素材の提案

沼野智一, 小林智哉, 三澤雅樹

日本放射線技術学会総会学術大会予稿集　2024年3月
石灰化と腫瘤の区分を内包したmixture of expertsアプローチに基づくマンモグラフィ乳癌画像診断AIモデル

小仲悠真, 高屋英知, 小林智哉, 植田琢也

日本放射線技術学会総会学術大会予稿集　2024年3月
Jigsaw puzzleタスクによる自己教師あり学習を活用した空間的な乳腺構造に基づく乳癌診断AI

菅原圭亮, 高屋英知, 小林智哉, 植田琢也

日本放射線技術学会総会学術大会予稿集　2024年3月
乳癌セグメンテーションにおけるアクティブラーニングおよび弱ラベリングの検討

針尾文仁, 高屋英知, 小林智哉, 小仲悠真, 佐藤潤平, 菅原圭亮, 植田琢也, 岡本嘉一

日本診療放射線技師会誌　2024年
死後CT画像における心臓周囲脂肪のCT値の変化:心肺蘇生の影響

高橋優花, 小林智哉, 小田まりや, 望月純二, 齋藤創, 田代和也, 加賀和紀, 岡本嘉一

日本診療放射線技師会誌　2024年
画像とテキストによるマルチモーダル学習手法を用いたマンモグラフィ乳癌画像診断AIの検討

佐藤潤平, 高屋英知, 小林智哉, 植田琢也, 岡本嘉一

日本診療放射線技師会誌　2024年
死後の温度変化がMRIの画像コントラストと磁化率アーチファクトに及ぼす影響:ファントムによる検討

小田まりや, 小林智哉, 高橋優花, 岡本嘉一

日本診療放射線技師会誌　2024年
X線画像に対するガウシアンノイズの付与がAIモデルの学習に与える影響

菅原圭亮, 高屋英知, 高屋英知, 小林智哉, 植田琢也, 岡本嘉一

日本診療放射線技師会誌　2024年
正解ラベルに尤度マップを用いた弱教師あり学習によるマンモグラフィ画像における乳癌検出AIの検討

伊藤里奈, 稲森瑠星, 廣谷芽衣, 松田菜南子, 八島拓海, 高屋英知, 小林智哉, 植田琢也

日本放射線技術学会雑誌　2023年9月
MRI画像の前立腺癌セグメンテーションにおけるマルチシーケンス画像を用いたDeep Learningの有用性

村上弘晃, 河端真広, 高屋英知, 小林智哉, 大田英揮, 高瀬圭, 植田琢也

日本放射線技術学会雑誌　2023年9月
大規模災害時(DVI:Disaster Victim Identification災害被害者身元確認作業)のオートプシーイメージングAi技術の活用

大川剛史, 小林智哉, 吉田昌弘, 松延佑将, 川端潤, 田村正樹

JART: 日本診療放射線技師会誌　2023年9月
東北大学病院における匿名加工医療情報および仮名加工情報の利活用と産学連携へ向けた取り組み

園部真也, 藤井進, 中村直毅, 横田崇, 志村浩孝, 小林智哉, 志賀卓弥, 大田英輝, 荻島創一, 田宮元, 植田琢也, 冨永悌二

日本医療情報学会春季学術大会プログラム・抄録集　2023年6月
Delineation ability of one-scan fused CT with deep learning imaging reconstruction (DLIR) to visualize aortic dissection

12th ISFRI, 18th IAFR　2023年5月25日
スペクトラルCT時代を見据えた新しいGGOファントムの開発

沼野智一, 小林智哉, 三澤雅樹

日本放射線技術学会総会学術大会予稿集　2023年3月
データ加算死後CT(Fused CT)での管電圧の変化がSignal-difference-to-noise Ratioに与える影響ファントム実験

田代和也, 小林智哉, 塩谷清司, 加賀和紀, 齋藤創, 宮本勝美

日本放射線技術学会総会学術大会予稿集　2023年3月
乳癌の深層学習Segmentationにおける人工生成Fractal画像を用いた転移学習の有効性の検討

八島拓海, 新城勇弥, 高屋英知, 小林智哉, 大庭建, 八木下和代, 角田博子, 植田琢也, 植田琢也

日本乳癌画像研究会プログラム・抄録集　2023年
Fused PMCT to provide noiseless images: Image summation technique and case study 招待有り

ANZ IAFR Webinar　2022年10月26日
MRI撮像にルーチンはない！～サスティナでアクティブなMR人財とは？～招待有り

小林智哉

第９回C-MAC研究会　2022年9月29日
Autopsy imaging (Ai)の撮影技術～CTとMRIを中心に～招待有り

小林智哉

第14回MICS(Medical Imaging Conference Shizuoka)　2022年6月25日
Organizational Structure and Distribution of Japanese Radiological Technologists for Postmortem Imaging Examinations 招待有り

Tomoya Kobayashi

11th ISFRI congress, 17th IAFR congress　2022年5月14日
Reductin of cervical motion and ADC inaccuracy by use of neck fixation device for DWIBS Imaging

Naotaka Kaminaga, Tomoya Kobayashi, Yoshiyuki Ishimori, Keisuke Kanai, Masanori Habe, Masahiro Ida

ISMRT 31st Annual Meeting　2022年5月6日
背景抑制広範囲拡散強調MRIの画質改善を目的とした固定補助具の有効性評価

神永直崇, 小林智哉, 石森佳幸, 金居啓介, 羽部正徳, 井田正博

日本放射線技術学会総会学術大会予稿集　2022年3月
死因究明向上に撮影技術は必要か？～Ai画像チェックのポイントを含めて～招待有り

小林智哉

第18回栃木CT情報交換会　2022年1月29日
高機能感染防護エックス線診療車（ICXCU）における感染症患者の胸部エックス線撮影プロトコル招待有り

小林智哉

日本ハイパーサーミア学会第38回大会　2021年9月5日
医療機器の感染予防対策の取り組み高機能感染防護エックス線診療車(Infection-Controlled X-ray Care Unit:ICXCU)における感染症患者の胸部エックス線撮影プロトコル

小林智哉

Thermal Medicine　2021年9月
Up dated: The roles of radiological technologists in postmortem imaging examinations in Japan 招待有り

Tomoya Kobayashi

10th ISFRI congress, 16th IAFR congress　2021年5月22日
遺体内の気体がAi画像に与える影響~CT・MRI画像のアーチファクト~

小林智哉, 江野蒼馬, 岸風花, 染谷聡香, 田代和也

オートプシー・イメージング学会学術総会プログラム・抄録集　2021年
医療事故調査制度におけるAi(オートプシー・イメージング;死亡時画像診断)の活用と取り組み市中病院での取り組み

田代和也, 小林智哉, 加賀和紀, 齋藤創, 染谷聡香, 吉田昌弘, 山盛萌夕, 宮本勝美

医療の質・安全学会誌　2020年11月
死因究明等推進基本法における診療放射線技師の役割招待有り

小林智哉

第１８回Ai学会学術総会　2020年9月13日
The role of technologists in the basic law to promote cause-of-death investigations 招待有り

小林智哉

第76回日本放射線技術学会総会学術大会　2020年5月15日
死後CTを用いて行った種々の死因における冠動脈石灰化(Agatston Score)の検討(Investigation of Agatston Coronary Artery Calcium Scores for Various Death Causes Using Postmortem CT)

Yoshida Masahiro, Kobayashi Tomoya, Shiotani Seiji, Hayakawa Hideyuki, Kaga Kazunori, Saitou Hajime, Miyamoto Katsumi

日本放射線技術学会総会学術大会予稿集　2020年3月
緩和ケア対象患者における死後CTの所見と臨床経過の検討

川島夏希, 久永貴之, 塩谷清司, 小林智哉, 大北淳也, 小沢昌慶, 下川美穂, 矢吹律子, 内田温, 菊地和徳, 志真泰夫

日本サイコオンコロジー学会総会プログラム・抄録集　2020年
死後CTにおける複数回撮影加算処理の有用性

小林智哉, 加賀和紀, 斉藤創, 田代和也, 染谷聡香, 吉田昌弘, 山盛萌夕, 上村裕子, 倉持里帆, 宮本勝美, 福岡秀彦

第17回法医画像勉強会　2019年10月1日
Aiスペシャリストによる地方研究会運営の実際招待有り

小林智哉

第35回日本診療放射線技師学術大会　2019年9月15日
なぜ私がwebinar講演をすることになったか？招待有り

小林智哉

第9回九州Ai画像研究会　2019年3月23日
MRI検査の基礎招待有り

小林智哉

第44回超音波診断レクチャー　2019年3月17日
Ai-CTの新たな撮影法の考案~加算CTがAi-CTの常識を変える~

小林智哉, 加賀和紀, 齋藤創, 染谷聡香, 田代和也, 吉田昌弘, 山盛萌夕, 上村裕子, 倉持里帆, 早川秀幸, 宮本勝美

オートプシー・イメージング学会学術総会プログラム・抄録集　2019年
加算CTにおける物理評価の検討

吉田昌弘, 小林智哉, 加賀和紀, 齋藤創, 染谷聡香, 田代和也, 山盛萌夕, 上村裕子, 倉持里帆, 早川秀幸, 宮本勝美

オートプシー・イメージング学会学術総会プログラム・抄録集　2019年
山形の中心でＡｉを叫ぶ！！～日本の死後画像の特徴と最新情報～招待有り

小林智哉

第3回山形ＥＲイメージング　2018年10月20日
The roles of radiological technologists in postmortem imaging examinations in Japan 招待有り

Tomoya Kobayashi

IAFR webinar 5　2018年10月18日
死亡時画像診断における世界の動向と日本のＡｉ招待有り

小林智哉

第34回日本診療放射線技師学術大会　2018年9月22日
高度腐敗症例における死後頭部CTのアーチファクトについて

小林智哉, 齋藤創, 加賀和紀, 田代和也, 染谷聡香, 吉田昌弘, 山盛萌夕, 上村裕子, 倉持里帆, 早川秀幸, 宮本勝美

第15回法医画像勉強会　2018年9月8日
国際学会とAi学会でのトピックス招待有り

小林智哉

茨城MR技術研究会　2018年9月1日
画像・性能評価招待有り

日本診療放射線技師会基礎技術講習 MRI　2018年7月8日
The roles of radiological technologists in postmortem imaging examinations in Japan 招待有り

Tomoya Kobayashi

7th ISFRI congress, 13th IAFR congress　2018年5月12日
Extent and Causes of Skin Temperature Increase during Whole Body Postmortem Magnetic Resonance Imaging

小林智哉, 齋藤創, 加賀和紀, 田代和也, 染谷聡香, 吉田昌弘, 宮本勝美, 早川秀幸

第74回日本放射線技術学会総会学術大会　2018年4月13日
Ai-MRIの果たすべき役割と将来展望招待有り

小林智哉

第7回九州Ai画像研究会　2018年3月17日
Aiを診療放射線技師が行う意味‐多死社会の到来に向けて‐ 招待有り

小林智哉

秋田県診療放射線技師会県南支部平成29年度学術大会　2018年3月3日
高分解能MRIによる頸椎椎間孔狭窄の評価と臨床応用

会田育男, 竹内陽介, 小林智哉, 糸屋沙央梨, 大久保淳

Journal of Spine Research　2018年3月
当院におけるAi専用CTの運用実績

山盛萌夕, 田代和也, 小林智哉, 加賀和紀, 斉藤創, 染谷聡香, 吉田昌弘, 宮本勝美

日本診療放射線技師会誌　2018年
当院の死亡時画像診断における診療放射線技師の一次読影と放射線科医読影結果の関係

田代和也, 山盛萌夕, 小林智哉, 加賀和紀, 齋藤創, 染谷聡香, 吉田昌弘, 塩谷清司, 宮本勝美

日本診療放射線技師会誌　2018年
Ai-MRIの現状と症例招待有り

小林智哉

群馬Ai研究会　2017年11月16日
死因究明 Ai-MRIについて招待有り

小林智哉

私立医科大学病院放射線技師長会第25回研修会　2017年10月28日
Cardiac Coilを用いた前立腺MRI検査における患者挿入方向が腹部固定に与える影響

赤津敏哉, 小林智哉, 大久保淳, 宮本勝美

日本放射線技術学会雑誌　2017年9月
Relationship between postmortem MR relaxation time and body temperature: Is scan parameter optimization necessary?

Tomoya Kobayashi, Hajime Saitou, Kazunori Kaga

6th ISFRI congress, 12th IAFR congress　2017年5月16日
Aiの検査技術〜最新情報を交えて〜招待有り

小林智哉

富山県診療放射線技師会新春研修会　2017年2月5日
死亡時画像診断運用マニュアルの作成について

染谷聡香, 小林智哉, 加賀和紀, 斎藤創, 田代和也, 吉田昌弘, 宮本勝美

日本診療放射線技師会誌　2017年
Role of radiological technologists in postmortem imaging examinations in Japan: Importance of establishing work shifts and training

Tomoya Kobayashi, Hajime Saitou, Kazunori Kaga, Satoka Someya

19th ISRRT world congress　2016年10月20日
Aiレクチャー：撮影技術招待有り

小林智哉

第14回オートプシー・イメージング学会学術総会　2016年8月28日
MRAプロトコールと血管描出の追加撮像招待有り

小林智哉

茨城Magnetom研究会　2015年11月14日
ERCPにおける看護師の水晶体被ばく線量の簡易計算式の作成

赤津敏哉, 佐藤斉, 池垣淳也, 小林智哉, 宮本勝美

JART: 日本診療放射線技師会誌　2015年11月
脳ドックMRI検査における診療放射線技師読影システム 3T MRI装置の導入における変化

大久保淳, 小林智哉, 竹林浩孝, 宮本勝美, 内藤隆志, 小野幸雄

人間ドック　2015年7月
VIBE法のバイブル〜FLASHも含めて〜招待有り

小林智哉

茨城Magnetom研究会　2015年5月16日
当院における造影MRIの留意点招待有り

小林智哉

第33回茨城県診療放射線技師会総会　2015年3月15日
腰椎MRI撮像時における経時的な腰椎変位の調査

赤津敏哉, 五月女康作, 小林智哉, 大久保淳, 椎貝真成, 宮本勝美

日本放射線技術学会雑誌　2015年
死後MRIでわかること-症例を含めて- 招待有り

小林智哉

茨城MR技術研究会　2014年8月29日
各撮像法における臨床での使用方法‐最新トピックスも含めて‐ 招待有り

小林智哉

第2回千葉県診療放射線技師会千葉支部勉強会　2014年3月8日
全身死後MRIにおける撮像前後の体表温変化

小林智哉, 齋藤創, 加賀和紀, 田代和也, 染谷聡香, 宮本勝美

茨城県放射線技師会学術大会　2014年2月23日
乳癌手術検体MRIと病理標本画像における広がり診断の比較

染谷聡香, 小林智哉, 田中昌哉, 石橋智通, 塩谷清司, 宮本勝美

日本診療放射線技師会誌　2014年
磁場強度,スライス位置,撮像部位の違いによるspecific absorption rate(SAR)分布の変化

松本大吉, 石森佳幸, 皆川淳, 礒岩哲朗, 飯塚直也, 小林智哉, 宮本勝美

日本放射線技術学会雑誌　2014年
切除後ブタ心筋MRIの経時的緩和時間の測定

齋藤創, 小林智哉, 染谷聡香, 田代和也, 塩谷清司, 宮本勝美

オートプシー・イメージング学会学術総会プログラム・抄録集　2014年
当院におけるAutopsy imagingと診療放射線技師の関わりについての意識調査~群馬大学医学部附属病院との比較~

田代和也, 小林智哉, 加賀和紀, 齋藤創, 染谷聡香, 塩谷清司, 武井宏行, 宮本勝美

オートプシー・イメージング学会学術総会プログラム・抄録集　2014年
AiにおけるMRI技術（MRI検査の立場から）招待有り

小林智哉

第29回日本診療放射線技師学術大会　2013年9月21日
MRI用細胞外液性ガドリニウム造影剤における緩和度の温度依存性

小林智哉, 門間正彦, 石森佳幸, 川村拓, 田代和也, 宮本勝美

日本放射線技術学会関東部会学術大会　2013年2月2日
班報告:死亡時画像診断(Ai)におけるCT,MRIの実態調査班報告

阿部一之, 小林智哉, 樋口清孝, 細貝良行, 武井宏行, 小島英之, 田中雅人, 西島昭彦

日本放射線技術学会雑誌　2013年
当院の造影剤副作用対策訓練の取り組み

若林亮, 小林智哉, 加賀和紀, 糸屋沙央梨, 宮本勝美

日本診療放射線技師会誌　2013年
急性大動脈解離後の心肺蘇生術に伴う心嚢破裂の2例

奥田貴久, 早川秀幸, 奥田貴久, 早川秀幸, 塩谷清司, 菊地和徳, 小林智哉, 大野曜吉

日本法医学雑誌　2013年
剖検摘出固定脳のMRI撮像法の検討

金涌佳雅, 金涌佳雅, 染谷聡香, 小林智哉, 平川慶子, 早川秀幸, 大野曜吉, 中津海学子, 原田一樹, 塩谷清司, 金武潤

日本法医学雑誌　2013年
死後MRIにおける撮像条件最適化の重要性

田代和也, 小林智哉, 加賀和紀, 齋藤創, 染谷聡香, 宮本勝美, 塩谷清司

オートプシー・イメージング学会学術総会プログラム・抄録集　2013年
死後MRIにおける皮下脂肪のT1値測定-体温の依存性-

小林智哉, 門間正彦, 石森佳幸, 斉藤創, 加賀和紀, 田代和也, 染谷聡香, 塩谷清司, 宮本勝美

第40回日本磁気共鳴医学会　2012年9月8日
オートプシー・イメージング（Ai)の画像～技術面を含めて～招待有り

小林智哉

新潟県放射線技師会第６７回総会　2012年5月26日
T1 and T2 Values of Postmortem Magnetic Resonance Imaging of the Liver

Tomoya Kobayashi, Masahiko Monma, Yoshiyuki Ishimori, Hajime Saitou, Kazunori Kaga, Katsumi Miyamoto, Seiji Shiotani

SMRT 21st Annual Meeting　2012年5月5日
ポリマーゲル線量評価に関する光学的簡易測定法の検討(第39回秋季学術大会放射線防護・管理関連演題発表後抄録)

川村拓, 石田真也, 松村明, 篠田和哉, 小林智哉, 宮本勝美, 藤淵悛王, 石森佳幸, 門間正彦, 大久保知幸, 榮武二

放射線防護分科会会誌　2012年
Pre-saturation Pulseの精度検証

赤津敏哉, 小林智哉, 篠田和哉, 五月女康作, 糸屋沙央梨, 大久保淳, 宮本勝美

日本診療放射線技師会誌　2012年
CTとMRIを使用したオートプシーイメージング-救命救急センター,がんセンター,剖検センターでの経験-

塩谷清司, 小林智哉, 河野元嗣, 菊地和徳, 早川秀幸

医療の質・安全学会誌　2012年
死後心筋MRIにおける緩和時間とADCの測定

齋藤創, 齋藤創, 小林智哉, 加賀和紀, 宮本勝美, 塩谷清司

日本放射線技術学会総会学術大会予稿集　2012年
T2mapの撮像条件がT2値測定に与える影響

小林智哉, 石森佳幸, 斉藤創, 篠田和哉, 宮本勝美, 門間正彦

第39回日本磁気共鳴医学会　2011年9月30日
オートプシー・イメージングにおけるMRI画像～技術的側面から～招待有り

埼玉MRIカンファランス（SMC）　2011年2月25日
DTI取得条件およびFA値測定の標準化に向けた多施設共同研究

五月女康作, 磯辺智範, 佐藤英介, 篠田和哉, 大久保淳, 平野雄二, 只野喜一, 小林智哉, 斎藤創, 加藤雄一, 中島博史, 宮本勝美

日本放射線技術学会雑誌　2011年
MRI撮像パラメータが磁化率アーチファクトにあたえる影響~SE法におけるSNRとの関係~

染谷聡香, 小林智哉, 小林智哉, 大久保淳, 篠田和哉, 宮本勝美

日本放射線技師会誌　2011年
死後画像診断における新たな評価ツール-死後脳のproton MRS-

磯辺智範, 小林智哉, 只野喜一, 阿久津博義, 早川秀幸, 塩谷清司

日本放射線技術学会総会学術大会予稿集　2011年
冷蔵保存後の正常死後頭部MRIにおけるDWI－ADC値の計測

小林智哉, 塩谷清司, 斎藤創, 五月女康作, 加賀和紀, 宮本勝美

第26回日本放射線技師会学術大会　2010年7月3日
オートプシー・イメージング（Ai)の画像～技術的側面から～招待有り

小林智哉

太田地区画像診断技術研究会　2010年3月9日
オートプシー・イメージング（Ai)の成り立ち招待有り

小林智哉

平成21年度第3回静岡県西部地区勉強会　2010年3月6日
オートプシーイメージングの画像～技術的な側面から～招待有り

小林智哉

かがわ放射線科勉強会　2010年2月19日
Diffusion Tensor ImagingでのFA値再現性に関わる因子の検討

五月女康作, 大須賀覚, 松下明, 篠田和哉, 大久保淳, 小林智哉, 宮本勝美

日本放射線技術学会総会学術大会予稿集　2010年
冷蔵保存後の死後正常頭部MRIにおける緩和時間の測定-生体との比較-

小林智哉, 斎藤創, 五月女康作, 加賀和紀, 大久保淳, 塩谷清司, 宮本勝美

日本放射線技術学会総会学術大会予稿集　2010年
T1値自動計測シーケンスの精度検証

大久保淳, 五月女康作, 小林智哉, 糸屋沙央梨, 齋藤創, 宮本勝美

日本放射線技術学会総会学術大会予稿集　2010年
死後MRIは死後CTに何の情報を追加できるか?

塩谷清司, 早川秀幸, 菊地和徳, 河野元嗣, 小林智哉

日本医学放射線学会総会抄録集　2010年
救急時のバックボードにおけるX線単純撮影補助具の作製

久池井龍, 小林智哉, 宮本勝美

茨城県救急医学会雑誌　2009年12月
生体と比較した死後MRI上の脂肪信号変化

小林智哉, 斎藤創, 五月女康作, 加賀和紀, 宮本勝美, 塩谷清司

日本放射線技術学会総会学術大会予稿集　2009年
FLAIR法における脳脊髄液の温度変化がnull pointに与える影響

斎藤創, 小林智哉, 五月女康作, 加賀和紀, 宮本勝美, 塩谷清司

日本放射線技術学会総会学術大会予稿集　2009年
Normal Postmortem Changes on Postmortem MRI of the Brain

Tomoya Kobayashi, Seiji Siotani

94th RSNA　2008年11月30日
呼吸停止下3D心筋遅延造影MRIの至適撮像条件ーファントム撮像によるコントラストの最適化ー

小林智哉

第35回日本磁気共鳴医学会大会　2007年9月27日
MRI用経口造影剤(塩化マンガン四水和物)の水希釈率最適化

齋藤創, 小林智哉, 五月女康作, 糸屋沙央梨, 篠田和哉, 椎貝真成, 塩谷清司, 宮本勝美

日本放射線技術学会雑誌　2007年
両側乳房撮像のための高分解能造影乳腺MRIにおける至適撮像条件の検討

小林智哉, 植田琢也

日本乳癌学会学術総会プログラム・抄録集　2006年

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産業財産権 2

感染防護カプセル

三澤雅樹, 鷲尾利克, 新田尚隆, 瀬川武彦, 木下幸一, 高田尚樹, 大山英明, 沼野智一, 原秀剛, 新井知大, 小林智哉

産業財産権の種類: 特許権
ファントム及び検査方法

沼野智一, 小林智哉

産業財産権の種類: 特許権

共同研究・競争的資金等の研究課題 10

死後心臓CT画像解析とAI技術を活用した虚血性心疾患診断の新アプローチ

小林智哉

2025年4月1日～ 2028年3月31日
大規模災害犠牲者の身元確認および死因究明における死亡時画像診断（Autopsy imaging: Ai）の活用

2024年6月～ 2026年3月
Hierarchical Transformers (HTR）を用いた複数の解像度スケールの形態情報の包括評価が可能な新たなマンモグラフィ乳癌診断AIモデルの開発と臨床応用

小林智哉, 植田琢也

2023年6月～ 2025年3月
死後CTの新しい画質改善法の開発

小林智哉

2020年4月1日～ 2023年3月31日

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昨年度に検証した死後ＣＴの同部位複数回撮影による画像加算処理（fused ＣＴ）の撮影条件に基づいて、いくつかの症例で検証を行い、追加のファントム実験を行った。 いくつかの症例でfused ＣＴを撮影することで所見が明瞭になり、その後の解剖で実証された。１例として、小児症例にfused ＣＴを実施することによって、頚部リンパ節が明瞭に描出され、その後の死後ＭＲＩと解剖で実証された。その他にも肺動脈血栓の描出に役立った症例などをいくつか経験した。一方で、現状のプロトコルで脳動脈内の血栓や冠状動脈のプラークなどの描出は困難であり、各症例ごとの最適化が示唆された。一般的にＸ線検査は、管電圧の設定を下げることによって、コントラストは向上するが、Ｘ線の透過量が減少するため、ノイズが増加する。昨年度のファントム実験から、fused ＣＴの撮影回数を増加することによってノイズが軽減することが得られているため、管電圧の設定を下げてfused ＣＴの撮影回数を増加することで、所見の描出能向上が期待できる。そこで管電圧と撮影回数を変化させた追加のファントム実験を実施した。画質評価は、コントラストとノイズを同時に評価できるsignal-difference-to-noise ratio（SDNR）を用いた。結果として、低い管電圧（最低８０Kv）で加算回数を増やす（最大２５回）ほど、良好な画質評価が得られた。しかし、この画質改善の問題点として、加算回数を増やすとX線管球の負担や撮影時間の延長を伴い、ご遺体の体格が大きくX線管球の容量が小さいＣＴ装置ほど、加算回数を増やす必要がある。今回の実験で各管電圧と加算回数の傾向が把握できたことで、症例ごとに最適な撮影条件を予測することが可能となった。 最終年度は、さらにfused ＣＴの症例を増やながら症例ごとの最適化を検討し、最終的な適応症例を検討していく予定である。
遠隔診療機能と感染防護策を施したエックス線診療車を用いたCOVID-19 Medical Checkの有用性

2021年4月～ 2022年3月
遠隔診療機能を装備し感染防護対策されたエックス線診療車の開発

2020年4月～ 2021年3月
CT、MRIなどの画像診断装置を活用して死因究明をし、生体に有用な情報提供をする

小林智哉

2018年5月～
死後MRIの最適化が死因確定率を上昇させる

2014年10月～ 2015年9月
死亡時画像診断（Ai）における CT、MRI の実態調査班報告

2012年4月～ 2013年3月
DTI取得条件およびFA値測定の標準化に向けた多施設共同研究

2010年4月～ 2011年3月

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担当経験のある科目(授業) 16

科学捜査概論　藤田医科大学
放射線治療技術学実習
放射線検査学実習Ⅱ
放射線検査学実習Ⅰ
核医学実習Ⅰ
医療安全管理学
死亡時画像診断学　神戸常盤大学
画像工学Ⅱ　東北大学
総合医療演習　東北大学
チーム医療　東北大学
総合画像診断技術学　東北大学
MRI撮像技術学　東北大学
医用ディジタル画像システム工学Ｉ　東北大学
放射線診断物理学特論　東京都立大学大学院
医用画像情報学　茨城県立医療大学
磁気共鳴診断画像技術学　茨城県立医療大学

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社会貢献活動 3

診断から死因究明を画像検査で～ Artificial Intelligence (AI) と Autopsy imaging (Ai) ～

メディカル・コ・ラボ

2023年3月～継続中
日本は死因不明社会?-ラジエーションハウスに見る死亡時画像診断(Ai)の実際-

オープンユニバーシティ

2020年4月1日～継続中
死亡時画像診断（Ai）研修会

2011年2月～ 2025年3月