年別の研究成果
年別の研究成果
フィンガープリント
Hidetaka Arimuraが活動している研究トピックを掘り下げます。このトピックラベルは、この研究者の研究成果に基づきます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。
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ネットワーク
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CT Image-Based Biopsy to Aid Prediction of HOPX Expression Status and Prognosis for Non-Small Cell Lung Cancer Patients
Jin, Y., Arimura, H., Cui, Y. H., Kodama, T., Mizuno, S. & Ansai, S., 4月 2023, In: Cancers. 15, 8, 2220.研究成果: ジャーナルへの寄稿 › 学術誌 › 査読
Open Access -
Dual segmentation models for poorly and well-differentiated hepatocellular carcinoma using two-step transfer deep learning on dynamic contrast-enhanced CT images
Nagami, N., Arimura, H., Nojiri, J., Yunhao, C., Ninomiya, K., Ogata, M., Oishi, M., Ohira, K., Kitamura, S. & Irie, H., 3月 2023, In: Physical and Engineering Sciences in Medicine. 46, 1, p. 83-97 15 p.研究成果: ジャーナルへの寄稿 › 学術誌 › 査読
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Three-dimensional topological radiogenomics of epidermal growth factor receptor Del19 and L858R mutation subtypes on computed tomography images of lung cancer patients
Ninomiya, K., Arimura, H., Tanaka, K., Chan, W. Y., Kabata, Y., Mizuno, S., Gowdh, N. F. M., Yaakup, N. A., Liam, C. K., Chai, C. S. & Ng, K. H., 6月 2023, In: Computer Methods and Programs in Biomedicine. 236, 107544.研究成果: ジャーナルへの寄稿 › 学術誌 › 査読
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Topology-based radiomic features for prediction of parotid gland cancer malignancy grade in magnetic resonance images
Ikushima, K., Arimura, H., Yasumatsu, R., Kamezawa, H. & Ninomiya, K., 2023, (印刷中) In: Magnetic Resonance Materials in Physics, Biology and Medicine.研究成果: ジャーナルへの寄稿 › 学術誌 › 査読
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Can Persistent Homology Features Capture More Intrinsic Information about Tumors from 18F-Fluorodeoxyglucose Positron Emission Tomography/Computed Tomography Images of Head and Neck Cancer Patients?
Le, Q. C., Arimura, H., Ninomiya, K., Kodama, T. & Moriyama, T., 10月 2022, In: Metabolites. 12, 10, 972.研究成果: ジャーナルへの寄稿 › 学術誌 › 査読
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