甲斐千遥 | | 新潟医療福祉大学

医療技術学部

Department of Radiological Technology 診療放射線学科

教員紹介

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医療技術学部／診療放射線学科
Faculty of Medical Technology／Department of Radiological Technology

甲斐千遥 Chiharu Kai

助教

プロフィール

担当科目	医療画像情報学Ⅰ・Ⅱ / 画像工学 / 医療画像情報学実習 / 放射線安全管理学実習 / 診療画像検査機器学実習
専門分野	医用画像工学
キーワード	乳がん，マンモグラム，人工知能(AI)，Radiomics
学位・称号／取得機関／取得年	修士（保健学）／熊本大学／2019年
資格	診療放射線技師第1種放射線取扱主任者試験
所属団体・学会等	日本放射線技術学会日本診療放射線技師会

外部リンク

業績等

研究領域	マンモグラムを用いた乳がんリスクを予測するAI開発 Radiomics研究コンピュータ支援診断システムに関する研究
研究紹介	医用画像から得られる様々な画像特徴量と遺伝子の情報を用いて，病気の早期発見，最適な治療法の提案や予後予測を行う研究をしています.
著書	1. 学びはじめ　歯科医療AIの世界ーディープラーニングが変える治療医歯薬出版 2023(共著)
受賞歴	1. 2018年度 Radiological Physics and Technology誌土井賞を受賞 2. 2023年度第23回新潟医療福祉学会学術集会奨励賞を受賞
研究論文（英文）	1. Kai C, Uchiyama Y, Shiraishi J, Fujita H, Doi K. Computer-aided diagnosis with radiogenomics: Analysis of the relationship between genotype and morphological changes of the brain magnetic resonance images. Radiological physics and technology. 2018; 11:265-273. 2. Kai C, Ishizuka S, Otsuka T, Nara M, Kondo S, Futamura H, Kodama N, Kasai S. Automated Estimation of Mammary Gland Content Ratio Using Regression Deep Convolutional Neural Network and the Effectiveness in Clinical Practice as Explainable Artificial Intelligence. Cancers. 2023; 15(10):2794. 3. Kai C, Otsuka T, Nara M, Kondo S, Futamura H, Kodama N, Kasai S Identifying factors that indicate the possibility of non-visible cases on mammograms using mammary gland content ratio estimated by artificial intelligence. Front. Oncol. 2024; 14:1255109. 4. Yoshida A, Kai C, Futamura H, Oochi K, Kondo S, Sato I, Kasai S Spirometry test values can be estimated from a single chest radiograph. Front. Med. 2024; 11:1335958. 5. Kai C, Kondo S, Otsuka T, Yoshida A, Sato I, Futamura H, Kodama N, Kasai S. Development of a Subtraction Processing Technology for Assistance in the Comparative Interpretation of Mammograms. Diagnostics. 2024; 14(11):1131.
研究論文（和文）	1. 甲斐千遥, 内山良一, 白石順二, 藤田広志， “正常老化による脳萎縮の定量化：年代別MR画像の主成分分析”，日本放射線技術学会雑誌 2018; 74(12):1389-1395. 2. 甲斐千遥，石丸真子，内山良一，白石順二，篠原範充，藤田広志， “Radiogenomicsによるトリプルネガティブ乳癌の鑑別における特徴量の決定”，日本放射線技術学会雑誌 2019; 75(1):24-31. 3. 櫻井典子, 甲斐千遥, 長和弘, 近藤敏志, 児玉直樹, 笠井聡乳房X線画像における乳房構成解析（Breast Density Assessment）ソフトウエアの有用性日本診療放射線技師会誌 2023; 70(850):756-763.
総説・解説	1. 2023年度, 甲斐千遥, Radio(geno)micsによる乳がん診断の可能性, 画像通信 2023; Vol.46 No.1(通巻90） 2. Kai C, Kondo S, Otsuka T, Futamura H, Kasai S, Evaluation of subtraction processing for mammograms analyzed by breast density and thickness. Proc. SPIE 13174, 17th International Workshop on Breast Imaging (IWBI 2024). 2024; 131740Z
科学研究費	1. 2022年8月 - 2024年3月その他研究活動スタート支援 2. 2023年4月 - 2026年3月基盤研究（C）
学会等研究発表	1. 甲斐千遥, 笠井聡. マンモグラムを用いた識別型と回帰型DCNNを組み合わせた乳房構成解析システムの開発. 医用画像情報学会令和４年度年次(第193回)大会 2022年6月4日 2. 甲斐千遥, 石塚紗智, 櫻井典子, 二村仁, 児玉直樹, 笠井聡. 複数システムのマンモグラフィ画像を用いた乳腺含有率を推定する回帰型DCNNによる乳房構成解析システムの開発. 第38回日本診療放射線技師学術大会 2022年9月17日 3. 甲斐千遥, 石塚紗智, 笠井聡. Deep Convolutional Neural Networkから算出した特徴量を用いた乳房構成分類手法の検討：主成分分析による次元削減手法. 第23回新潟医療福祉学会学術集会 2023年10月28日 4. Chiharu Kai, Satoshi Kasai. Evaluation of the usefulness of breast density assessment application for radiographers: comparison with mammographers. European Society of Radiology, 2024/2/28-3/3 5. Chiharu Kai, Satoshi Kasai. Breast cancer risk assessment with AI-based Breast Age estimation. European Society of Radiology, 2024/2/28-3/3 6. Chiharu Kai, Satoshi Kondo, Tsunehiro Otsuka, Hitoshi Futamura, Satoshi Kasai. Evaluation of subtraction processing for mammograms analyzed by breast density and thickness. 17th International Workshop on Breast Imaging (IWBI 2024), 2024/6/9-12
公開講座・講演会等	1. 2023年度, 教育講演, Radio（geno）micsによる乳がん診断の可能性. 第79回日本放射線技術学会総会学術大会. 横浜, 2023年4月14日
その他の社会活動への参加協力	1. 2023年度, 第12回日本認知症予防学会学術集会, 実行委員新潟市 2023.9.15-17 2. 2023年度, 第23回新潟医療福祉学会学術集会, 実行委員新潟市 2023.10.28 3. 2023年度, 第27回日本遠隔医療学会学術大会, 実行委員新潟市 2023.11.11-12 4. 2023年度, 第27回日本遠隔医療学会学術大会, 座長, 新潟市 2023.11.12
学内委員会活動	1. 入試委員会, 新潟連携教育研究センター運営委員会（連携基礎ゼミ実行部会）

Profile

Research Areas	Development of AI to Predict Breast Cancer Risk Using Mammograms Radiomics Computer-aided diagnosis systems
Research Introduction	Using various imaging features and genetic information obtained from medical images, we conduct research on the early detection of diseases, the proposal of optimal treatment, and prognosis prediction.
Papers	1. Kai C, Uchiyama Y, Shiraishi J, Fujita H, Doi K. Computer-aided diagnosis with radiogenomics: Analysis of the relationship between genotype and morphological changes of the brain magnetic resonance images. Radiological physics and technology. 2018; 11:265-273. 2. Kai C, Ishizuka S, Otsuka T, Nara M, Kondo S, Futamura H, Kodama N, Kasai S. Automated Estimation of Mammary Gland Content Ratio Using Regression Deep Convolutional Neural Network and the Effectiveness in Clinical Practice as Explainable Artificial Intelligence. Cancers. 2023; 15(10):2794. 3. Kai C, Otsuka T, Nara M, Kondo S, Futamura H, Kodama N, Kasai S Identifying factors that indicate the possibility of non-visible cases on mammograms using mammary gland content ratio estimated by artificial intelligence. Front. Oncol. 2024; 14:1255109. 4. Yoshida A, Kai C, Futamura H, Oochi K, Kondo S, Sato I, Kasai S Spirometry test values can be estimated from a single chest radiograph. Front. Med. 2024; 11:1335958. 5. Kai C, Kondo S, Otsuka T, Yoshida A, Sato I, Futamura H, Kodama N, Kasai S. Development of a Subtraction Processing Technology for Assistance in the Comparative Interpretation of Mammograms. Diagnostics. 2024; 14(11):1131.