平原 大助
| 健康メディカル学部 医療科学科 臨床工学コース | 准教授 |
| 経営学研究科 経営学専攻 | 准教授 |
Last Updated :2026/08/08
■研究者基本情報
■経歴
経歴
- 2026年04月 - 現在
帝京平成大学, 健康メディカル学部 医療科学科, 准教授 - 2024年04月 - 現在
大分大学, 医学部 循環器内科 臨床検査診断学講座 - 2019年04月 - 現在
聖マリアンナ医科大学, 医学研究科 先端生体画像情報研究講座 - 2019年04月 - 2026年03月
学校法人原田学園, 経営企画室 人工知能教育・研究開発チーム - 2017年03月 - 2026年03月
学校法人原田学園, 鹿児島医療技術専門学校 - 2023年09月 - 2024年09月
東北大学, 大学院情報科学研究科 - 2014年08月 - 2017年01月
医療法人博康会アクラス中央病院, 副診療部, 部長 - 2011年12月 - 2014年07月
医療法人さかき脳神経外科 - 1999年04月 - 2011年11月
公益社団法人 いまきいれ総合病院, 中央放射線部
学歴
委員歴
■研究活動情報
受賞
- 2026年04月
第82回日本放射線技術学会総会学術大会, 座長推薦優秀研究発表
MRI motion artifact補正と不確実性推定のためのbilateral filterを組み込んだmixture of attention U-Net
山下健斗;下村風吹;伊牟田唄市;鶴田雄大;坂元太一;迫田和也;平原大助 - 2024年12月
⽇本診療放射線学教育学会, 学術奨励賞
診療放射線養成課程学生の臨床実習前後における概念変化の分析：機械学習アプローチ
鎌田華彩, 田島明音, 橋口万由佳, 大迫祐太, 片平結菜, 川原歩乃佳, 平原大助, 元日田和規 - 2024年12月
第1回日本放射線医療技術学術大会（第52回日本放射線技術学会秋季学術大会）, 座長推薦優秀研究発表
低線量CT画像における深層学習技術を応用したCOVID-19識別モデルのためのノイズ除去モデルの比較分析
柿原妃菜子;久保田莉奈;尾崎望未;堂免功要;平原大助 - 2024年08月
⽇本診療放射線学教育学会, 優秀研究発表賞
診療放射線養成課程学⽣の臨床実習前後における概念変化の可視化 ：次元削減⼿法を⽤いた分析
橋口万由佳;鎌田華彩;田島明音;大迫祐太;片平結菜;川原歩乃佳;平原大助;元日田和規 - 2024年03月
第43回 医療情報学連合大会, 優秀 HYPER DEMO 賞
Virtual Reality(VR)を活用した多職種連携能力向上のための教材開発とその評価
小牧 祥太郎;馬場 祥吾;四元 祐子;山下 喬之;平原 大助 - 2022年08月
一般社団法人 鹿児島県作業療法士協会, チャレンジャー賞
多職種連携教育VRコンテンツ制作の報告
四元 裕子,山下 喬之,小牧 祥太郎,馬場 祥吾,平原 大助,下井 俊典 - 2019年03月
日本放射線技術学会九州支部, 学生優秀賞(鹿児島医療技術専門学校 卒業研究 指導学生)
海馬および海馬傍回の萎縮度判定解析ソフトにおける永久磁石装置撮像パラメータ標準化に関する研究
井上丈聡;平原大助 - 2018年02月
Body DWI研究会, 優秀賞
Intestinal content signal suppression method in diffusion weighted images
平原 大助
論文
- Machine learning models using 18F-FDG PET/CT radiomics for RAS mutation prediction and prognostic stratification in colorectal cancer.
Masatoyo Nakajo; Daisuke Hirahara; Kenji Baba; Mitsuho Hirahara; Yukari Eizuru; Atsushi Tani; Koji Takumi; Kiyohisa Kamimura; Fumiko Kanzaki; Takao Ohtsuka; Takashi Yoshiura
The British journal of radiology, 2026年07月03日 - P0367 Machine learning analysis for predicting pathological complete response after chemoradiotherapy in patients with muscle-invasive bladder cancer
M. Fujiwara; H. Tanaka; D. Hirahara; T. Saho; E. Takaya; T. Ito; E. Muta; M. Urushido; S. Matsumoto; M. Kobayashi; Y. Nakamura; W. Chen; Y. Ishikawa; H. Fukushima; S. Fukuda; Y. Waseda; Y. Yasuda; S. Yoshida; Y. Fujii
European Urology, 2026年03月 - Development and Evaluation of a Urinary Na/K Ratio Prediction Model: A Systematic Comparison from Attention-Based Deep Learning to Classical Ensemble Approaches.
Emi Yuda; Itaru Kaneko; Daisuke Hirahara
Bioengineering (Basel, Switzerland), 2026年02月21日 - Time-dependent diffusion-weighted imaging assessment of tumor grading and isocitrate dehydrogenase genotypes in adult-type diffuse gliomas.
Kiyohisa Kamimura; Tsubasa Nakano; Masanori Nakajo; Junki Kamizono; Tomohito Hasegawa; Daiki Tobo; Akie Mukai; Yoshiki Kamimura; Fumitaka Ejima; Hiroaki Nagano; Koji Takumi; Masatoyo Nakajo; Nayuta Higa; Hajime Yonezawa; Ryosuke Hanaya; Mari Kirishima; Akihide Tanimoto; Hirokazu Otsuka; Daisuke Hirahara; Hiroshi Imai; Thorsten Feiweier; Takashi Yoshiura
Japanese journal of radiology, 2026年01月05日 - Artificial intelligence in oncological positron emission tomography: advancing image analysis and interpretation.
M Nakajo; D Hirahara; M Hirahara; Y Eizuru; A Tani; F Kanzaki; K Takumi; K Kamimura; T Yoshiura
Clinical radiology, 2026年01月 - CLIP-Guided Clustering with Archetype-Based Similarity and Hybrid Segmentation for Robust Indoor Scene Classification
Emi Yuda; Naoya Morikawa; Itaru Kaneko; Daisuke Hirahara
Electronics, 2025年11月 - Electron Density and Effective Atomic Number as Quantitative Biomarkers for Differentiating Malignant Brain Tumors: An Exploratory Study with Machine Learning.
Tsubasa Nakano; Daisuke Hirahara; Tomohito Hasegawa; Kiyohisa Kamimura; Masanori Nakajo; Junki Kamizono; Koji Takumi; Masatoyo Nakajo; Fumitaka Ejima; Ryota Nakanosono; Ryoji Yamagishi; Fumiko Kanzaki; Hiroki Muraoka; Nayuta Higa; Hajime Yonezawa; Ikumi Kitazono; Jihun Kwon; Gregor Pahn; Eran Langzam; Ko Higuchi; Takashi Yoshiura
Tomography (Ann Arbor, Mich.), 2025年10月29日 - Noninvasive Optical Flow Analysis of White Blood Cell Dynamics for Enhanced COVID-19 Screening.
Emi Yuda; Yutaka Yoshida; Itaru Kaneko; Daisuke Hirahara; Junichiro Hayano
Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics, 2025年09月 - Machine-Learning Insights from the Framingham Heart Study: Enhancing Cardiovascular Risk Prediction and Monitoring
Emi Yuda; Itaru Kaneko; Daisuke Hirahara
Applied Sciences, 2025年08月 - Machine learning-based prognostic modeling in gallbladder cancer using clinical data and pre-treatment [18F]-FDG-PET-radiomic features.
Masatoyo Nakajo; Daisuke Hirahara; Megumi Jinguji; Tetsuya Idichi; Mitsuho Hirahara; Atsushi Tani; Koji Takumi; Kiyohisa Kamimura; Takao Ohtsuka; Takashi Yoshiura
Japanese journal of radiology, 2025年05月 - Predictive Potential of Contrast-Enhanced MRI-Based Delta-Radiomics for Chemoradiation Responsiveness in Muscle-Invasive Bladder Cancer.
Kohei Isemoto; Yuma Waseda; Motohiro Fujiwara; Koichiro Kimura; Daisuke Hirahara; Tatsunori Saho; Eichi Takaya; Yuki Arita; Thomas C Kwee; Shohei Fukuda; Hajime Tanaka; Soichiro Yoshida; Yasuhisa Fujii
Diagnostics (Basel, Switzerland), 2025年03月21日 - Advancements in artificial intelligence for prostate cancer: Optimizing diagnosis, treatment, and prognostic assessment
Yuki Arita; Christian Roest; Thomas C. Kwee; Ramesh Paudyal; Alfonso Lema-Dopico; Stefan Fransen; Daisuke Hirahara; Eichi Takaya; Ryo Ueda; Lisa Ruby; Noam Nissan; Lawrence H. Schwartz; Amita Shukla-Dave; Oguz Akin
Asian Journal of Urology, 2025年02月 - Development and Evaluation of a Virtual Reality-Based Teaching Material for Interprofessional Education: A Case Study on Swallowing Videofluorography.
Shotaro Komaki; Shogo Baba; Yuuko Yotsumoto; Takayuki Yamashita; Susumu Takayoshi; Hisashi Niidome; Megumi Imamura; Megumi Mihara; Daisuke Hirahara
Japanese journal of comprehensive rehabilitation science, 2025年 - Applying deep learning-based ensemble model to [18F]-FDG-PET-radiomic features for differentiating benign from malignant parotid gland diseases.
Masatoyo Nakajo; Daisuke Hirahara; Megumi Jinguji; Mitsuho Hirahara; Atsushi Tani; Hiromi Nagano; Koji Takumi; Kiyohisa Kamimura; Fumiko Kanzaki; Masaru Yamashita; Takashi Yoshiura
Japanese journal of radiology, 2025年01月 - Monitoring prostate cancer after low-dose-rate hemigland brachytherapy with delta-radiomics of diffusion-weighted magnetic resonance imaging
Kotaro Shimada; Motohiro Fujiwara; Daisuke Hirahara; Eichi Takaya; Soichiro Yoshida; Yasuhisa Fujii
International Journal of Urology, 2024年12月 - Inflammasome activation aggravates choroidal neovascularization.
Ryan D Makin; Ivana Apicella; Roshni Dholkawala; Shinichi Fukuda; Shuichiro Hirahara; Yoshio Hirano; Younghee Kim; Ayami Nagasaka; Yosuke Nagasaka; Siddharth Narendran; Felipe Pereira; Akhil Varshney; Shao-Bin Wang; Jayakrishna Ambati; Bradley D Gelfand
Angiogenesis, 2024年11月 - Comprehensive Data Augmentation Approach Using WGAN-GP and UMAP for Enhancing Alzheimer’s Disease Diagnosis
Emi Yuda; Tomoki Ando; Itaru Kaneko; Yutaka Yoshida; Daisuke Hirahara
Electronics, 2024年09月16日, ［査読有り］ - Impact of Downsampling Size and Interpretation Methods on Diagnostic Accuracy in Deep Learning Model for Breast Cancer Using Digital Breast Tomosynthesis Images.
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07月25日 - Machine Learning Analysis of Predictors for Inhaled Nitric Oxide Therapy Administration Time Post Congenital Heart Disease Surgery: A Single-Center Observational Study.
Shuhei Niiyama; Takahiro Nakashima; Kentaro Ueno; Daisuke Hirahara; Masatoyo Nakajo; Yutaro Madokoro; Mitsuhito Sato; Kenshin Shimono; Takahiro Futatsuki; Yasuyuki Kakihana
Cureus, 2024年07月 - The usefulness of deep learning-based ensemble learning method using 18F-FDG-PET/CT radiomic features for differentiating between benign and malignant parotid gland diseases
Masatoyo Nakajo; Daisuke Hirahara; Megumi Jinguji; Mitsuho Hirahara; Atsushi Tani; Takashi Yoshiura
JOURNAL OF NUCLEAR MEDICINE, 2024年06月01日 - ARE THERE DIFFERENCES IN MRI FINDINGS BETWEEN CRIBRIFORM AND NON-CRIBRIFORM CANCER? AN ANALYSIS USING RADIOMICS AND DELTA-RADIOMICS
Koki Enomoto; Soichiro Yoshida; Haruto Izumi; Sho Uehara; Yoh Matsuoka; Kohei Yamamoto; Daisuke Hirahara; Tatsunori Saho; Eichi Takaya; Shohei Fukuda; Yuma Waseda; Hajime Tanaka; Kenichi Ohashi; Yasuhisa Fujii
JOURNAL OF UROLOGY, 2024年05月 - DELTA-RADIOMICS ANALYSIS IN COMPARISON TO RADIOMICS ANALYSIS USING DYNAMIC COMPUTED TOMOGRAPHY FOR PREOPERATIVE RISK STRATIFICATION IN UPPER URINARY TRACT UROTHELIAL CARCINOMA
Motohiro Fujiwara; Daisuke Hirahara; Tatsunori Saho; Eichi Takaya; Shunya Matsumoto; Kasumi Yoshitomi; Masaki Kobayashi; Yuki Nakamura; Bo Fan; Yudai Ishikawa; Shohei Fukuda; Yuma Waseda; Hajime Tanaka; Soichiro Yoshida; Yasuhisa Fujii
JOURNAL OF UROLOGY, 2024年05月 - Machine learning approach using 18F-FDG-PET-radiomic features and the visibility of right ventricle 18F-FDG uptake for predicting clinical events in patients with cardiac sarcoidosis.
Masatoyo Nakajo; Daisuke Hirahara; Megumi Jinguji; Satoko Ojima; Mitsuho Hirahara; Atsushi Tani; Koji Takumi; Kiyohisa Kamimura; Mitsuru Ohishi; Takashi Yoshiura
Japanese journal of radiology, 2024年03月16日 - Canine Model of Ischemia-Induced Ventricular Tachycardia.
Annie M Hirahara; Muhammad S Khan; Yuki Ishidoya; Douglas Smego; Orvelin Roman; Ravi Ranjan; Lauren Krueger; Guillaume Hoareau; Craig H Selzman; Derek J Dosdall
The Journal of surgical research, 2024年01月 - All-in-one platform for AI R&D in medical imaging, encompassing data collection, selection, annotation, and pre-processing.
Changhee Han; Kyohei Shibano; Wataru Ozaki; Keishiro Osaki; Takafumi Haraguchi; Daisuke Hirahara; Shumon Kimura; Yasuyuki Kobayashi; Gento Mogi
CoRR, 2024年 - Configurationally Nonselective Aquation of a Mononuclear Ru(II) Chloro Complex to Aquo Complex Isomers with Distinctive Aspects in Photoisomerization, Redox, and Catalytic Water Oxidation.
Yuta Tsubonouchi; Keisuke Inaba; Norihisa Hoshino; Masanari Hirahara; Debraj Chandra; Zaki N Zahran; Masayuki Yagi
Inorganic chemistry, 2023年10月30日 - Application of Machine Learning Analyses Using Clinical and [18F]-FDG-PET/CT Radiomic Characteristics to Predict Recurrence in Patients with Breast Cancer.
Kodai Kawaji; Masatoyo Nakajo; Yoshiaki Shinden; Megumi Jinguji; Atsushi Tani; Daisuke Hirahara; Ikumi Kitazono; Takao Ohtsuka; Takashi Yoshiura
Molecular imaging and biology, 2023年10月 - The usefulness of machine-learning-based evaluation of clinical and pretreatment 18F-FDG-PET/CT radiomic features for predicting prognosis in patients with laryngeal cancer.
Masatoyo Nakajo; Hiromi Nagano; Megumi Jinguji; Yoshiki Kamimura; Keiko Masuda; Koji Takumi; Atsushi Tani; Daisuke Hirahara; Keisuke Kariya; Masaru Yamashita; Takashi Yoshiura
The British journal of radiology, 2023年07月10日 - USEFULNESS OF DELTA-RADIOMICS APPLIED TO CONTRAST- AND NON-ENHANCED MRI FOR PREDICTING THERAPEUTIC EFFICACY IN MUSCLE-INVASIVE BLADDER CANCER
Kohei Isemoto; Yuma Waseda; Motohiro Fujiwara; Koichiro Kimura; Daisuke Hirahara; Tatsunori Saho; Eichi Takaya; Shohei Fukuda; Hajime Tanaka; Soichiro Yoshida; Minato Yokoyama; Yasuhisa Fujii
JOURNAL OF UROLOGY, 2023年04月 - 乳腺領域におけるDWIの基礎とAIへの応用—「乳腺領域」論文特集号
平原 大助
日本放射線技術学会雑誌 = Japanese journal of radiological technology, 2023年 - Radiomics model of diffusion-weighted whole-body imaging with background signal suppression (DWIBS) for predicting axillary lymph node status in breast cancer
Takafumi Haraguchi; Yasuyuki Kobayashi; Daisuke Hirahara; Tatsuaki Kobayashi; Eichi Takaya; Mariko Takishita Nagai; Hayato Tomita; Jun Okamoto; Yoshihide Kanemaki; Koichiro Tsugawa
Journal of X-ray science and technology, 2023年 - Distinctive Aspects in Aquation, Proton-Coupled Redox, and Photoisomerization Reactions between Geometric Isomers of Mononuclear Ruthenium Complexes with a Large-π-Conjugated Tetradentate Ligand.
Yuta Tsubonouchi; Takeumi Watanabe; Kazuha Yoshida; Shunsuke Watabe; Keisuke Inaba; Masanari Hirahara; Tsubasa Hatanaka; Yasuhiro Funahashi; Debraj Chandra; Norihisa Hoshino; Zaki N Zahran; Masayuki Yagi
Inorganic chemistry, 2022年09月05日 - Deep learning approach of diffusion-weighted imaging as an outcome predictor in laryngeal and hypopharyngeal cancer patients with radiotherapy-related curative treatment: a preliminary study.
Hayato Tomita; Tatsuaki Kobayashi; Eichi Takaya; Sono Mishiro; Daisuke Hirahara; Atsuko Fujikawa; Yoshiko Kurihara; Hidefumi Mimura; Yasuyuki Kobayashi
European radiology, 2022年08月 - The Usefulness of Machine Learning-Based Evaluation of Clinical and Pretreatment [18F]-FDG-PET/CT Radiomic Features for Predicting Prognosis in Hypopharyngeal Cancer.
Masatoyo Nakajo; Kodai Kawaji; Hiromi Nagano; Megumi Jinguji; Akie Mukai; Hiroshi Kawabata; Atsushi Tani; Daisuke Hirahara; Masaru Yamashita; Takashi Yoshiura
Molecular imaging and biology, 2022年07月21日 - 機械学習を用いたサルとヒトの心拍変動指標の分類と識別性
金子 格; 平原 大助; 吉田 豊; 早野 順一郎; Mozos Oscar Martinez; 湯田 恵美
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), 2022年02月 - 機械学習を用いたサルとヒトの心拍変動指標の分類と識別性
金子 格; 平原 大助; 吉田 豊; 早野 順一郎; Mozos Oscar Martinez; 湯田 恵美
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), 2022年02月 - Discrimination between Cynomolgus Monkey (Macaca Fascicularis) and Humans using Machine Learning and Heart Rate Variability Indices.
Itaru Kaneko; Daisuke Hirahara; Junichiro Hayano; Oscar Martinez Mozos; Emi Yuda
WAC, 2022年 - DDX17 is an essential mediator of sterile NLRC4 inflammasome activation by retrotransposon RNAs.
Shao-Bin Wang; Siddharth Narendran; Shuichiro Hirahara; Akhil Varshney; Felipe Pereira; Ivana Apicella; Meenakshi Ambati; Vidya L Ambati; Praveen Yerramothu; Kameshwari Ambati; Yosuke Nagasaka; Dionne Argyle; Peirong Huang; Kirstie L Baker; Kenneth M Marion; Kartik Gupta; Bo Liu; David R Hinton; Scott W Canna; Tamer Sallam; Srinivas R Sadda; Nagaraj Kerur; Bradley D Gelfand; Jayakrishna Ambati
Science immunology, 2021年12月03日 - Effect of the Pixel Interpolation Method for Downsampling Medical Images on Deep Learning Accuracy
Daisuke Hirahara; Eichi Takaya; Mizuki Kadowaki; Yasuyuki Kobayashi; Takuya Ueda
Journal of Computer and Communications, 2021年11月30日, ［査読有り］
筆頭著者 - Machine learning based evaluation of clinical and pretreatment 18F-FDG-PET/CT radiomic features to predict prognosis of cervical cancer patients.
Masatoyo Nakajo; Megumi Jinguji; Atsushi Tani; Erina Yano; Chin Khang Hoo; Daisuke Hirahara; Shinichi Togami; Hiroaki Kobayashi; Takashi Yoshiura
Abdominal radiology (New York), 2021年11月25日 - Nucleoside reverse transcriptase inhibitors and Kamuvudines inhibit amyloid-β induced retinal pigmented epithelium degeneration.
Siddharth Narendran; Felipe Pereira; Praveen Yerramothu; Ivana Apicella; Shao-Bin Wang; Kameshwari Ambati; Shuichiro Hirahara; Younghee Kim; Meenakshi Ambati; Vidya L Ambati; Peirong Huang; Akhil Varshney; Yosuke Nagasaka; Shinichi Fukuda; Kirstie L Baker; Kenneth M Marion; Jan M Deussing; Srinivas R Sadda; Bradley D Gelfand; Jayakrishna Ambati
Signal transduction and targeted therapy, 2021年04月14日 - Application of a Machine Learning Approach for the Analysis of Clinical and Radiomic Features of Pretreatment [18F]-FDG PET/CT to Predict Prognosis of Patients with Endometrial Cancer.
Masatoyo Nakajo; Megumi Jinguji; Atsushi Tani; Hidehiko Kikuno; Daisuke Hirahara; Shinichi Togami; Hiroaki Kobayashi; Takashi Yoshiura
Molecular imaging and biology, 2021年03月24日 - Application of a machine learning approach to characterization of liver function using 99mTc-GSA SPECT/CT.
Masatoyo Nakajo; Megumi Jinguji; Atsushi Tani; Daisuke Hirahara; Hiroaki Nagano; Koji Takumi; Takashi Yoshiura
Abdominal radiology (New York), 2021年03月06日 - Deep Learning for the Preoperative Diagnosis of Metastatic Cervical Lymph Nodes on Contrast-Enhanced Computed ToMography in Patients with Oral Squamous Cell Carcinoma.
Hayato Tomita; Tsuneo Yamashiro; Joichi Heianna; Toshiyuki Nakasone; Tatsuaki Kobayashi; Sono Mishiro; Daisuke Hirahara; Eichi Takaya; Hidefumi Mimura; Sadayuki Murayama; Yasuyuki Kobayashi
Cancers, 2021年02月03日 - Effects of data count and image scaling on Deep Learning training
Daisuke Hirahara; Eichi Takaya; Taro Takahara; Takuya Ueda
PeerJ Computer Science, 2020年11月16日 - MRI画像を用いた乳がん診断補助用AI（悪性疑い検出）の開発
平原 大助
日本情報文化学会 九州支部研究会, 2019年02月, ［査読有り］ - DWIBSによる乳がん検診のAI診断の試み
平原 大助
第10回BodyDWI研究会, 2019年02月, ［査読有り］, ［招待有り］ - Preliminary assessment for the development of CADe system for brain tumor in MRI images utilizing transfer learning in Xception model
Daisuke Hirahara
2019 IEEE 8th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), 2019年, ［査読有り］
筆頭著者 - Fundamental study on preliminary image processing at time development of CNN using chest radiography.
Daisuke Hirahara; Emi Yuda; Taro Takahara; Yasuyuki Kobayashi
IEEE LifeTech2019, 2019年, ［査読有り］
筆頭著者, ラスト(シニア)オーサー, 責任著者 - 海馬および海馬傍回の萎縮度判定解析ソフトにおける永久磁石装置撮像パラメータ標準化に関する研究
平原 大助
第46回 日本放射線技術学会 秋季学術大会 予稿集, 2018年10月, ［査読有り］ - 無症候性野球競技者における上腕骨内側上顆下端の病態と円回内筋・浅指屈筋の実態について
山形祥太郎; 田之頭道宏; 廣澤沙矢香; 松永悠希; 吉崎春菜; 横山尚宏; 川元大輔; 長津秀文; 大浦竜治; 平原大助; 高田和真
日本整形外科スポーツ医学会雑誌, 2018年08月, ［査読有り］ - MRIを用いた体幹筋トレーニングの違いによる筋活動と腹腔内面積の変化-ドローインVSブレーシング-
内村麗沙; 板坂光貴; 西迫亜由美; 原口成太; 東川悠; 平原大助; 高田和真; 横山尚宏; 川元大輔; 長津秀文
日本整形外科スポーツ医学会雑誌, 2018年08月, ［査読有り］ - 大腿四頭筋セッティングにおける膝蓋上嚢の形態変化の観察-核磁気共鳴画像法(MRI)による横断像と矢状断像を用いて-
寺脇幸生; 下田正規; 濱崎大輝; 清武茉衣; 大隣朝香; 高田和真; 横山尚宏; 長津秀文; 平原大助
日本整形外科スポーツ医学会雑誌, 2018年08月, ［査読有り］
MISC
- Vibe codingによる医療AIソフトウエア開発の可能性—特集 医療AIのさらなる普及に向けて : 医療におけるAI活用の現在地と将来展望 ; 医療AIを加速させる技術の現状
平原 大助
Innervision = インナービジョン : 医療と画像の総合情報誌, 2026年07月
東京 : インナービジョン - 機械学習を用いた持続的腎代替療法におけるLife-timeの予測
岩永 憲幸; 大杉 菜々花; 大野 拓真; 福元 栄一郎; 中島 高博; 早崎 裕登; 佐潟 芳久; 平原 大助; 佐藤 満仁; 新山 修平
日本急性血液浄化学会雑誌, 2025年09月
(NPO)日本急性血液浄化学会 - 【課題解決に向けたAI活用の最前線 働き方改革から2040年問題まで医療の課題に立ち向かう】医療におけるAI研究開発の最新動向と将来展望 医療におけるノーコードAI開発の実際と今後の可能性
平原 大助
INNERVISION, 2025年06月
(株)インナービジョン - 人工知能の軌跡と奇跡-医療の未来への新たなるステップ- 医用画像におけるAIの軌跡と未来への展望
平原 大助
日本放射線技術学会総会学術大会予稿集, 2025年03月
(公社)日本放射線技術学会 - 医用画像解析の未来を描くマルチモーダル時代のLLM入門
平原 大助
日本放射線技術学会総会学術大会予稿集, 2025年03月
(公社)日本放射線技術学会 - 診療放射線養成課程学⽣の臨床実習前後における概念変化の分析：機械学習アプローチ
鎌田華彩; 田島明音; 橋口万由佳; 大迫祐太; 片平結菜; 川原歩乃佳; 平原大助; 元日田和規
診療放射線学教育学, 2024年08月24日
責任著者 - 診療放射線養成課程学⽣の臨床実習前後における概念変化の可視化 ：次元削減⼿法を⽤いた分析
橋口万由佳; 鎌田華彩; 田島明音; 大迫祐太; 片平結菜; 川原歩乃佳; 平原大助; 元日田和規
診療放射線学教育学, 2024年08月24日
責任著者 - 低線量CT画像における深層学習技術を応用したCOVID-19識別モデルのためのノイズ除去モデルの比較分析
柿原妃菜子; 久保田莉奈; 尾崎望未; 堂免功要; 平原大助; 平原大助; 平原大助; 平原大助; 平原大助
日本診療放射線技師会誌, 2024年
(公社)日本診療放射線技師会 - 乳がん検診へのRadiomics応用の可能性 RadiomicsのMRIへの適用
平原 大助
日本乳癌検診学会学術総会プログラム抄録集, 2023年11月
(NPO)日本乳癌検診学会 - 指先毛細血管オプティカルフローによる感染症のスクリーニング手法
平原 大助; 金子 格; 早野 順一郎; 湯田 恵美
医療情報学連合大会論文集, 2023年11月
(一社)日本医療情報学会 - ヒトの心拍変動指標の個人識別性 機械学習を用いたサル指標との比較
平原 大助; 金子 格; 早野 順一郎; 湯田 恵美
医療情報学連合大会論文集, 2023年11月
(一社)日本医療情報学会 - Virtual Reality(VR)を活用した多職種連携能力向上のための教材開発とその評価
小牧 祥太郎; 馬場 祥吾; 四元 祐子; 山下 喬之; 平原 大助
医療情報学連合大会論文集, 2023年11月
(一社)日本医療情報学会 - 乳腺領域におけるDWIの基礎とAIへの応用—「乳腺領域」論文特集号
平原 大助
日本放射線技術学会雑誌 = Japanese journal of radiological technology, 2023年11月
京都 : 日本放射線技術学会 - 多職種連携教育におけるVR(Virtual Reality)の有用な活用方法について VF(videofluoroscopic examination of swallowing)検査における協働場面を通して
小牧 祥太郎; 高吉 進; 馬場 祥吾; 四元 祐子; 山下 喬之; 平原 大助
言語聴覚研究, 2023年09月
(一社)日本言語聴覚士協会 - 【医療AIの普及拡大とさらなる展開 医療からヘルスケアサービスまで発展に向けた現状と展望】医療AIのための人材育成の現状と展望 診療放射線技師養成校における医療AI人材育成
平原 大助
INNERVISION, 2023年06月
(株)インナービジョン - Virtual Realityの臨場感がもたらす多職種連携教育の可能性 専門職養成課程におけるVRを用いた具体的教育方略の考案
山下 喬之; 平原 大助; 下井 俊典
理学療法教育, 2023年04月
(一社)日本理学療法教育学会 - Virtual Realityの臨場感がもたらす多職種連携教育の可能性—～専門職養成課程におけるVRを用いた具体的教育方略の考案～
山下 喬之; 平原 大助; 下井 俊典
理学療法教育, 2023年04月01日
Introduction：質の高い保健医療福祉サービスの提供には，多職種連携の概念が必須とされ，養成課程における多職種連携教育（Interprofessional Education；IPE）の導入が普及しつつある。しかし，養成校ごとで異なる学部・学科設置や専門職種ごとに異なる臨床実習形態，学部・学科間の日程調整や連携に割かれる大きな労力等，環境面や運用面の課題は，IPE実践と継続の制約となっている。Methods：Virtual Reality（VR）を利活用したIPE教材を開発し，VRゴーグルを装着して多職種連携を体験した学生と教職員を対象に，VR教材の使用感を問うアンケート調査を実施，結果をテキストマイニングにて分析した。Results：調査対象者らは，臨床現場を疑似体験できるVR教材を望み，IPE教材としては，他職種理解と実務における連携の流れの理解，理学療法教材としては，治療者目線での専門的技能の理解が深まる教材としてVR教材の可能性を見出した。Discussion：VRは，臨場感と再現性の高さから，既存の教育方略を一新できる。今後は，更なるVR教材の充実化と教育効果検証が必要である。, 一般社団法人 日本理学療法教育学会 - デルタラジオミクスを用いた筋層浸潤性膀胱癌に対する放射線化学療法の治療効果予測
早稲田悠馬; 藤原基裕; 平原大助; 佐保辰典; 木村浩一朗; 福田翔平; 田中一; 吉田宗一郎; 藤井靖久
日本泌尿器腫瘍学会学術集会プログラム・抄録集(Web), 2023年 - 放射線部門のサスティナビリティを向上するデジタル戦略 最新動向から見えてきた診療の質向上と業務効率化のヒント 放射線診療におけるAIの最新動向
平原大助
IT Vision, 2023年
(株)インナービジョン - 学習済みNAFNet(Nonlinear Activation Free Network)を用いたMRCP画像のアーチファクト軽減に関する検討
大城朝尚; 恒吉瑠音; 有木美桜; 江川怜央; 立石大輝; 迫田和也; 迫田和也; 平原大助; 平原大助; 平原大助; 平原大助
日本放射線技術学会総会学術大会予稿集, 2023年
(公社)日本放射線技術学会 - Data Augmentationの拡張確率が分類精度に与える影響
隈本神太朗; 中家裕人; 上原璃久; 冨田大地; 馬場祥吾; 馬場祥吾; 平原大助; 平原大助; 平原大助; 平原大助
日本放射線技術学会総会学術大会予稿集, 2023年
(公社)日本放射線技術学会 - Virtual Reality(VR)を活用した多職種連携能力向上のための教材開発とその評価
小牧祥太郎; 馬場祥吾; 四元祐子; 山下喬之; 平原大助
医療情報学連合大会論文集(CD-ROM), 2023年 - 医療系専門職養成教育現場における多職種連携教育Virtual Reality(VR)システムの有用性の調査 医療専門職を対象とした事前検証
小牧 祥太郎; 馬場 祥吾; 四元 祐子; 山下 喬之; 平原 大助
医療情報学連合大会論文集, 2022年11月
(一社)日本医療情報学会 - 多職種連携教育VRコンテンツ制作の報告
四元 裕子; 山下 喬之; 小牧 祥太郎; 馬場 祥吾; 平原 大助; 下井 俊典
第32回 鹿児島県作業療法学会予稿集, 2022年08月 - 中間赤外線波動追跡計算を用いた宇宙機搭載用イマージョンエシェル高分散分光器における波長分解能の評価
伊藤哲司; 石原大助; 和田武彦; 中川貴雄; 大薮進喜; 金田英宏; 平原靖大
日本天文学会年会講演予稿集, 2022年 - 医療系専門職養成教育現場における多職種連携教育Virtual Reality(VR)システムの有用性の調査-医療専門職を対象とした事前検証-
小牧祥太郎; 馬場祥吾; 四元祐子; 山下喬之; 平原大助
医療情報学連合大会論文集(CD-ROM), 2022年 - 機械学習を用いたサルとヒトの心拍変動指標の分類と識別性
金子格; 平原大助; 吉田豊; 早野順一郎; MOZOS Oscar Martinez; 湯田恵美
電子情報通信学会技術研究報告(Web), 2022年 - 医療・ヘルスケア領域におけるAI-AIの基礎から活用まで 人工知能の基礎知識 II 医療・ヘルスケア従事者の精神的負担を減らす画像認識技術のスタンダード,「畳み込みニューラルネットワーク」の基礎知識
平原大助; 平原大助
Rad Fan, 2021年
(株)メディカルアイ - 医療・ヘルスケア領域におけるAI-AIの基礎から活用まで 人工知能の基礎知識 III「Transformer」...Google翻訳の精度を革命的に向上させた機械学習モデルは,医療やヘルスケアの世界も塗り替える可能性
平原大助; 平原大助
Rad Fan, 2021年
(株)メディカルアイ - 腫瘤形成性乳癌の乳房トモシンセシス画像のAI解析によるセンチネルリンパ節転移リスクの予測
下川大輝; 高橋健吾; 渋谷貴一; 高屋英知; 平原大助; 臼崎琢磨; 大庭建; 福田俊憲; 八木下和代; 角田博子; 植田琢也
日本乳癌学会学術総会プログラム・抄録集, 2021年
(一社)日本乳癌学会 - MRI 乳がん検診における診断補助 AI の可能性
平原 大助; 高原 太郎
日本乳癌検診学会誌, 2021年
乳がんは，がんのなかで，日本女性の罹患率トップであり，年間６万人以上が診断され，年間約１万３，０００人が亡くなっている。このような背景より，乳がん検診は死亡率低下を達成するために非常に大切なヘルスケア事業である。われわれは DWIBS という微視的な水の拡散を強調したコントラストに優れた画像と，T１WI と T２WI など様々なコントラストが得られる乳腺 MRI 画像の深層学習の研究開発を行っている。深層学習モデル Xception を用い，脂肪抑制 T２強調画像と拡散強調画像の診断補助モデルの開発を行った。両モデルとも AUC が０．８７を超えるモデルができた。MRI 画像のもつ特性を生かした診断を補助する AI の組み合わせ診断が実現することで，乳がん検診の死亡率低下という目的にさらに貢献できる可能性がある。, 特定非営利活動法人 日本乳癌検診学会 - MRI画像におけるnoise2noiseとnoise2clearの比較検討
平原 大助
生体医工学, 2021年
【背景】MRI検査はコントラスト分解能に優れ、放射線被ばくがなく繰り返し検査可能であることから、確定診断に利用される重要な画像検査法である。MRI検査は放射線を利用した画像診断装置と比べて信号収集に時間を要することから、撮像時間を短くすることが難しく高いシグナルノイズ比の画像を取得するには長時間の撮像が必要となる。限られた医療資源を有効に活用するには、短時間で得られたノイズを含んだ画像からノイズを除去し診断可能な画像を短時間で提供することで実現する。【方法】MRI検査のDWIBS画像の516画像を対象とした．深層学習モデルはU-Netを利用し、ノイズ画像のみから学習しノイズ除去画像を推測するnoise2noiseと一般的に利用されるノイズがないきれいな教師画像を準備してノイズ除去画像を推測するnoise2clearの2モデルを使用した。モデルの訓練に456画像を用い、テストとして60画像を用いた。テスト画像におけるSSIM値で評価を行った。【結果】テスト画像におけるSSIMの結果は，ノイズあり画像SSIMの0.4が、noise2clearモデルでは0.804となり、noise2noiseモデルでは0.907となった。【結語】noise2clearでは事前に高品質の画像の教師データを大量に準備する必要があるが、noise2noiseではノイズを含んだ画像からノイズ成分を学習することでノイズ除去を行うが、MRI画像のDWIBS法の画像においてもノイズ除去を行うことが可能であった。, 公益社団法人 日本生体医工学会 - AI技術の医療分野における活用の現状と未来 : 放射線診断学の視点から—特集 形成外科で人工知能(AI)・バーチャルリアリティー(VR)を活用する! ; 人工知能(AI)・機械学習・ディープラーニング
平原 大助; 馬場 康貴; 松本 知博; 橋田 和靖; 今井 裕; 長谷部 光泉
Pepars, 2020年10月
東京 : 全日本病院出版会 - 無症候性野球競技者における棘上筋筋力と棘上筋volumeとの関係性
鳥越 皐月; 有馬 啓介; 井上 港斗; 窪田 凱斗; 豊島 木実; 野村 龍之介; 本 憲史朗; 横山 尚宏; 川元 大輔; 大浦 竜治; 平原 大助; 高田 和真
理学療法学Supplement, 2020年
公益社団法人 日本理学療法士協会 - 無症候性野球競技者における棘下筋Volumeと2nd肢位での外旋筋力との関係性―Fijiを用いた三次元的解析―
野村 龍之介; 有馬 啓介; 井上 港斗; 窪田 凱斗; 豊島 木実; 鳥越 皐月; 本 憲史朗; 横山 尚宏; 川元 大輔; 大浦 竜治; 平原 大助; 高田 和真
理学療法学Supplement, 2020年
公益社団法人 日本理学療法士協会 - 無症候性野球競技者における棘下筋Volumeの三次元的分析-画像処理ソフトFuji(by Image J)を用いて-
有馬啓介; 井上港斗; 窪田凱斗; 豊島木実; 鳥越皐月; 野村龍之介; 本憲史朗; 横山尚宏; 川元大輔; 大浦竜治; 平原大助; 高田和真
日本整形外科スポーツ医学会雑誌, 2019年
(一社)日本整形外科スポーツ医学会 - 今から始めるディープラーニング-基礎から実践まで,押さえておきたいポイント II ディープラーニングによる研究に向けて 1.ディープラーニングで必要となるハードウエア,ソフトウエア,プラットフォーム,プログラミング言語
平原大助; 平原大助; 平原大助; 平原大助
Innervision, 2019年
(株)インナービジョン - 大腿四頭筋セッティングは膝蓋上嚢の柔軟性に影響を与えるか－核磁気共鳴画像法(MRI)による解析にて筋力と可動域の関係生を紐解く－
清武 茉衣; 大隣 朝香; 下田 正規; 濱崎 大輝; 寺脇 幸生; 髙田 和真; 横山 尚宏; 平原 大助; 長津 秀文; 川元 大輔
理学療法学Supplement, 2019年
【はじめに、目的】大腿四頭筋セッティングは、膝蓋骨の動きが確認できることからPatella settingとも称されており、我々は簡易な筋力強化という認識のみでなく、大腿骨と膝蓋骨を結ぶ膝蓋上嚢の柔軟性にも影響しているものと捉えている。膝蓋上嚢の癒着に伴い膝蓋骨下方移動の制限による屈曲不全や大腿四頭筋収縮時の膝蓋骨伝達力低下による自動伸展不全が生じることは広く知られており、その柔軟性を維持することは臨床的価値が高い。そこで本研究では、MRIを用い膝蓋上嚢を矢状断・冠状断で画像解析し、大腿四頭筋セッティングが膝蓋上嚢の柔軟性に有効か検証を行う。
【方法】対象は整形疾患を有さず膝関節に可動域制限を呈さない男性10名(20肢)、年齢:20.7±0.7歳。膝蓋上嚢の解析は、日立MRイメージング装置を使用し矢状断及び冠状断を用い安静時と大腿四頭筋セッティング時を撮影した。膝蓋上嚢の解析にはT2脂肪抑制を用い、撮影条件は膝蓋骨上下左右にマーカーを設置し、冠状断では安静時の膝蓋骨下縁を基準線とし、上方に5mm間隔に25スライス撮影、膝蓋上嚢のa.面積、b.縦径、c.横径を計測した。矢状断では膝蓋骨上下縁を基準線とし、d．膝蓋上嚢長さを計測した。また、T1強調を用いてe.膝蓋骨―大腿骨距離（以下PF距離）、f.膝蓋骨高さを計測した。上記6項目を(安静時/大腿四頭筋セッティング時)で比較、統計処理にはWilcoxonの符号付順位和検定を用いた。また、有意差のあった項目をSpearmanの相関係数を用いて検証した。
【結果】結果を(安静時/大腿四頭筋セッティング時)で示す。a.面積(373.35mm²/482.57mm²)、b.縦径(41.83mm/45.16mm)、c.横径(141.45mm/151.16mm)、d.膝蓋上嚢長さ(22.01mm/29.17mm)、e.PF距離(9.36mm/7.17mm)、f.膝蓋骨高さ(53.31mm/56.35mm)。a.面積(p<0.05)、d.膝蓋上嚢長さ・e.PF距離・f.膝蓋骨高さ(p<0.01)に有意差を認めた。有意差のあった項目をSpearmanの相関係数(r)を用いて検証し、d.膝蓋上嚢長さとf.膝蓋骨高さとの間に有意な相関を認めた。(r=0.38；p<0.05)
【結論（考察も含む）】膝蓋上嚢面積の有意な増加において、膝関節伸展位で膝蓋上嚢は2重膜構造を呈することから容量は本来広く、そこへ滑液が流入し面積が増大したと考えられる。膝蓋上嚢長さの有意な増加においては、膝関節筋が膝蓋上嚢に付着するため膝関節伸展の際に膝蓋上嚢を上方へ引き上げることで柔軟性に寄与するものと予測される。また、膝蓋上嚢長さと膝蓋骨高さの相関から、膝関節筋は中間広筋の深層から起始し、膝蓋上包の近位後面に付着する筋であり、膝蓋骨底に停止する中間広筋の収縮時に膝関節筋が連動して作用し、膝蓋骨並びに膝蓋上嚢の同時的な引き上がりが起きていると推察する。以上のことから大腿四頭筋のセッティングは元来の筋力強化という概念のみでなく、膝蓋上嚢の柔軟性に繋がる側面を考慮し日々の診療にあたることが重要と考えている。
【倫理的配慮，説明と同意】ヘルシンキ宣言に基づき、研究者が対象者に研究の概要・目的・方法等を別紙の「説明文書」で説明を行う。研究への参加、不参加、および研究途中での撤回については、いかなる不利益も受けないことを説明し、文書に記載した自由意思による同意を得る。得られたデータは、個人を特定できないように連結匿名化とする。また、個人情報の処理に行うパソコンは外部との通信ができない状態にするなどの措置を講じる。なお、本研究は本校倫理審査委員会の承認を得て実施している。, 公益社団法人 日本理学療法士協会 - 新時代の乳腺画像診断 MRI:乳房MRIの現状と将来展望について
印牧義英; 小林達明; 高屋英知; 平原大助; 小林泰之; 三村秀文; 津川浩一郎
日本医学放射線学会秋季臨床大会抄録集, 2019年
(公社)日本医学放射線学会 - 174 グラジエントエコータイプEPIの有用性の検討(MR検査磁化率強調画像, 第35回日本放射線技術学会秋季学術大会プログラム)
平原 大助; 浮田 啓一郎
日本放射線技術學會雜誌, 2007年09月20日
公益社団法人日本放射線技術学会 - 安全かつ有効な脳動脈瘤頸部クリッピングのための技術と工夫
西 徹; 古賀 一成; 山城 重雄; 濱田 一也; 後藤 智明; 加治 正知; 牟田 大助; 平原 正志; 平山 貴久; 倉津 純一; 藤岡 正導
脳卒中の外科, 2007年
一般社団法人 日本脳卒中の外科学会 - 短期間に増大し，出血を繰り返す円周状拡張型内頚動脈りゅう
藤岡 正導; 西 徹; 古賀 一成; 山城 重雄; 山本 東明; 後藤 智明; 加治 正知; 牟田 大助; 平原 正志; 平山 貴久; 倉津 純一
脳卒中の外科, 2006年
一般社団法人 日本脳卒中の外科学会
書籍等出版物
- インナービジョン
平原大助, 単著, 医療におけるノーコードAI開発の実際と今後の可能性
株式会社インナービジョン, 2025年06月25日
9784910561615 - Rad Fan 2021 JULY Vol.19 No.7
平原大助, 単著, 人工知能の基礎知識III
メディカルアイ, 2021年06月30日 - Rad Fan 2021 JULY Vol.19 No.7
平原大助, 単著, 人工知能の基礎知識Ⅱ
メディカルアイ, 2021年06月30日 - MRI応用自在 第4版
共著, 深層学習の医学への応用
メジカルビュー社, 2021年03月01日 - ペパーズ
平原大助; 馬場康貴; 松本知博; 橋田和靖; 今井裕; 長谷部光泉, 共著, AI技術の医療分野における活用の現状と未来 -放射線診断学の視点から-
全日本病院出版会, 2020年10月 - 2020-2021年版 はじめての医用画像ディープラーニング -基礎・応用・事例- (医療AIとディープラーニングシリーズ)
共著, ACR AI-LABで医用画像AI を体験
2020年05月 - 学ぶ！ 究める！ 医療AI─ディープラーニングの基礎から研究最前線まで─ (iv-MOOK vol.1)
坂本 真樹,; 小貫 真希,; 瀬々 潤,; 平原 大助,; 畑中 裕司,; 福岡 大輔,; 原 武史,; 鈴木 博文,; 寺本 篤司,; ,三澤 将史,; 浜本 隆二,; 黒田 知宏,; 佐藤 真一,; 長田 雅和,; 山本 修司,; 橋本 正弘,; 戸森 聖治,; 角谷 倫之,; 八坂耕一郎,; 西尾 瑞穂,; 周 向栄,; 長谷川 晃,; 大西 佑弥,; 植田 大樹,; 竹永 智美,; 橋本二三生,; 三澤 将史,; 鈴木 藍雅,; 日朝 祐太,; 有地 淑子,, 共著, ディープラーニングで必要となるハードウエア，ソフトウエア，プラットフォーム，プログラミング言語
インナービジョン, 2020年05月 - 医療AIとディープラーニングシリーズ Pythonによる医用画像処理入門
平原 大助; 佐々木 邦暢; 齋藤 静司; 小林 達明; 上杉 正人; 佐保 辰典; 高屋 英知, 共編者(共編著者), 開発環境を構築する,人工知能開発の応用
オーム社, 2020年04月06日 - 今から始めるディープラーニング
平原 大助, 分担執筆, ディープラーニングで必要となるハードウェア,ソフトウェア,プラットフォーム,プログラミング言語
株式会社インナービジョン, 2019年11月 - 診療放射線技師 実用 基礎数学
平原 大助, 共著
2018年04月
講演・口頭発表等
- 医療AIの臨床実装における信頼性検証：ブラックボックスと再訓練不可（SaMD）の壁を乗り越える
平原大助
日本臨床麻酔学会第46回大会, ［招待有り］ - AIを活用した非造影MRI検診の費用対効果向上
平原大助
第36回日本乳癌検診学会学術総会, ［招待有り］ - 生成AIに“伝わる”プロンプト入門 〜論文検索・管理とNotebookLMで踏み出す研究の第一歩〜
平原大助
第54回日本放射線技術学会 秋季学術大会, 2026年10月25日, ［招待有り］ - AIリテラシーと正しいワークフロー
平原大助
第54回日本磁気共鳴医学会大会, 2026年10月16日, ［招待有り］ - MRI motion artifact補正と不確実性推定のためのbilateral filterを組み込んだmixture of attention U-Net
山下健斗; 下村風吹; 伊牟田唄市; 鶴田雄大; 坂元太一; 迫田和也; 平原大助
第82回日本放射線技術学会総会学術大会, 2026年04月19日 - AIは画像を「復元」しているのか、「創造」しているのか？～962報の先行研究から紐解く非線形処理評価の真実～
平原大助
第6回 DR連合フォーラム, 2026年02月28日, ［招待有り］ - 診療支援・業務効率化AIをその場で実装する ─ DifyとAntigravityを使ったアプリ開発実践
平原大助
医療人2030 Basic, 2026年02月24日 - AIエージェント活用例と人材育成の重要性
平原大助
聖マリアンナ医科大学 第3回 生成AI講座, 2026年02月04日, ［招待有り］ - 自分だけのAIを作るためのDX戦略 準備編 －無料ツールで始める業務改革の第一歩－
平原大助
医療人2030 Basic, 2026年02月03日 - 医療DX推進へ プログラミング不要でAIアプリケーションを作ってみよう！
平原大助
熊本県放射線技師会 第12回リフレッシュ研修会, 2026年01月24日, ［招待有り］ - 医療・介護現場のDX戦略 無料AIツールで始める業務改革
平原大助
第一薬科大学 創薬・ヘルスケア スタートアップ・カンファレンス2025「医療人2030 in 福岡」, 2025年11月22日, ［招待有り］ - Strategy for AI 放射線技師に求められるリテラシーとその教育
平原大助
第20回 九州放射線医療技術学術大会, 2025年11月01日, ［招待有り］ - AIが変える放射線技師の未来 －日常業務から専門分野まで、“生成AI”活用の最前線－
平原大助
第46回 南薩地域研修会・鹿児島AI研究会 合同開催, 2025年09月27日 - AIが変える放射線技師の未来 －日常業務から専門分野まで、“生成AI”活用の最前線－
平原大助
第23回 熊本県放射線技師会学術大会, 2025年08月24日, ［招待有り］ - 医療・介護現場のDX戦略 無料AIツールで始める業務改革
平原大助
第5回 地域医療・介護課題解決に向けた勉強会, 2025年08月19日 - 特別講演１「AIと循環制御医学の融合 ―研究イノベーションから臨床実装まで―」
平原大助
第46回日本循環制御医学会総会・学術集会, 2025年06月20日, ［招待有り］ - 医療DX推進のための Dify ワークショップ
平原大助
社会医療法人 米盛病院, 2025年05月23日, ［招待有り］ - 医用画像解析の未来を描くマルチモーダル時代の LLM 入門
平原大助
第81回総会学術大会（JRC2025）, 2025年04月13日 - 医用画像における AI の軌跡と未来への展望
平原大助
第81回総会学術大会（JRC2025）, 2025年04月12日 - 平原大助先生と話そう！「Difyで自分のための生成AIを作ろう！」
平原大助
医療人2030 Basic 医療AI最新事情, 2025年03月11日 - 研究紹介 & LLM研究活用法
平原大助
順天堂大学, 2025年02月17日, ［招待有り］ - 放射線技師のための生成AI活用講座
平原大助
第 26 回 大分県医療画像情報管理研究会, 2025年01月18日, ［招待有り］ - 放射線技師のための生成AI活用講座：ChatGPTから始まったLLMの可能性
平原大助
鹿児島AI研究会, 2024年12月02日 - AIが拓くMRI画像の新時代：施設間差異の壁を越える標準化の可能性と未来
平原大助
第7回Body MRI技術研究会, 2024年11月30日 - 放射線技師のための⽣成AI 活⽤講座：ChatGPTから始まったLLMの可能性
令和6年度九州地域放射線技師会研修会, 2024年10月19日, ［招待有り］ - 医療画像分析の未来 －ノーコード・ローコードアプローチの活用－
平原大助
日本画像医学会, 2024年02月23日 - 実践：ノーコード & ローコード
平原大助
医療人2030 Basic 医療×生成系AI活用講座, 2024年01月30日 - 乳癌検診へのRadiomics応用の可能性
平原大助
第33回日本乳癌検診学会学術集会, 2023年11月25日 - 指先毛細血管オプティカルフローによる 感染症のスクリーニング手法
平原 大助; 金子 格; 早野 順一郎; 湯田 恵美
第43回医療情報学連合大会, 2023年11月24日 - ヒトの心拍変動指標の個人識別性ー機械学習を用いたサル指標との比較
平原大助; 金子格; 湯田 恵美
第43回医療情報学連合大会, 2023年11月23日 - 実践：ノーコード
平原大助
医療人2030 Basic 医療×生成系AI活用講座, 2023年11月07日 - 医療AIにおける解析手法を学ぶ
平原大助
TRIGGER（Team for medical artificial intelligence by the next generation doctors）, 2023年09月07日, 中外製薬株式会社, ［招待有り］ - 未来予想図を片手にAIの世界に入り込みました
平原大助
診療放射線技師100人カイギ vol.19「変人を極める」, 2023年05月27日, ［招待有り］ - Examples of AI Development using DGX and MONAI, and Multi-Parametric Diagnostic Aid AI for Breakthrough Breast Cancer Screening Tests
平原大助
GTC2023, 2023年03月22日 - GenZer教育にも役立つ医療統計
平原大助
医療人2030 【スペース1】医療データサイエンス講座, 2023年03月07日 - web3とは？
平原大助
医療人2030 スペース3, 2023年01月16日 - 乳腺領域へのAI応用の歴史とこれから
平原大助
第17回Imaging Now in Kanagawa, 2022年10月22日, ［招待有り］ - 見落とされがちなAIの基礎知識とMRI分野のAI
平原大助
第50回日本磁気共鳴医学会大会, 2022年09月11日 - AI 人材育成を実行するための、教育現場から見たNVIDIAソリューション
平原大助
NVIDIA AI DAYS 2022, 2022年06月23日, ［招待有り］ - AI 人材育成を実行するための、教育現場から見たNVIDIAソリューション
平原大助
NVIDIA GTC2022, 2022年03月22日, ［招待有り］ - 看護基礎教育におけるICT活用とマネジメント ～その２ 基礎から実践へ～
平原大助
鹿児島県看護協会 中堅管理教員研修会, 2022年02月24日 - 医療人のためのAI 講座 ～研究で見落とされがちな基礎知識とMRI分野の AI～
平原大助
第259 回東京支部技術フォーラム, 2022年02月, ［招待有り］ - プログラミング不要でAIを作ってみよう！実践編（分類）
平原大助
医療人2030 【第1部】医療AIセミナー, 2022年01月25日 - プログラミング不要でAIを作ってみよう！準備編・実践編（回帰）
平原大助
医療人2030 【第1部】医療AIセミナー, 2022年01月11日 - 医療人のための AI 講座
平原大助
第16回九州放射線医療技術学術大会, 2021年12月11日, ［招待有り］ - 実践報告ICTを活用した授業の工夫
平原大助
鹿児島県看護協会 専任教員管理者研修, 2021年12月02日 - DWIBSの短所を解決する人工知能の利用 －ノイズ除去AIを作ってみよう－
平原大助
第4回Body MRI研究会, 2021年10月03日 - DWIBSの短所を解決する人工知能の利用
平原大助
第49回日本磁気共鳴医学会大会, 2021年09月, ［招待有り］ - MRI画像におけるnoise2noiseとnoise2clearの比較検討
第60回日本生体医工学会大会, 2021年06月16日 - 自然言語・音声認識
平原大助
医療人2030 2020年度医療AIセミナー, 2021年03月09日 - 人工知能基礎知識Ⅰ（機械学習概論）
平原 大助
第40回 日本画像医学会学術集会, 2021年02月19日, ［招待有り］ - MRI領域の AI画像診断
平原 大助
第30回 日本乳癌画像研究会, 2021年02月13日, ［招待有り］ - なぜAIを学ぶ必要があるのか？
平原大助
医療AI学生コミュニティ 第1回キックオフ企画, 2021年02月 - RNN
平原大助
医療人2030 2020年度医療AIセミナー, 2021年01月26日 - 乳がん検診としてのMRI検査(+診断補助AI)の可能性
平原大助
第30回日本乳癌検診学会, 2020年11月23日, ［招待有り］ - AIって何？（機械学習概論）
平原大助
医療人2030 2020年度医療AIセミナー, 2020年10月27日 - 医用画像領域における超解像と画像生成AI
平原大助
医療AI＝α：αを考えるための研究会, 2020年07月21日 - Evaluation of breast tomosynthesis images for reducing radiation exposure: Preliminary investigation.
Nobuyoshi Tanki; Daisuke Hirahara; Natsuki Tani; Nao Nishiura; Tatsuhiro Gotanda; Rumi Gotanda; Shinya Imai; Yasuyuki Kawaji; Toshizo Katsuda
European Congress of Radiology 2020, 2020年07月 - 医療 AI を作る(超解像と画像生成)
平原大助
第76回日本放射線技術学会総会学術大会, 2020年04月10日, ［招待有り］ - 深層学習でDWIBS画像の診断分類と画像生成
平原 大助
第12回BodyDWI研究会, 2020年01月26日, ［招待有り］ - 深層学習の主な種類と実際の事例
平原 大助
第30回日本心血管画像動態学会;第90回日本心臓血管放射線研究会;第22回日本血管内OCT／OFDI研究会;第13回IB-IVUS・IBエコー研究会, 2020年01月24日, ［招待有り］ - AIを使ったDWIBSの応用「医療AIの実装と事例」
平原大助
第3回 Body MRI技術研究会, 2019年10月26日 - 医療 AI 実装と事例
平原大助
東北大学メディシナルハブ 「AI × α」：αを考えるために, 2019年07月02日 - 特別企画5:AI実践講座 放射線科は人工知能をどのように学習すればよいかを教えよう！放射線科医の皆さん、人工知能をどのように勉強しますか？
平原 大助
第79回日本医学放射線学会総会, 2019年04月14日 - Fundamental study on preliminary image processing at time development of CNN using chest radiography
Daisuke Hirahara
IEEE LifeTech2019, 2019年03月14日 - MRI画像を用いた診断補助用AIの開発と性能評価
平原 大助
日本情報文化学会 九州支部研究会, 2019年02月 - DWIBS画像を用いた乳がん診断補助用AI（悪性疑い検出）の開発と性能評価
平原 大助
第28回日本乳癌画像研究会, 2019年02月 - DWIBSによる乳がん検診のAI診断の試み
平原 大助
第10回Body DWI研究会), 2019年02月, ［招待有り］ - 海馬および海馬傍回の萎縮度判定解析ソフトにおける永久磁石装置撮像パラメータ標準化に関する研究
平原 大助
第46回 日本放射線技術学会 秋季学術大会, 2018年11月 - 医療系専門学校におけるプログラミング教育の実践
平原 大助
日本教育情報学会 第34回年会, 2018年08月25日 - Intestinal content signal suppression method in diffusion weighted images
平原 大助
第8回BodyDWI研究会, 2018年02月10日 - Fundamental study on optimization of fat suppression method and improvement of distortion in diffusion emphasized image of permanent magnet device
平原 大助
第45回日本磁気共鳴医学会大会, 2017年09月 - BodyDWIにおける至適脂肪抑制法の初期検討
平原 大助
第72回日本放射線技術学会総会学術大会, 2016年04月 - 日立ECHELON RXにおけるBodyDWI
平原 大助
第4回BodyDWI研究会, 2016年02月 - フラットパネルディテクタの蛍光体層の違いによるREX値及びEI値の比較
平原 大助
第31回日本診療放射線技師学術大会, 2015年11月 - DIXON法とDWI-腹部領域を中心に-
平原 大助
第1回九州ECHELON/TRILLIUMユーザー会, 2015年10月 - DIXON法とsubtraction image法における基礎的な比較検討
平原 大助
第43回日本磁気共鳴医学会大会, 2015年09月 - Mac OS用フリーソフトOsiriXを用いたComputed DWI(high b value)画像の検討
平原 大助
第42回日本磁気共鳴医学会大会, 2014年09月 - VSRADにおける入力方向の比較検討
平原 大助
第41回日本磁気共鳴医学会大会, 2013年09月 - ECHELON Vega 1.5T（日立メディコ）におけるVSRADの検討
平原 大助
第40回日本磁気共鳴医学会大会, 2012年09月 - 肝臓Gd-EOB-DTPA検査における肝細胞相T1W-Bright Blood法の開発と検討
平原 大助
第39回 日本磁気共鳴医学会大会, 2011年09月 - 頭部MRI造影における3D-IR－BTFE法と従来法との比較検討
平原 大助
第26回 放射線技師会総合学術大会, 2010年07月 - 頭部造影検査におけるIR付加 ３D－BTFEの有用性
平原 大助
第37回 日本磁気共鳴医学会大会, 2009年09月 - マルチショットEPI法を用いたFLAIR法の最適化
平原 大助
第64回日本放射線技術学会総会学術大会, 2008年04月 - グラジエントエコータイプEPIの有用性の検討第２報
平原 大助
第64回日本放射線技術学会総会学術大会, 2007年11月 - EPI-FLAIR法の有用性
平原 大助
第35回日本放射線技術学会秋季学術大会, 2007年09月 - グラジエントエコータイプEPIの有用性の検討
平原 大助
第64回日本放射線技術学会総会学術大会, 2007年09月 - グラジエントエコータイプEPIの有用性の検討
平原 大助
第６３回日本放射線技術学会総会学術大会, 2007年04月
共同研究・競争的資金等の研究課題
- 空間的/質的/経時的評価を可能とするbiomarker樹立：全身DWIのdelta-radiomics解析
基盤研究(C)
東京医科歯科大学
2023年04月01日 - 2026年03月31日
医用画像から網羅的にテクスチャー特徴を抽出するradiomicsは、診断、予後、予測精度を向上させる可能性がある。Delta-radiomicsは、画像のテクスチャー特徴の変化を包括的に解析するアプローチである。
前立腺癌に対して片葉のみに限局した小線源治療を行った症例を対象に、拡散強調MRIの治療前後の変化について、治療域と非治療域に分けて信号変化をdelta-radiomics解析を行った。生検前MRIと片葉小線源療法治療後MRIが撮影された上で、フォローアップ前立腺生検が行われている症例19例を対象とした。片葉小線源療法前後のADCmap上で、治療側と非治療側を分けて、手動で関心領域を設定。それぞれから、124のテクスチャー特徴量を抽出した。治療前後のテクスチャー特徴量の変化をdelta-radiomicsを用いて評価した。
生検では8例に非治療側から前立腺癌が検出された。治療側にバイアブルな前立腺癌が認められた症例はなかった。Borutaアルゴリズムにより、非治療側内の前立腺癌の存在予測に重要なテクスチャー特徴量の変化が特定された。 - CFDと人工知能を用いた門脈圧亢進症の門脈血流評価と異常探知法の開発
基盤研究(C)
埼玉医科大学
2020年04月01日 - 2023年03月31日
肝硬変症は組織学的には慢性肝障害を契機に類洞周囲の肝線維化の進行から、門脈圧亢進症を引き起こす。門脈圧亢進症が右心系への還流の際に側副血行路を形成し食道静脈瘤等を形成し破裂出血を発症したり、その他に腹水、肝性脳症、門脈血栓を併発したりする。過去の報告の中でComputational Fluid Dynamics(CFD)を用いた非侵襲的門脈圧測定と治療効果あるいは経過予測について検討された報告はない。目的は申請者が開発してきたCFDモデルの手法を応用して、コンピュータ上で門脈圧亢進症の血行動態のモデル（仮想門亢症モデル）を作成する。門脈血流を構成する上腸間膜静脈、脾静脈から肝内門脈血流分布を検証し、門脈血栓の発症予測、静脈瘤の仮想治療前後変化、仮想脾摘の治療効果予測などのシミュレーションを行う。これを実際の、門亢症の患者の臨床的、画像的所見と対比させモデルの妥当性について検証を行う。3年目である令和4年度はCFDモデルを応用し、門脈圧亢進症における門脈の血行動態のシミュレーションを行い、仮想門脈圧亢進症モデルを基に、過去の門脈圧亢進症の治療を行った患者において仮想血管内における血流の挙動をシミュレーションした。悪性門脈狭窄症をモデルに変更し、正常の門脈系のモデルと比較を行った。①血管内での上腸間膜静脈と脾静脈血流分布の評価においてstreamline theoryを具体的に視覚化することが出来た。②門脈圧格差に着目して仮想門脈圧測定法を確立する中で、門脈本幹狭窄例や門脈血栓例にて何故肝実質末梢まで血流が行き届かないことや門脈血栓ができるメカニズムが前者は圧格差後者はWSSの点から推測できた。
学術貢献活動
- 日本放射線技術学会雑誌 査読
査読
日本放射線技術学会, 2020年03月 - 現在 - 核医学部会・画像部会 合同シンポジウム 座長
パネル司会・セッションチェア等
第54回日本放射線技術学会 秋季学術大会, 群馬県高崎市（Gメッセ群馬）, 2026年10月24日 - 2026年10月24日
第2会場。画像部会の合同企画委員として企画にも参画。 - 一般演題「画像工学（診断支援Ⅰ）」座長
パネル司会・セッションチェア等
第54回日本放射線技術学会 秋季学術大会, 群馬県高崎市（Gメッセ群馬）, 2026年10月23日 - 2026年10月23日
第2会場 11:10〜12:00 - プログラム委員
企画立案・運営等
第54回日本磁気共鳴医学会大会, 鹿児島市（城山ホテル鹿児島）, 2025年07月31日 - 2026年10月18日
指定・一般演題のプログラム内容の検討、演者・座長の選定、一般演題査読を担当。 - 専門部会講座（画像部会）入門編② 司会
パネル司会・セッションチェア等
第82回日本放射線技術学会総会学術大会, 横浜市（パシフィコ横浜 アネックスホール F201+202室）, 2026年04月19日 - 2026年04月19日
8:00〜8:45。演者：福井亮平先生（岡山大学）「Python入門とバイブコーディングの可能性」。 - 専門部会講座 画像部会 入門編1 司会
パネル司会・セッションチェア等
第53回日本放射線技術学会 秋季学術大会, 札幌市（札幌コンベンションセンター）, 2025年10月17日 - 2025年10月19日 - 一般研究発表「画像工学（生成）」座長
パネル司会・セッションチェア等
第53回日本放射線技術学会 秋季学術大会, 札幌市（札幌コンベンションセンター）, 2025年10月18日 - 2025年10月18日
演題番号 O-290〜293、口述発表、第3会場、17:20〜18:00。二人座長制。 - 画像（オミックス）口述（研究）座長
パネル司会・セッションチェア等
第1回日本放射線医療技術学術大会, 2024年11月03日 - 2024年11月03日 - 画像工学（胸部）
パネル司会・セッションチェア等
第80回日本放射線技術学会総会学術大会, 2024年04月11日 - 2024年04月14日 - ピクセルから予後へ：臨床診断におけるRadiomicsの革命 座長
パネル司会・セッションチェア等
第80回総会学術大会（JRC2024）, 2024年04月12日 - 2024年04月12日 - 画像工学（胸部）座長
パネル司会・セッションチェア等
第80回総会学術大会（JRC2024）, 2024年04月11日 - 2024年04月11日 - 「生成AIの使い方色々」座長
パネル司会・セッションチェア等
第33回日本乳癌画像研究会, 2024年03月16日 - 2024年03月17日 - Body MRI技術研究会 座長
パネル司会・セッションチェア等
Body MRI技術研究会, オンライン開催, 2023年11月05日 - 2023年11月05日
世話人として座長を担当。 - 画像工学（機械学習・深層学習：CT）座長
パネル司会・セッションチェア等
第51回日本放射線技術学会秋季学術大会, 2023年10月27日 - 2023年10月29日 - シンポジウム：「放射線診療におけるAI・Deep Learning」座長
パネル司会・セッションチェア等
第17回九州放射線医療技術学術大会, 2022年11月19日 - 2022年11月20日 - 体幹人工知能・機械学習セッション 座長
パネル司会・セッションチェア等
日本磁気共鳴医学会, 2021年09月10日 - 2021年09月12日 - 第14回Body DWI研究会
Body DWI研究会, 2020年11月29日 - 日本放射線技術学会雑誌 第76巻論文特集号 エディタ
日本放射線技術学会, 2020年03月20日 - 2020年09月30日 - IEEE Life Tech 2020 Vice TPC Chair & Treasure
2020年03月10日 - 2020年03月12日 - 日本放射線技術学会雑誌 エディタ
査読
2020年03月 - Computational Intelligence
査読
2019年01月01日 - 2019年12月31日 - IEEE LifeTech 2019 OS-CMI (Clinical Medical Image Processing) Chair
2019年03月12日 - 2019年03月14日 - 専門部会講座（入門編・専門編）_入門編7 座長
パネル司会・セッションチェア等
第51回日本放射線技術学会秋季学術大会
