プロフィール

Mayo Clinic放射線科の高橋です。 腹部・骨盤臓器の画像診断を専門にしています。

IgG4関連疾患や腎腫瘍の画像診断を中心に研究してきました。最近はプログラミングを使った画像解析や、深層学習・機械学習を使っての研究が中心になっています。特に 前立腺MRでの癌検出のAI作成のプロジェクト に取り組んでいます。


リサーチフェロー募集中。 詳細はこの ページ で。

主要論文

  1. Takahashi N, Kawashima A, Fletcher JG, Chari ST. Renal Involvement in Patients with Autoimmune Pancreatitis: CT and MR Imaging Findings. Radiology. 2007;242(3):791–801. doi: 10.1148/radiol.2423060003 .
  2. Takahashi N, Papachristou GI, Schmit GD, et al. CT findings of walled-off pancreatic necrosis (WOPN): differentiation from pseudocyst and prediction of outcome after endoscopic therapy. Eur Radiol. 2008;18(11):2522–2529. doi: 10.1007/s00330-008-1039-1 .
  3. Chari ST, Takahashi N, Levy MJ, et al. A Diagnostic Strategy to Distinguish Autoimmune Pancreatitis From Pancreatic Cancer. Clinical Gastroenterology and Hepatology. 2009;7(10):1097–1103. doi: 10.1016/j.cgh.2009.04.020 .
  4. Takahashi N, Glockner JF, Hartman RP, et al. Gadolinium Enhanced Magnetic Resonance Urography for Upper Urinary Tract Malignancy. Journal of Urology. 2010;183(4):1330–1336. doi: 10.1016/j.juro.2009.12.031 .
  5. Takahashi N, Vrtiska TJ, Kawashima A, et al. Detectability of Urinary Stones on Virtual Nonenhanced Images Generated at Pyelographic-Phase Dual-Energy CT. Radiology. 2010;256(1):184–190. doi: 10.1148/radiol.10091411 .
  6. Sasiwimonphan K, Takahashi N, Leibovich BC, Carter RE, Atwell TD, Kawashima A. Small (<4 cm) Renal Mass: Differentiation of Angiomyolipoma without Visible Fat from Renal Cell Carcinoma Utilizing MR Imaging. Radiology. 2012;263(1):9. doi: 10.1148/radiol.12111205 .
  7. Takahashi N, Takeuchi M, Sasaguri K, Leng S, Froemming A, Kawashima A. CT negative attenuation pixel distribution and texture analysis for detection of fat in small angiomyolipoma on unenhanced CT. Abdom Radiol. 2016;41(6):1142–1151. doi: 10.1007/s00261-016-0714-y .
  8. Takahashi N, Sugimoto M, Psutka SP, Chen B, Moynagh MR, Carter RE. Validation study of a new semi-automated software program for CT body composition analysis. Abdom Radiol. 2017;42(9):2369–2375. doi: 10.1007/s00261-017-1123-6 .
  9. Cai JC, Nakai H, Kuanar S, et al. Fully Automated Deep Learning Model to Detect Clinically Significant Prostate Cancer at MRI. Radiology. 2024;312(2):e232635. doi: 10.1148/radiol.232635 .

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