論文

• Takumi Urata, Fumikazu Kimura, Kengo Ohshima, Koyo Ikehata, Masahiro Yamaguchi, Keiko Ishii. Immunohistochemistry and machine learning study of DNA replication-associated proteins in uterine epithelial tumors and precursor lesions, Acta Histochemica, Vol. 127, No. 2, pp. 152251, Apr. 2025.  公式リンク  
  
• Fumikazu Kimura, Kengo Ohshima, Ryo Kanai, Takumi Urata, Takaki Kobayashi, Saori Takeyama, Masahiro Yamaguchi, Shiho Asaka, Keiko Ishii. Image Quantification Analysis of Cytoplasmic Mucin and Interpretation of Mucin Color in Lobular Endocervical Glandular Hyperplasia, Acta Cytologica, Vol. 69, No. 2, pp. 131-143, Dec. 2024.  公式リンク  
  
• Saori Takeyama, Tomoaki Watanabe, Nanxin Gong, Masahiro Yamaguchi, Takumi Urata, Fumikazu Kimura, Keiko Ishii. Dye amount quantification of Papanicolaou-stained cytological images by multispectral unmixing: spectral analysis of cytoplasmic mucin, Journal of Medical Imaging, Vol. 12, Issue 1, 017501, Dec. 2024.  公式リンク  
  
• Cunyuan Ji, Kengo Oshima, Takumi Urata, Fumikazu Kimura, Keiko Ishii, Takeshi Uehara, Kenji Suzuki, Saori Takeyama, Masahiro Yamaguchi. Transformation from Hematoxylin-and-eosin Staining to Ki-67 Immunohistochemistry Digital Staining Images Using Deep Learning: Experimental Validation on the Labeling Index, Journal of Medical Imaging, Vol. 11, Issue 4, 047501, July 2024.  公式リンク  
  

国際会議発表 (査読有り)

• Nanxin Gong, Saori Takeyama, Masahiro Yamaguchi, Takumi Urata, Fumikazu Kimura, Keiko Ishii. Robust Papanicolaou Stain Quantification Insensitive to Imaging System Variations by Sparsity-based Stain Unmixing, The Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society (EMBC 2025), July 2025.  公式リンク  
  

国内会議発表 (査読なし・不明)

• 浦田巧, 木村文一, 武山彩織, 石井恵子, 山口雅浩. HE 染色核画像による子宮体部類内膜癌の DNA 複製関連タンパク発現予測―多タスク深層学習の 検証, 第44回日本医用画像工学会大会, 第44回日本医用画像工学会大会抄録予稿集, P1-29, Aug. 2025.  公式リンク  
  
• 浦田巧, 木村文一, 大島健吾, 池端光窯, 山口雅浩, 石井恵子. 子宮体部上皮性腫瘍および前駆病変における DNA複製関連タンパクの発現量を用いた機械学習による判別分析, 第22回日本デジタルパソロジー・AI研究会 定時総会, P-1, Aug. 2024.  公式リンク  
  
• Cunyuan Ji, Kengo Oshima, Takumi Urata, Fumikazu Kimura, Keiko Ishii, Takeshi Uehara, Kenji Suzuki, Saori Takeyama, Masahiro Yamaguchi. Predicting the Ki-67 labeling index of endometrioid cancer from the hematoxylin-and-eosin-stained whole slide image, 第22回日本デジタルパソロジー・AI研究会 定時総会, E2, Aug. 2024.  公式リンク  
  

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