私たちの研究室は，日々の研究活動から確かな成果を生み出し，学生たちが国内外の学会や論文発表を通じて大きく成長できる環境です．熱意ある仲間と切磋琢磨しながら，新しいアイデアや成果を社会へ発信していけることが大きな魅力です． 

研究業績

学術論文誌

1. Ryota Kuratomo, Ryohei Nakayama, Akiyoshi Hizukuri, Shoji Kido, "Anomaly Detection in PET Images Using Self-Attention PatchCore with Normalizing Flow", J of Signal Processing, Vol.29, No.4, pp.111-114, 2025.

2. Takaki Ojima, Ryohei Nakayama, Akiyoshi Hizukuri, Yoya Tomita, Yasutaka Ichikawa, Hajime Sakuma, "Computerized Attenuation Correction of Liver SPECT Images Using Extended 3D-pix2pix Model with Bidirectional Learning", J of Signal Processing, Vol.29, No.4, pp.115-118, 2025.

3. Masafumi Takafuji, Masaki Ishida, Takuma Shiomi, Ryohei Nakayama, Miyuko Fujita, Shintaro Yamaguchi, Yuzo Washiyama, Motonori Nagata, Yasutaka Ichikawa, Inoue Katsuhiro, Satoshi Nakamura, Hajime Sakuma, "Development of a deep learning algorithm for detecting significant coronary artery stenosis in whole-heart coronary magnetic resonance angiography", J Cardiovasc Magn Reson, Online ahead of print. 2025.

4. Jun Kasahara, Hiroki Ozaki, Takeo Matsubayashi, Hideyuki Takahashi, Ryohei Nakayama, "Semantic Segmentation for Individual Thigh Skeletal Muscles of Athletes on Magnetic Resonance Images", Radiological Physics and Technology, Vol.18, No.2, pp.496-504, 2025.

5. Shimpei Kobayshi, Akiyoshi Hizukuri, Ryohei Nakayama, "Unsupervised Video Anomaly Detection Using Video Vision Transformer and Adversarial Training", IEEE Access, 13, pp.56169-56179, 2025.

6. Zhihui Gao, Ryohei Nakayama, Akiyoshi Hizukuri, Shoji Kido, "Anomaly Detection Scheme for Lung CT Images Using Vector Quantized Variational Auto-Encoder with Support Vector Data Description Radiological Physics and Technology", Radiological Physics and Technology, Vol.18, No.1, pp.17-26, 2025.

7. Takuma Shiomi, Ryohei Nakayama, Akiyoshi Hizukuri, Masafumi Takafuji, Masaki Ishida, and Hajime Sakuma, "Computerized Classification Method for Significant Coronary Artery Stenosis on Whole-Heart Coronary MRA Using 3D Convolutional Neural Networks with Attention Mechanisms", Radiological Physics and Technology, Vol.18, No.1, pp.219-226, 2025.

8. Akiyoshi Hizukuri, Daiki Tanaka, Ryohei Nakayama, Kaori Kusuda, Ken Masamune, Yoshihiro Muragaki, "Computerized Classification Method for Molecular Subtypes of Low-grade Gliomas on Brain MR Images Using Modified ArcFace with Gram–Schmidt Orthogonalization", IEEE Access, 12, pp.194540-194550, 2024.

9. Akiyoshi Hizukuri, Ryohei Nakayama, Mariko Goto, Koji Sakai, "Computerized Segmentation Method for Nonmasses on Breast DCE-MRI Images Using ResUNet++ with Slice Sequence Learning and Cross-Phase Convolution", J Imaging Inform Med, Vol.37, No.4, pp.1567-1578, 2024.

10. Tatsuya Kakegawa, Katsutoshi Sugimoto, Naohisa Kamiyama, Hiroshi Hashimoto, Hiroshi Takahashi, Takuya Wada, Yu Yoshimasu, Hirohito Takeuchi, Ryohei Nakayama, Kentaro Sakamaki, Takao Itoi, "Washout-parametric imaging with Sonazoid for enhanced differentiation of focal liver lesions", Ultrasonography, Vol.43, No.6, pp.457-468, 2024.

11. Fumine Tanaka, Masayuki Maeda, Ryohei Nakayama, Katsuhiro Inoue, Seiya Kishi, Ryota Kogue, Maki Umino, Yotaro Kitano, Makoto Obara, Hajime Sakuma, "A Combination of Amide Proton Transfer, Tumor Blood Flow, and Apparent Diffusion Coefficient Histogram Analysis Is Useful for Differentiating Malignant from Benign Intracranial Tumors in Young Patients: A Preliminary Study", Diagnostics, Vol.14, No.12, pp.1-16, 2024.

12. Megumi Suzuki, Ryohei Nakayama, Kiyoshi Namba, Hiroyuki Kawami, Mayumi Nara, Seigo Nakamura, "Potential Usefulness a Coronal View using an Automated Breast Ultrasound System in Detecting Breast Lesions", Eur J Breast Health, Vol.20, No.1, pp.57-63, 2023.

13. Akiyoshi Hizukuri, Yuto Hirata, Ryohei Nakayama, "Semantic Face Segmentation Using Convolutional Neural Networks with a Supervised Attention Module", IEEE Access, 11, pp.116892-116902, 2023.

14. 田中 大貴，檜作 彰良，中山 良平，楠田 佳緒，正宗 賢，村垣 善浩，”マルチシーケンス脳MRIを用いたMulti-scale 3D-Attention Branch Networksによるグリオーマ分子サブタイプ分類”，電気学会論文誌C，Vol.143, No.5, pp.539-545, 2023.

15. 山下 裕之介，檜作 彰良，中山 良平，”Two-Stream 3D Convolutional Neural Networks-v2を用いた万引き行動の自動検知手法の高速化”，情報処理学会論文誌，Vol.64, No.1, pp.229-235, 2023.

16. Fumine Tanaka, Maki Umino, Masayuki Maeda, Ryohei Nakayama, Katsuhiro Inoue, Ryota Kogue, Makoto Obara, Hajime Sakuma, "Pseudocontinuous Arterial Spin Labeling: Clinical Applications and Usefulness in Head and Neck Entities", Cancers, Vol.14, No.16, pp.1-17, 2022.

17. Daiki Tanaka, Akiyoshi Hizukuri, Ryohei Nakayama, "Computerized Classification Method for 1p/19q Codeletion in Low Grade Gliomas from Brain MRI Images Using Three Dimensional Radiomics Features", Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan, Vol.10, No.1, pp.120-126, 2022.

18. Yuichi Mima, Ryohei Nakayama, Akiyoshi Hizukuri, Kan Murata, “Tooth detection for each tooth type by application of faster R-CNNs to divided analysis areas of dental panoramic X-ray images”, Radiological Physics and Technology, Vol.15, pp.170-176, 2022.

19. 宮本 旭，檜作 彰良，中山 良平，“Generalized Dice Lossを用いたEncoder-Multiple Decoders U-Netによる顔パーツのセマンティックセグメンテーション”, 画像電子学会誌，Vol.51, No.2, pp.150-156, 2022.

20. Daiki Tanaka, Akiyoshi Hizukuri, Ryohei Nakayama, “Computerized Classification Method for 1p/19q Codeletion in Low Grade Gliomas from Brain MRI Images Using Three Dimensional Radiomics Features”, The Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan (IIEEJ), Vol.10, No.1, pp.120-126, 2022.

21. 檜作 彰良，國枝 紳也，中山 良平, “ROI Poolingを用いたCNNによる乳房超音波画像上の腫瘤病変の病理組織型分類”, 電気学会論文誌C, Vol.142, No.5, pp.586-592, 2022.

22. 丸井 勇輝，檜作 彰良，中山 良平, “各顔パーツを対象とした複数CNNモデルによる顔画像の高解像度化”，情報処理学会論文誌, Vol.63, No.5, pp.1216-1224, 2022.

23. 田中 大貴，檜作 彰良，中山 良平, “Attention Mechanismを導入したMulti-scale 3D-CNNsによる脳MRI画像の低悪性度グリオーマの1p/19q共欠損分類”，電気学会論文誌C, Vol.142, Vol.5, pp.550-556, 2022.

24. Katsuhiro Inoue, Ryohei Nakayama, Shiho Isoshima, Shinichi Takase, Tsunehiro Yamahata, Maki Umino, Masayuki Maeda, Hajime Sakuma, "Semiautomated Segmentation and Volume Measurements of Cervical Carotid High-Signal Plaques Using 3D Turbo Spin-Echo T1-Weighted Black-Blood Vessel Wall Imaging: A Preliminary Study", Diagnostics, Vol.12, No.4, pp.1-9, 2022.

25. Fumine Tanaka, Maki Umino, Masayuki Maeda, Ryohei Nakayama, Katsuhiro Inoue, Ryota Kogue, Makoto Obara, Hajime Sakuma, "Tumor blood flow and apparent diffusion coefficient histogram analysis for differentiating malignant salivary tumors from pleomorphic adenomas and Warthin’s tumors", Scientific Reports, Vol.12, pp.1-10, 2022.

26. Hitoshi Kitahara, Yukihiro Nagatani, Hideji Otani, Ryohei Nakayama, Yukako Kida, Akinaga Sonoda, Yoshiyuki Watanabe, "A novel strategy to develop deep learning for image super-resolution using original ultra-high-resolution computed tomography images of lung as training dataset", Jpn J Radiol, Vol.40, No.1, pp.38-47, 2022.

27. 山下 裕之介，檜作 彰良，中山 良平，“Cross Modality Pre-Trainingを用いたTwo-Stream 3D Convolutional Neural Networksによる万引き行動の自動検知”，情報処理学会論文誌，Vol.62, No.6, pp.1193-1199, 2021. 

28. Yuya Nishitani, Ryohei Nakayama, Daisei Hayashi, Akiyoshi Hizukuri, Kan Murata, “Segmentation of Teeth in Panoramic Dental X-ray Images Using U-Net with a Loss Function Weighted on the Tooth Edge”, Radiological Physics and Technology, Vol.14, No.1, pp.64-69, 2021.

29. Akiyoshi Hizukuri, Ryohei Nakayama, Mayumi Nara, Megumi Suzuki, Kiyoshi Namba, “Computer-Aided Diagnosis Scheme for Distinguishing between Benign and Malignant Masses on Breast DCE-MRI Images using Deep Convolutional Neural Network with Bayesian Optimization”, Journal of Digital Imaging, Vol.34, No.1, pp.116-123, 2021.

30. Megumi Suzuki, Ryohei Nakayama, Kiyoshi Namba, HiroyukiKawami, Mayumi Nara, Ralph Smathers, Seigo Nakamura, "Diagnostic Performance of Coronal View in Comparison with Transverse View of Three-Dimensional Automated Breast Ultrasound", Acta Radiol., Vol.62, No.1, pp.27-33, 2021.

31. Shoichi Magawa, Masafumi Nii, Masaki Ishida, Shinichi Takase, Ryohei Nakayama, Naosuke Enomoto, Hiroaki Tanaka, Eiji Kondo, Hajime Sakuma, Tomoaki Ikeda, "Evaluation of placental oxygenation index using blood oxygen level-dependent magnetic resonance imaging (BOLD-MRI) during normal late pregnancy", J Matern Fetal Neonatal Med, pp.1-13, 2021

32. Hiroki Kobayashi, Ryohei Nakayama, Akiyoshi Hizukuri, Masaki Ishida, Kakuya Kitagawa, Hajime Sakuma, "Improving Image Resolution of Whole-Heart Coronary MRA Using Convolutional Neural Network", Journal of Digital Imaging, Vol.33, No.2, pp.497-503, 2020.

33. Yoshinori Kanii, Yasutaka Ichikawa, Ryohei Nakayama, Motonori Nagata, Masaki Ishida, Kakuya Kitagawa, Shuichi Murashima, Hajime Sakuma, "Usefulness of dictionary learning-based processing for improving image quality of sub-millisievert low-dose chest CT: initial experience", Jpn J Radiol., Vol.38, No.3, pp.215-221, 2020.

34. 檜作 彰良, 中山 良平, "病理組織画像解析の研究動向", 医用画像情報学会雑誌, Vol.36, pp.53–58, 2019.

35. 檜作 彰良, 中山 良平, 服部 政幸, "事例ベース超解像技術を用いた歯科パノラマX線画像の高画質化", 医用画像情報学会雑誌, Vol.36, No.4, pp.162-172, 2019.

36. Hiroshi Ashiba, Ryohei Nakayama, "Computerized evaluation scheme to detect metastasis in sentinel lymph nodes using contrast-enhanced computed tomography before breast cancer surgery", Radiological Physics and Technology, Vol.12, pp.55–60, 2019. 

37. Akiyoshi Hizukuri, Ryohei Nakayama, "Computer-aided Diagnosis Scheme for Determining Histological Classification of Breast Masse on Ultrasonographic Images using Convolutional Neural Network", Diagnostics, Vol.8, pp.1-9, 2018.

38. Akiyoshi Hizukuri, Ryohei Nakayama, Hiroshi Ashiba, "Segmentation Method of Breast Masses on Ultrasonographic Images Using Level Set Method Based on Statistical Model", Journal of Biomedical Science and Engineering, Vol.10, pp.149-162, 2017.

39. Naohisa Suzawa, Yasutaka Ichikawa, Masaki Ishida, Yoya Tomita, Ryohei Nakayama, Hajime Sakuma, "Respiratory-gated time-of-flight PET/CT during whole-body scan for lung lesions: feasibility in a routine clinical setting and quantitative analysis", Annals of Nuclear Medicine, Vol.30, pp.722-730, 2016.

40. Akiyoshi Hizukuri, Ryohei Nakayama, Emi Honda, Yumi Kashikura, Tomoko Ogawa, "Computerized Scheme for Histological Classification of Masses with Architectural Distortions in Ultrasonographic Images",  Journal of Biomedical Science and Engineering, Vol.9, pp.399-409, 2016.

41. Mai Shibusawa, Ryohei Nakayama, Yuko Okanami, Yumi Kashikura, Nao Imai, Takashi Nakamura, Hiroko Kimura, Masako Yamashita, Noriko Hanamura, Tomoko Ogawa, "The usefulness of a computer-aided diagnosis scheme for improving the performance of clinicians to diagnose non-mass lesions on breast ultrasonographic images" Journal of Medical Ultrasonics, Vol.43, pp.387-394, 2016.

42. Masaki Ishida, Kakuya Kitagawa, Takashi Ichihara, Takahiro Natsume, Ryohei Nakayama, Naoki Nagasawa, Makiko Kubooka, Tatsuro Ito, Mio Uno, Yoshitaka Goto, Motonori Nagata, Hajime Sakuma, "Underestimation of myocardial blood flow by dynamic perfusion CT: Explanations by two-compartment model analysis and limited temporal sampling of dynamic CT", Journal of Cardiovascular Computed Tomography, Vol.10, pp.207-214, 2016.

43. Emi Honda, Ryohei Nakayama, Hitoshi Koyama, Akiyoshi Yamashita, "Computer-Aided Diagnosis Scheme for Distinguishing Between Benign and Malignant Masses in Breast DCE-MRI", Journal of Digital Imaging, Vol.29, pp.388-393, 2016.

学会発表

1. 西川 隆，中山 良平，木戸 尚治, "学習可能なPositional EmbeddingとMask Predictorを用いた異常検知ViTモデル" 第53回日本放射線技術学会秋季学術大会(札幌), 2025年10月

2. 吉田 彩華，中山 良平，木戸 尚治, "肺葉分割に基づくPatchCoreによる胸部CT画像における病変検出" 第53回日本放射線技術学会秋季学術大会(札幌), 2025年10月

3. ⼩原 ⼤和, 中⼭ 良平, 永田 幹紀, 市川 泰崇, 佐久間 肇, "ウェーブレット符号化とカリキュラム学習，逆写像整合性制約による非剛体胸部CTレジストレーション" 第203回医用画像情報学会秋季⼤会(岡山), 2025年10月

4. ⼩杉 朋輝, 中⼭ 良平, 酒井 晃二, 後藤 眞理子, "三相時系列注意機構を組み込んだ3D TransUNetによる乳房DCE-MRI画像のNon Mass Enhancementのセグメンテーション" 第203回医用画像情報学会秋季⼤会(岡山), 2025年10月

5. ⼩嶋 佑⻘, 中⼭ 良平, 木⼾ 尚治, "Vision TransformerとBigGANを組み合わせた胸部CTのマスク誘導型異常検出" 第203回医用画像情報学会秋季⼤会(岡山), 2025年10月

6. 蒔田 瑞己, 中⼭ 良平, 岡本 寛樹, "条件付き拡散モデル（DDPM）による非造影心臓CTからの仮想造影心臓CT生成" 第203回医用画像情報学会秋季⼤会(岡山), 2025年10月

7. 小杉 朋輝，中山 良平，酒井 晃二，後藤 眞理子, "経時的変化に基づくAttention機構を導入した3D TransUNetによる乳房DCE-MRI画像のNon Mass Enhancementのセグメンテーション" 第44回日本医用画像工学会大会(東京), 2025年8月

8. 永田 茜，中山 良平，小嶋 貴樹，冨田 陽也，市川 泰崇，佐久間 肇, "双方向学習を用いた拡張3D-pix2pixによる骨SPECT画像の吸収補正" 第44回日本医用画像工学会大会(東京), 2025年8月

9. 小原 大和，中山 良平，永田 幹紀，市川 泰崇，佐久間 肇, "カリキュラム学習とウェーブレットエンコーダを導入した拡張VoxelMorphによる胸部CT画像の位置合わせ" 第44回日本医用画像工学会大会(東京), 2025年8月

10. 小嶋 佑青，中山 良平，木戸 尚治, "BigGANを用いた異常検知モデルによる胸部CT画像の病変検知" 第44回日本医用画像工学会大会(東京), 2025年8月

11. 吉田 彩華，中山 良平，木戸 尚治, "Normalization Flowを導入したPatchCoreによるCT検診画像の異常検知" 第34回日本癌病態治療研究会(福島), 2025年6月

12. 西川 隆，中山 良平，木戸 尚治, "Mask予測機構を導入したAnoViTによるCT画像の異常検知法" 第34回日本癌病態治療研究会(福島), 2025年6月

13. 鳥井 風香，中山 良平，野口 智幸, "YOLOv9とConvNeXtを組み合わせたCT画像における虫垂炎の二段階検出法" 第81回日本放射線技術学会総会学術大会(横浜), 2025年4月

14. 吉田 彩華，中山 良平，倉友 遼太，木戸 尚治, "PatchCoreによる胸部CT画像の病変検知" 第81回日本放射線技術学会総会学術大会(横浜), 2025年4月

15. 高橋 海翔，中山 良平，塩見 拓真，中村 哲士，佐久間 肇, "EMA-VFIを用いたPhoton Counting CTによる冠動脈CT画像のスライス方向高解像度化" 第81回日本放射線技術学会総会学術大会(横浜), 2025年4月

16. Takaki Ojima, Ryohei Nakayama, Akiyoshi Hizukuri, Yoya Tomita, Yasutaka Ichikawa, Hajime Sakuma, "Computerized Attenuation Correction of Liver SPECT Images  with Extended 3D-pix2pix Model Using Common Latent Variables from Pre- and Post-Attenuation Correction" International Forum on Medical Imaging in Asia(Kagawa), 2025年3月

17. Ryota Kuratomo, Ryohei Nakayama, Akiyoshi Hizukuri, Shoji Kido, "Anomaly Detection for PET Images Using PatchCore with Normalizing Flow and Learnable Positional Encoding" International Forum on Medical Imaging in Asia(Kagawa), 2025年3月

18. Takashi Nishikawa, Ryohei Nakayama, Akiyoshi Hizukuri, Shoji Kido, "Anomaly Detection for Lung CT Images Using Masked Autoencoder with Vision Transformer" International Forum on Medical Imaging in Asia(Kagawa), 2025年3月

19. Mizuki Makita, Ryohei Nakayama, Akiyoshi Hizukuri, "Anomaly Detection for ECG Using LSTM Autoencoder with Attention Mechanisms" International Forum on Medical Imaging in Asia(Kagawa), 2025年3月

20. Takuma Shiomi, Ryohei Nakayama, Akiyoshi Hizukuri, Masafumi Takafuji, Masaki Ishida, Hajime Sakuma, "Computerized Classification Method for Significant Coronary Artery Stenosis  in Whole-Heart Coronary Magnetic Resonance Angiography Images" International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing(Pulau Pinang, Malaysia), 2025年2月

21. Takaki Ojima, Ryohei Nakayama, Akiyoshi Hizukuri, Yoya Tomita, Yasutaka Ichikawa, Hajime Sakuma, "Computerized Attenuation Correction of Liver SPECT Images Using Extended 3D-pix2pix Model with Bidirectional Learning" International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing(Pulau Pinang, Malaysia), 2025年2月

22. Ryota Kuratomo, Ryohei Nakayama, Akiyoshi Hizukuri, Shoji Kido, "Anomaly Detection for PET Images Using Self-Attention PatchCore with Normalizing Flow" International Workshop on Nonlinear Circuits, Communications and Signal Processing(Pulau Pinang, Malaysia), 2025年2月

23. 岩井 星澄，中山 良平，檜作 彰良，中村 哲士，佐久間　肇, "膨張畳み込みを導入した3D ResNet-18による心臓CT-Perfusion画像の左室短軸像の自動作成" 第43回日本医用画像工学会大会(東京), 2024年8月

24. 佐橋 拓哉，中山 良平，檜作 彰良，岡本 寛樹, "SE-Blockを導入した3D ResNetによる大動脈弁狭窄症の重症度自動分類" 第43回日本医用画像工学会大会(東京), 2024年8月

25. 小林 慎平, 檜作 彰良, 中山 良平, "マルチタスク学習による防犯カメラ映像における異常検知" 画像の認識・理解シンポジウム（MIRU）, 2024年8月

26. 畠中 飛羽, 檜作 彰良, 小林 慎平, 中山 良平, "Multiple Instance LearningとSelf-attention Mechanismを用いた監視カメラ映像における異常行動検知" 画像の認識・理解シンポジウム（MIRU）, 2024年8月

27. Yasutaka Ichikawa, Ryohei Nakayama, Takaki Ojima, Yoichi Kozaki, Kensuke Domae, Yoya Tomita, Hajime Sakuma, "Development of a deep learning-based attenuation correction method for the quantitative assessment of Tc-99m GSA SPECT images: initial results" Society of Nuclear Medicine and Molecular Imaging (SNMMI) Annual Meeting, 2024年6月

28. 倉友 遼太，中山 良平，檜作 彰良，木戸 尚治, "Self-Attention PatchCoreによるPET検診画像の異常検知" 第80回日本放射線技術学会総会学術大会, 2024年4月

29. 小嶋 貴樹，中山 良平，檜作 彰良，冨田 陽也，市川 泰崇，佐久間 肇, "pix2pixによる肝SPECT画像の吸収補正法" 第80回日本放射線技術学会総会学術大会, 2024年4月

30. 塩見 拓真，中山 良平，檜作 彰良，高藤 雅史，石田 正樹，佐久間 肇, "Attention Mechanismを導入したCNNによる冠動脈MRA画像における冠動脈狭窄分類" 第80回日本放射線技術学会総会学術大会, 2024年4月

31. 岩井 星澄，中山 良平，檜作 彰良，中村 哲士，佐久間 肇, "心臓CT-Perfusion画像を対象とした3DCNNによる左室短軸像の自動作成" 2024年電子情報通信学会総合大会, 2024年3月

32. 高橋 海翔，中山 良平，檜作 彰良，永谷 幸裕，北原 均，渡邉 嘉之, "伸展固定肺CT画像を用いた生体肺CT画像の高精細化" 2024年電子情報通信学会総合大会, 2024年3月

33. GAO Zhihui, 中山 良平, 檜作 彰良, 木戸尚治, "VQ-VAE with SVDDによる胸部CT画像の異常検知" 2023年度 医用画像研究会, 2024年3月

34. 小嶋 貴樹, 中山 良平, 檜作 彰良, 冨田 陽也, 市川 泰崇, 佐久間　肇, "pix2pixによる骨シンチグラフィの吸収補正法" 2023年度 医用画像研究会, 2024年3月

35. 小林 慎平，檜作 彰良，中山 良平，楠田 佳緒，正宗　賢，村垣 善浩, "ChannelとSpatial Attention Mechanismを用いたMulti-scale 3D CNNによる脳MRI画像における低悪性度グリオーマの分子サブタイプ分類法" 2023年度 医用画像研究会, 2024年3月

36. Masafumi Takafuji, Masaki Ishida, Takuma Shiomi, Ryohei Nakayama, Miyuko Fujita, Shintaro Yamaguchi,Yuzo Washiyama, Motonori Nagata, Yasutaka Ichikawa, Hajime Sakuma, "Development of Computer-aided Detection of Significant Coronary Artery Stenosis in Whole-heart Coronary MRA Using Deep Convolutional Neural Network" CMR 2024, 2024年1月

37. 小原 大和，中山 良平，檜作 彰良, "ConvNeXtを用いたマンモグラムにおける石灰化を伴う乳がんのサブタイプの分類" 第33回日本乳癌検診学会学術総会, 2023年11月

38. GAO Zhihui，中山 良平，檜作 彰良, "Channel attention機構を導入したResnet50によるマンモグラム上の腫瘤病変のサブタイプ分類" 第33回日本乳癌検診学会学術総会, 2023年11月

39. 奥村 恵理香，中山 良平，奥村 英一郎，鈴木 伸忠，神子 さとみ, "マンモグラムを対象とした深層学習によるポジショニング不良分類" 第51回日本放射線技術学会秋季学術大会, 2023年10月

40. Masafumi Takafuji, Masaki Ishida, Takuma Shiomi, Ryohei Nakayama, Satoshi Nakamura, Hajime Sakuma, "Computerized classification method for coronary artery stenosis on coronary MRA images using deep convolutional neural network with weighting layer" The Society for Magnetic Resonance Angiography 2023, 2023年10月

41. Shimpei Kobayashi, Akiyoshi Hizukuri, Ryohei Nakayama, "Video Anomaly Detection Using Encoder-Decoder Networks with Video Vision Transformer and Channel Attention Modules" 18TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON MACHINE VISION APPLICATIONS, 2023年7月

42. Gao Zhihui，中山 良平，檜作 彰良，木戸 尚治, "Soft-boundaryを導入したSVDD-AEによる胸部CT画像の異常検知" 第42回日本医用画像工学会大会, 2023年7月

43. 渋谷 恒介，中山 良平，檜作 彰良，村田 乾, "Alpha-blendingによるデータ拡張と敵対的学習を用いたDeepLab v3による歯種セマンティックセグメンテーション" 第42回日本医用画像工学会大会, 2023年7月

44. 渋谷 恒介, 中山 良平, 檜作 彰良, 木戸 尚治, "学習安定化手法を導入したGANomalyによる胸部CT画像の異常検知" 第79回日本放射線技術学会総会学術大会, 2023年4月

45. Zhihui Gao, 中山 良平, 檜作 彰良, 木戸 尚治, "Wavelet Lossを導入したSupport Vector Data Description-autoencoder（SVDD-AE）による胸部CT画像の病変検知" 第79回日本放射線技術学会総会学術大会, 2023年4月

46. 倉友 遼太, 中山 良平, 檜作 彰良, 木戸 尚治, "異常検知モデルによるPET検診画像の病変検出" 2023年電子情報通信学会総合大会, 2023年3月

47. 小嶋 貴樹, 中山 良平, 檜作 彰良, 田中 大貴, 野口 智幸, "YOLOv7とRoIAlign組み込みCNNによる虫垂炎検出" 2023年電子情報通信学会総合大会, 2023年3月

48. 塩見 拓真, 中山 良平, 檜作 彰良, 高藤 雅史, 石田 正樹, 佐久間　肇, "Weighting層を導入したCNNによる冠動脈MRA画像における冠動脈狭窄分類" 2023年電子情報通信学会総合大会, 2023年3月

49. 小林 慎平, 檜作 彰良, 中山 良平, "Two-Stream Memory-guided Autoencoderを用いた防犯カメラ映像の異常検知" 2023年電子情報通信学会総合大会, 2023年3月

50. 佐橋 拓哉, 中山 良平, 檜作 彰良, Zhihui GAO, 児玉 良典, 眞能 正幸, 吉岡 絵麻, 兼松 大介, 正札 智子, 金村 米博, "SE-ConvNeXtを用いた脳病理組織画像における正常・異常組織分類" 2023年電子情報通信学会総合大会, 2023年3月

51. Daiki Tanaka, Akiyoshi Hizukuri,   Ryohei Nakayama, Kaori Kusuda, Ken Masamune, Yoshihiro Muragaki, "Computerized classification method for molecular subtypes of low-grade glioma in brain MRI images using 3D-attention branch networks with additive angular margin penalty" 2023 INTERNATIONAL WORKSHOP ON ADVANCED IMAGE TECHNOLOGY, 2023年1月

52. Kosuke Shibuya, Ryohei Nakayama, Akiyoshi Hizukuri, Kan Murata, "Semantic Segmentation Method for Tooth Type with Data Augmentation Using Alpha-Blending" SCIS&ISIS2022, 2022年12月

53. Yuto Akita, Ryohei Nakayama, Akiyoshi Hizukuri, Shoji Kido, "Anomaly Detection for Lung CT image Using Efficient GAN with Learning Stabilizations" SCIS&ISIS2022, 2022年12月

54. Zhihui Gao, Ryohei Nakayama, Akiyoshi Hizukuri, Kosuke Shibuya, Shoji Kido, "Anomaly Detection for Lung CT Images Using SVDD-AE" 2022 IEEE 11th Global Conference on Consumer Electronics (GCCE), 2022年10月

55. Zhihui GAO, 中山 良平, 檜作 彰良, "教師なし学習を用いたskip VAEによる胸部CT画像の病変検知" 2022年電子情報通信学会総合大会, 2022年3月

56. 井坂 勇貴, 中山 良平, 檜作 彰良, 永谷 幸裕, 北原　均, 渡邉 嘉之, "伸展固定肺CT画像の高精細化" 2022年電子情報通信学会総合大会, 2022年3月

57. 渋谷 恒介, 中山 良平, 檜作彰良, "Modified Skip-GANomalyによる胸部CT画像の異常検知" 2022年電子情報通信学会総合大会, 2022年3月

58. 田中 大貴，檜作 彰良，中山 良平, "3D-Attention Branch Networks を用いた脳 MRI 画像における低悪性度グリオーマの 1p/19q 共欠失推定法" 第40回日本医用画像工学会大会, 2021年9月

59. Daisei Hayashi, Ryohei Nakayama, Akiyoshi Hizukuri, Kan Takeda, "Semantic segmentation for tooth type using DeepLab v3 with adversarial training" Computer Assisted Radiology and Surgery (CARS) 2021, 2021年6月

60. Daiki Tanaka, Akiyoshi Hizukuri, Ryohei Nakayama, "Computerized prediction method for low-grade gliomas with 1p/19q codeletion in brain MRI images using 3-dimensional attention branch networks" Computer Assisted Radiology and Surgery (CARS) 2021, 2021年6月

61. 田中 大貴，檜作 彰良，中山 良平, "3次元Radiomics特徴量を用いた脳MRI画像における低悪性度グリオーマの1p/19q共欠失推定" 第77回日本放射線技術学会総会学術大会, 2021年4月

62. 丸井 勇輝，檜作 彰良，中山 良平, "複数CNNモデルによる各顔パーツの高解像度化" 2021年電子情報通信学会総合大会, 2021年3月

63. 林 大誠，中山 良平，檜作 彰良，村田 乾, "敵対的学習を用いたDeepLab v3 による歯種セマンティックセグメンテーション" 2021年電子情報通信学会総合大会, 2021年3月

64. 平田 悠人，檜作 彰良，中山 良平, "Global Reasoningユニットを用いたグラフ畳み込みニューラルネットワークによる顔パーツのセマンティックセグメン テーション" 2021年電子情報通信学会総合大会, 2021年3月

65. 入谷 将平，中山 良平，檜作 彰良，後藤 眞理子，酒井 晃二, "ダイナミック乳房 MRI 画像における各時相の信号値を用いた非腫瘤性造影病変抽出" 第30回日本乳癌画像研究会, 2021年2月

66. 田中 大貴，檜作 彰良，中山 良平, "Radiomics 特徴量を用いた乳房 MRI 画像におけるトリプルネガティブ乳がんの推定法" 第30回日本乳癌画像研究会, 2021年2月

67. Megumi Suzuki, Ryohei Nakayama, Kiyoshi Namba, Hiroyuki Kawami, Mayumi Nara, Seigo Nakamura, "Usefulness of the Coronal View of the 3D Automated Breast Ultrasound System in Detecting Breast Lesions in Comparison with the Transverse View" Radiological Society of North America 2020 106th Scientific Assembly and Annual Meeting (RSNA2020), 2020年12月

68. 山下 裕之介，檜作 彰良，中山 良平, "Two-Stream 3D Convolutional Neural Network（TS-3DCNN）による万引き行動の自動検知" 第19回情報科学技術フォーラム, 2020年9月

69. 林 大誠, 檜作 彰良, 中山 良平, 児玉 良典, 眞能 正幸, 吉岡 絵麻, 兼松 大介, 正札 智子, 金村 米博, "Modified Cycle-Consistent Adversarial Networkを用いた病理組織画像における染色度合いの正規化を伴う病理組織分類" 第39回日本医用画像工学会大会, 2020年9月

70. 宮本 旭，檜作 彰良，中山 良平, "Dice LossとMulti Decoder Lossesを用いた顔パーツのセマンティックセグメンテーション" 第19回情報科学技術フォーラム, 2020年9月

71. Yuya Nishitani , Ryohei Nakayama, Akiyoshi Hizukuri, Kan Murata, Shinya Ogawa, "Segmentation of Dental Region of Panoramic X-ray Image with U-Net" 第76回日本放射線技術学会総会学術大会, 2020年6月

72. Kazuya Takeda, Ryohei Nakayama, Tomonobu Haba, Takeshi Kondo  Takashi Ichihara, Shigeki Kobayashi, "Region of Interest Setting by Artificial Intelligence for Regional Myocardial Blood Flow Analysis Using Dynamic Contrast-enhanced CT Imaging" 第76回日本放射線技術学会総会学術大会, 2020年6月

73. Yuichi Mima, Ryohei Nakayama, Akiyoshi Hizukuri, Kan Murata, Shinya Ogawa, "Extraction of Each Teeth in Dental Panoramic X-ray Images with Faster R-CNN" 第76回日本放射線技術学会総会学術大会, 2020年6月

74. Shunto Tani, Ryohei Nakayama, Akiyoshi Hizukuri, Kan Murata, Shinya Ogawa, "Automated Segmentation of Tooth Region in Dental CT Image with U-Net" 第76回日本放射線技術学会総会学術大会, 2020年6月

75. Shinya Kunieda, Akiyoshi Hizukuri, Ryohei Nakayama, "Computerized determination scheme for histological classification of masses on breast ultrasonographic images using combination of CNN features and morphologic features" 16th International Workshop on Breast Imaging, 2020年5月

76. Yuichi Mima, Akiyoshi Hizukuri, Ryohei Nakayama, "Computerized classification scheme for distinguishing between benign and malignant masses by analyzing multiple MRI sequences with convolutional neural network" 16th International Workshop on Breast Imaging, 2020年5月

77. 宮本 旭，檜作 彰良，中山 良平, "畳み込みニューラルネットワークを用いたセマンティックフェイスパーツセグメンテーション" 動的画像処理実利用化ワークショップ2020, 2020年3月

78. 丸井 勇輝，中山 良平，檜作 彰良, "MSE lossとContent lossを用いた畳み込みニューラルネットワークによる低解像度画像の高解像度化" 動的画像処理実利用化ワークショップ2020, 2020年3月

79. 山下 裕之介，檜作 彰良，中山 良平, "3次元畳み込みニューラルネットワークを用いた万引き行動の自動検知と判断根拠の可視化" 動的画像処理実利用化ワークショップ2020, 2020年3月

80. 美馬 悠一，檜作 彰良，中山 良平, "畳み込みニューラルネットワークを用いた複数シーケンスMRI画像における腫瘤病変の良悪性分類法" 2019年度 医用画像研究会, 2020年1月

81. Akiyoshi Hizukuri, Ryohei Nakayama, Yasutaka Ichikawa,  Motonori Nagata, Masaki Ishida, Kakuya Kitagawa, Hajime Sakuma, "Construction of virtual normal dose CT images from ultra-low dose CT images using dilated residual networks" SIPE MEDICAL IMAGING 2020, 2020年1月

82. 國枝 紳也，檜作 彰良，中山 良平, "CNN特徴量と形態的特徴量を用いた乳房超音波画像における腫瘤病変の病理組織型の分類法" 2019年度 医用画像研究会, 2020年1月

83. Hiroshi Ashiba, Ryohei Nakayama, "Computerized Scheme for Distinguishing Sentinel Lymph Nodes with and Without Cancer Metastasis Using Computed Tomography Lymphography before Breast Cancer Surgery" Radiological Society of North America 2019 105th Scientific Assembly and Annual Meeting (RSNA2019), 2019年12月

84. 高瀬 唯人，中山 良平，檜作 彰良，市川 泰崇，石田 正樹，北川 覚也，佐久間 肇, "深層学習によるシネMRI(Magnetic Resonance Imaging)画像の高フレームレート化" 第18回情報科学技術フォーラム, 2019年9月

85. 田中 滉大，中山 良平，檜作 彰良，市川 泰祟，石田 正樹，北川 覚也，佐久間 肇, "ベイズ最適化による医療画像応用CNN（Convolutional Neural Network）のハイパーパラメータの決定" 第18回情報科学技術フォーラム, 2019年9月

86. 林 大誠，中山 良平，檜作 彰良，黒住 眞史，真鍋 俊明, "GANを用いた病理組織画像における異常組織の自動同定法" 第38回日本医用画像工学会大会(東京), 2019年7月

87. 林 大誠，中山 良平，檜作 彰良，黒住 眞史，真鍋 俊明, "人工知能を用いた病理組織画像における正常組織の自動同定法" 第108回日本病理学会総会, 2019年5月

88. 内藤 憲宏，中山 良平，檜作 彰良，黒住 眞史，真鍋 俊明, "人工知能を用いた病理組織標本の採取臓器の自動分類法" 第108回日本病理学会総会, 2019年5月

89. 檜作 彰良，中山 良平，児玉 良典，眞能 正幸，吉岡 絵麻，兼松 大介，正札 智子， 金村 米博, "One Class Support Vector Machine（OC-SVM）を用いたグリオーマ病理組織像からの非破壊的遺伝子異常評価法" 第108回日本病理学会総会, 2019年5月

90. 櫻井 基成，中山 良平，浅尾 充彦，檜作 彰良，市川 泰崇，北川 覚也，佐久間 肇, "肺野／肺野以外に異なる畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた超低線量CT画像の高画質化" 2018年度 医用画像研究会, 2018年1月

91. 檜作 彰良，中山 良平，児玉 良典，眞能 正幸，吉岡 絵麻，兼松 大介，正札 智子，金村 米博, "深層学習を用いたグリオーマ病理組織像からの遺伝子発現同定法" 2018年度 医用画像研究会, 2018年1月

92. 内藤 憲宏，中山 良平，檜作 彰良，黒住 眞史，真鍋 俊明, "深層学習による病理組織標本の採取臓器の同定" 2018年度 医用画像研究会, 2018年1月

93. Maki Umino, Masayuki Maeda, Katsuhiro Inoue, Ryohei Nakayama, Yoshihito Nomoto, Hajime Sakuma, "Pseudocontinuous Arterial Spin Labeling: Clinical Applications and Usefulness in Head and Neck Entities" Radiological Society of North America 2018 104th Scientific Assembly and Annual Meeting (RSNA2018)., 2017年11月

94. Kodai Tanaka, Akiyoshi Hizukuri, Ryohei Nakayama, Masaki Ishida, Kakuya Kitagawa, Hajime Sakuma, Yasutaka Ichikawa, Hiroki Kobayashi, Yuito Takase, Yugo Onishi, "Optimization Method of Hyper-Parameters in Convolutional Neural Network for Medical Image Application" Radiological Society of North America 2018 104th Scientific Assembly and Annual Meeting (RSNA2018)., 2017年11月

95. 山田 知葉，中山 良平，檜作 彰良，浅尾 充彦，櫻井 基成，市川 泰崇，北川 覚也，佐久間 肇, "超低線量CT高画質化技術の高速化" 平成30年度医用画像情報学会秋季（第182回）大会, 2017年10月

96. 小林 大輝，中山 良平，檜作 彰良，石田 正樹，北川 覚也，佐久間 肇, "深層学習を用いた冠動脈MRAの高解像度化" 平成30年度医用画像情報学会秋季（第182回）大会, 2017年10月

97. 浅尾 充彦，中山 良平，檜作 彰良，石田 正樹，市川 泰崇，北川 覚也，佐久間 肇, "学習型超解像技術による超低線量CT画像の高画質化の検討" 平成30年度医用画像情報学会秋季（第182回）大会, 2017年10月

98. 櫻井 基成，中山 良平，浅尾 充彦，檜作 彰良，市川 泰崇，北川 覚也，佐久間 肇, "超低線量Computed Tomography画像高画質化のための畳み込みニューラルネットワーク（CNN）の構築" 第17回情報科学技術フォーラム, 2017年9月

99. 内藤 憲宏，中山 良平，檜作 彰良，黒住 眞史，真鍋 俊明, "畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた病理組織標本の採取臓器の同定" 第17回情報科学技術フォーラム, 2017年9月

100. 竹内 優太, 檜作 彰良, 高橋 正志朗, 中山 良平, "冠動脈MRA（Magnetic Resonance Angiography）画像を対象とした超解像技術の高速化" 第17回情報科学技術フォーラム, 2017年9月

101. 柴原 翔，中山良平，大西 悠吾，檜作 彰良，難波 清，中島 恵, "複数シーケンス乳房MRI 画像における腫瘤病変の良悪性分類アルゴリズムの開発" 第37回日本医用画像工学会大会, 2017年7月

102. 高瀬 唯人，中山 良平，檜作 彰良，石田 正樹，北川 覚也，佐久間 肇, "畳み込みニューラルネットワークを用いたシネMRI（Magnetic Resonance Imaging）の高フレームレート化" 第37回日本医用画像工学会大会, 2017年7月

103. 田中 滉大，中山 良平，小林 大輝，檜作 彰良，石田 正樹，北川 覚也，佐久間 肇, "ベイズ最適化法に基づく冠動脈MRA 高解像度化のためのConvolutional Neural Network の最適化" 第37回日本医用画像工学会大会, 2017年7月

104. Shoichi Magawa, Masaki Ishida, Shinichi Takase, Ryohei Nakayama, Kazuya Yoshikawa, Kimi Murashima, Hideaki Yajima, Tsuyoshi Matsumoto, Fumi Furuhashi, Shintaro Maki, Takuya Kawamura, Masafumi Nii, Saori Takeuchi, Yuki Kamimoto, Hiroaki Tanaka, Hajime Sakuma, Tomoaki Ikeda, "The new placental function evaluation method used functional MRI : the method of blood oxygenation level-dependent for normal pregnancy cases and Intrauterine fetal death cases." 45th Annual Meeting on Fetal and Neonatal Physiological Society, 2017年6月

105. Seishiro Takahashi, Ryohei Nakayama, Mitsuhiko Asao, Akiyoshi Hizukuri, Masaki Ishida, Kakuya Kitagawa, Hajime Sakuma2), "Improving image resolution of whole-heart coronary magnetic resonance angiography using 3-dimentional super-resolution technique" Computer Assisted Radiology and Surgery (CARS) 2018., 2017年6月

106. Maki Umino, Ryohei Nakayama, Katsuhiro Inoue, Ryota Kogue, Masayuki Maeda, Hajime Sakuma, "Clinical applications and usefulness of pseudocontinuous arterial spin labeling in head and neck entities" Symposium Neuroradiologicum 2018, 2017年3月

107. Masayuki Maeda, Shiho Isoshima, Katsuhiro Inoe, Ryohei Nakayama, Maki Umino, Hajime Sakuma, "Cervical carotid-plaque volume using 3D T1 black-blood MRI: comparison between manual and automated measurements" Symposium Neuroradiologicum 2018, 2017年3月

108. Yoshinori Kanii, Yasutaka Ichikawa, Ryohei Nakayama, Motonori Nagata, Masaki Ishida, Kakuya Kitagawa, Shuichi Murashima, Hajime Sakuma, "The usefulness of a dictionary learning post-processing technique for improving image quality of low-dose chest CT" Radiological Society of North America 2015 101st Scientific Assembly and Annual Meeting (RSNA2015)., 2016年11月

109. 櫻井 基成，中山 良平，岡 慎，小林 大輝，檜作 彰良，相原 健一，市川 泰崇，北川 覚也，佐久間 肇, "畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いた超低線量CT（Computed Tomography）画像の高画質化" 第36回日本医用画像工学会大会, 2016年7月

110. 浅尾 充彦，中山 良平，高橋 正志郎，大西 悠吾，相原 健一，市川 泰崇，北川 覚也，佐久間 肇, "学習型超解像技術を応用した超低線量 CT（Computed Tomography）画像の高画質化" 第36回日本医用画像工学会大会, 2016年7月

111. 小林 大輝, 中山 良平, 櫻井 基成, 岡 慎, 檜作 彰良, 相原 健一, 石田 正樹, 北川 覚也, 佐久間 肇, "CNNによる冠動脈MRA画像の高解像度化" 第19回医用画像認知研究会, 2016年7月

112. 高橋 正志郎, 浅尾 充彦, 中山 良平, 大西 悠吾, 相原 健一, 石田 正樹, 北川 覚也, 佐久間 肇, "3次元学習型超解像技術を用いた冠動脈MRAの高解像度化" 第19回医用画像認知研究会, 2016年7月

講演

1. "医療画像AIの技術進化と導入の背景：アルゴリズム・データ・計算資源が変えた現場", 第53回日本放射線技術学会秋季学術大会, 札幌, 2025年10月.

2. "AIによるがん治療の革新：診断から個別化医療まで", 第34回日本癌病態治療研究会, 福島, 2025年6月.

3. "がん医療におけるAIの役割", 第4回臨床腫瘍セミナー, 福島, 2024年9月.

4. "Deep Learningの基礎と応用：スタートアップガイド, 第80回日本放射線技術学会総会学術大会, 横浜, 2024年4月.

5. "Radiomicsのマンモグラフィへの適用", 第33回日本乳癌検診学会学術総会, 福岡, 2023年11月.

6. "実践ディープラーニング研究：性能評価の方法", 第78回日本放射線技術学会総会学術大会, 横浜, 2022年4月.

7. "今さら聞けないディープラーニング基礎", 第32回多摩医用デジタル研究会, 東京, 2022年3月.

8. "深層学習の基礎と応用〜技術の多様性と人の調和", 第37回 日本診療放射線技師学術大会, 東京, 2021年11月．

9. ​"AI の各モデルとその応用", 第18回日本乳癌学会九州地方会, 熊本, 2021年3月.

10. "AIの基礎と乳房画像診断への応用", 第30回日本乳癌画像研究会, 福岡, 2021年2月.

11. "乳腺USにおけるAI研究動向", 第30回日本乳癌検診学会学術総会, 仙台, 2020年11月.

12. "深層学習の基礎と画像診断への応用", 滋賀医大 AI研究会, 滋賀, 2020年2月.

13. "畳み込みニューラルネットワークによる肺結節良悪性鑑別", 第47回日本放射線技術学会秋季学術大会, 大阪, 2019年10月.

14. "AIの基礎と医療画像への応用", 第96回東海核医学セミナー, 名古屋, 2019年6月.

15. "画像診断とAI", 第44回城南乳腺研究会, 東京, 2019年3月.

16. "Texture Analysis", 第38回日本画像医学会学術集会, 東京, 2019年3月.

17. "超高解像技術とディープラーニングの基礎", 第71回埼玉CT Technology Seminar, 埼玉, 2018年10月.

18. "判別器と深層学習", 第74回日本放射線技術学会総会学術大会, 横浜, 2018年4月.

19. "人工知能（畳込みニューラルネットワーク）の医療への応用", MATLAB EXPO 2017 基調講演－ディープラーニング－, 東京, 2017年10月. 

受賞

1. 第44回日本医用画像工学会大会 奨励賞 (カリキュラム学習とウェーブレットエンコーダを導入した拡張VoxelMorphによる胸部CT画像の位置合わせ) 2025年8月 

2. 胸部X線画像の異常検知コンテスト（JAMIT 2025）銀賞 2025年8月

3. Research Institute of Signal Processing Student Paper Award NCSP'25 (Anomaly Detection for PET Images Using Self-Attention PatchCore with Normalizing Flow) 2025年3月

4. Research Institute of Signal Processing Student Paper Award NCSP'25 (Computerized Attenuation Correction of Liver SPECT Images Using Extended 3D-pix2pix Model with Bidirectional Learning) 2025年3月

5. Radiol Phys Technol. Most Citation Award (Segmentation of teeth in panoramic dental X-ray images using U-Net with a loss function weighted on the tooth edge) 2024年4月

6. 外観検査アルゴリズムコンテスト2020（精密工学会） 理研ボクセル賞および優秀賞 (YOLOv5を用いたX線CT画像における工業部品の個数計測) 2020年12月

7. 第76回日本放射線技術学会総会学術大会 CyPos Gold Award (Region of Interest Setting by Artificial Intelligence for Regional Myocardial Blood Flow Analysis Using Dynamic Contrast-enhanced CT Imaging) 2020年5月

8. Radiological Society of North America 2018 Award for Certificate of Merit (Optimization Method of Hyper-Parameters in Convolutional Neural Network for Medical Image Application) 2018年11月

9. Radiological Society of North America 2018 Award for Certificate of Merit (Pseudocontinuous Arterial Spin Labeling: Clinical Applications and Usefulness in Head and Neck Entities)  2018年11月

10. Symposium Neuroradiologicum 2018 Cum Laude (Clinical applications and usefulness of pseudocontinuous arterial spin labeling in head and neck entities) 2018年3月

11. 第36回日本医用画像工学会大会 奨励賞 (畳み込みニューラルネットワーク（CNN）を用いた超低線量CT（Computed Tomography）画像の高画質化) 2017年7月 

Innovation in Medical Imaging Research, Nakayama Lab (est. 2015)