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萩原彰文

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出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』
はぎわら あきふみ

萩原　彰文
生誕 1986年3月14日
宮城県仙台市
出身校 東京大学医学部医学科
職業 順天堂大学医学部附属順天堂医院放射線科 准教授
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萩原 彰文（はぎわら あきふみ、1984年‐）は、日本の医学者、医師。順天堂大学医学部附属順天堂医院放射線科准教授。専門は放射線医学、特に定量的MRI、合成MRI、拡散MRI、ミエリンイメージング、多発性硬化症。

概要

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  • 2010年 - 東京大学医学部医学科卒業
  • 2010年 - 国立国際医療研究センター 臨床研修医
  • 2012年 - 東京警察病院 放射線科 専門研修医
  • 2014年 - 東京大学医学部附属病院 放射線科 専門研修医
  • 2015年 - 順天堂大学医学部附属順天堂医院 放射線科 助手
  • 2016年 - 東京大学医学部付属病院 放射線科 病院診療医、順天堂大学医学部附属順天堂医院 放射線科 非常勤助手
  • 2019年 - 東京大学大学院医学系研究科生体物理医学専攻放射線医学講座放射線診断学博士課程修了、博士（医学）取得
  • 2019年 - 順天堂大学医学部附属順天堂医院 放射線科 助教
  • 2019年 - David Geffen School of Medicine at UCLA 放射線科 Visiting Assistant Professor
  • 2022年 - 順天堂大学医学部附属順天堂医院 放射線科 准教授

研究分野

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  • 放射線科学
  • 定量的MRI
  • 合成MRI
  • 拡散MRI
  • ミエリンイメージング
  • 多発性硬化症

主要な研究業績

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  1. Multiparametric MRI: From Simultaneous Rapid Acquisition Methods and Analysis Techniques Using Scoring, Machine Learning, Radiomics, and Deep Learning to the Generation of Novel Metrics. Akifumi Hagiwara, Shohei Fujita, Ryo Kurokawa, Christina Andica, Koji Kamagata, Shigeki Aoki Investigative radiology 2023年2月22日[1]
  2. Differentiating IDH status in human gliomas using machine learning and multiparametric MR/PET. Hiroyuki Tatekawa, Akifumi Hagiwara, Hiroyuki Uetani, Shadfar Bahri, Catalina Raymond, Albert Lai, Timothy F Cloughesy, Phioanh L Nghiemphu, Linda M Liau, Whitney B Pope … Cancer imaging : the official publication of the International Cancer Imaging Society 21(1) 27-27 2021年3月10日[2]
  3. Sodium MR Neuroimaging. A Hagiwara, M Bydder, T C Oughourlian, J Yao, N Salamon, R Jahan, J P Villablanca, D R Enzmann, B M Ellingson AJNR. American journal of neuroradiology 2021年8月26日
  4. Variability and Standardization of Quantitative Imaging: Monoparametric to Multiparametric Quantification, Radiomics, and Artificial Intelligence. Akifumi Hagiwara, Shohei Fujita, Yoshiharu Ohno, Shigeki Aoki Investigative radiology 55(9) 601-616 2020年9月
  5. Age-Related Changes in Relaxation Times, Proton Density, Myelin, and Tissue Volumes in Adult Brain Analyzed by 2-Dimensional Quantitative Synthetic Magnetic Resonance Imaging. Akifumi Hagiwara, Kotaro Fujimoto, Koji Kamagata, Syo Murata, Ryusuke Irie, Hideyoshi Kaga, Yuki Someya, Christina Andica, Shohei Fujita, Shimpei Kato … Investigative radiology 56(3) 163-172 2020年8月26日
  6. SyMRI of the Brain Rapid Quantification of Relaxation Rates and Proton Density, With Synthetic MRI, Automatic Brain Segmentation, and Myelin Measurement. Akifumi Hagiwara, Marcel Warntjes, Masaaki Hori, Christina Andica, Misaki Nakazawa, Kanako Kunishima Kumamaru, Osamu Abe, Shigeki Aoki INVESTIGATIVE RADIOLOGY 52(10) 647-657 2017年10月
  7. Analysis of White Matter Damage in Patients with Multiple Sclerosis via a Novel In Vivo MR Method for Measuring Myelin, Axons, and G-Ratio. A. Hagiwara, M. Hori, K. Yokoyama, M. Nakazawa, R. Ueda, M. Horita, C. Andica, O. Abe, S. Aoki AMERICAN JOURNAL OF NEURORADIOLOGY 38(10) 1934-1940 2017年10月
  8. Utility of a Multiparametric Quantitative MRI Model That Assesses Myelin and Edema for Evaluating Plaques, Periplaque White Matter, and Normal-Appearing White Matter in Patients with Multiple Sclerosis: A Feasibility Study. A. Hagiwara, M. Hori, K. Yokoyama, M. Y. Takemura, C. Andica, K. K. Kumamaru, M. Nakazawa, N. Takano, H. Kawasaki, S. Sato … AMERICAN JOURNAL OF NEURORADIOLOGY 38(2) 237-242 2017年2月
  9. Synthetic MRI in the Detection of Multiple Sclerosis Plaques. A. Hagiwara, M. Hori, K. Yokoyama, M. Y. Takemura, C. Andica, T. Tabata, K. Kamagata, M. Suzuki, K. K. Kumamaru, M. Nakazawa … AMERICAN JOURNAL OF NEURORADIOLOGY 38(2) 257-263 2017年2月

競争的資金の獲得状況

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  • 2022-2028年 日本学術振興会 科学研究費助成事業 国際共同研究加速基金(国際共同研究強化(B))「パーキンソン病関連脳内代謝物の定量解析のための新規分子MRI法(CEST法)の開発」（研究分担者）
  • 2023-2026年 日本学術振興会 科学研究費助成事業 基盤(C)「Multi-parametric定量MRIの安定化と脳神経疾患評価手法の確立」（研究代表者）
  • 2023-2025年 日本多発性硬化症協会 令和５年度（２０２３年度）第３１回医学研究助成 (1位)「髄鞘と軸索を定量するMultiparametric MRIによる多発性硬化症の病態解明と臨床応用」（研究代表者）
  • 2019-2023年 日本学術振興会 科学研究費助成事業（若手研究）「新規Multi-Parametric定量MRIの開発とてんかん焦点検出への応用」（研究代表者）
  • 2018-2021年 国立研究開発法人日本医療研究開発機構（AMED) 臨床ICT基盤構築・人工知能実装研究事業「画像診断ナショナルデータベース実現のための開発研究」（研究分担者）
  • 2019年 経済産業省 国際標準開発事業「平成31年度 放射線画像診断に関する標準化調査」（研究分担者）
  • 2016-2019年 日本学術振興会 科学研究費助成事業（若手研究(B)）「Synthetic MRI・定量MRIによる最適コントラストの創出と病変解析」（研究代表者）
  • 2018-2019年 東京大学医学部大学院 平成30年度博士課程研究遂行協力制度「3D Synthetic Quantitative MRIによる脳神経疾患の病態解明とイメージングバイオマーカーの開発」（研究代表者）
  • 2017-2018年 日本医学放射線学会 日本医学放射線学会Bayer研究助成金制度「Synthetic MRIとNODDIを組み合わせたmulti-parametric MRIによる多発性硬化症の病態解明と定量的イメージングバイオマーカーの創出」（研究代表者）
  • 2017-2018年 国立研究開発法人日本医療研究開発機構（AMED) 臨床研究等ICT基盤構築研究事業「画像診断ナショナルデータベース実現のための開発研究」（研究分担者）
  • 2017-2018年 東京大学医学部大学院 平成29年度博士課程研究遂行協力制度「Synthetic MRIによる脳神経疾患の病態解明と新たなる診断バイオマーカーの開発」（研究代表者）
  • 2017年 日本磁気共鳴医学会 プロジェクト研究「QRAPMASTER(SyMRI)で得られる定量値の多施設間での標準化に関する検討」（研究分担者）

所属学会

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  • 日本医学放射線学会
  • 日本磁気共鳴医学会
  • 国際磁気共鳴医学会

脚注

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  1. ^ Hagiwara, Akifumi; Fujita, Shohei; Kurokawa, Ryo; Andica, Christina; Kamagata, Koji; Aoki, Shigeki (2023-08). “Multiparametric MRI: From Simultaneous Rapid Acquisition Methods and Analysis Techniques Using Scoring, Machine Learning, Radiomics, and Deep Learning to the Generation of Novel Metrics” (英語). Investigative Radiology 58 (8): 548–560. doi:10.1097/RLI.0000000000000962. ISSN 1536-0210. https://journals.lww.com/10.1097/RLI.0000000000000962. 
  2. ^ Tatekawa, Hiroyuki; Hagiwara, Akifumi; Uetani, Hiroyuki; Bahri, Shadfar; Raymond, Catalina; Lai, Albert; Cloughesy, Timothy F.; Nghiemphu, Phioanh L. et al. (2021-12). “Differentiating IDH status in human gliomas using machine learning and multiparametric MR/PET” (英語). Cancer Imaging 21 (1). doi:10.1186/s40644-021-00396-5. ISSN 1470-7330. https://cancerimagingjournal.biomedcentral.com/articles/10.1186/s40644-021-00396-5. 

外部リンク

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