Updated on 2024/11/15

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NIIOKA HIROHIKO
 
Organization
Data-Driven Innovation Initiative Professor
Title
Professor
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0926426475

Degree

  • Ph.D.

Research History

  • 2022年10月 - 2024年1月大阪大学, 情報科学研究科 情報数理学専攻, 特任准教授 2017年11月 - 2022年9月大阪大学 データビリティフロンティア機構, 特任准教授 2012年10月 - 2017年10月大阪大学, 大学院基礎工学研究科 機能創成専攻 生体工学領域, 助教 2009年4月 - 2012年9月大阪大学, ナノサイエンスデザイン教育研究センター, 特任助教   

Awards

  • 若手研究奨励賞 (Young lnvestigator Award:YIA)

    2023.10   第49回日本神経内分泌学会学術集会   Deep Learningを利用した多能性幹細胞の分化予測

  • 若手講演奨励賞

    2023.10   第46回日本生体医工学会中国四国支部大会   甲状腺細胞診支援AIによる人間の診断能力向上に関する検討

  • 優秀演題賞

    2023.7   第64回日本臨床細胞学会(春季大会)   自己教師あり学習と少数教師ラベルを用いた甲状腺細胞診画像分類

  • コニカミノルタ科学技術振興財団・日本生体医工学会大会奨励賞

    2023.5   第62回日本生体医工学会大会   自己教師あり学習を用いた甲状腺細胞診画像の自動診断補助システム開発

  • レーザー学会奨励賞

    2020.10   レーザー学会第547回研究会   非線形ラマン散乱硬性内視鏡と深層学習による神経イメージング装置の開発

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Papers

  • Self-Supervised Learning for Feature Extraction from Glomerular Images and Disease Classification with Minimal Annotations

    Abe M., Niioka H., Matsumoto A., Katsuma Y., Imai A., Okushima H., Ozaki S., Fujii N., Oka K., Sakaguchi Y., Inoue K., Isaka Y., Matsui I.

    Journal of the American Society of Nephrology   2024   ISSN:10466673

     More details

    Language:English   Publisher:Journal of the American Society of Nephrology  

    Background: Deep learning has great potential in digital kidney pathology. However, its effectiveness depends heavily on the availability of extensively labeled datasets, which are often limited due to the specialized knowledge and time required for their creation. This limitation hinders the widespread application of deep learning for the analysis of kidney biopsy images. Methods: We applied self-distillation with no labels (DINO), a self-supervised learning method, to a dataset of 10,423 glomerular images obtained from 384 PAS-stained kidney biopsy slides. Glomerular features extracted from the DINO-pretrained backbone were visualized using principal component analysis (PCA). We then performed classification tasks by adding either k-nearest neighbor (kNN) classifiers or linear head layers to the DINOpretrained or ImageNet-pretrained backbones. These models were trained on our labeled classification dataset. Performance was evaluated using metrics such as the area under the receiver operating characteristic curve (ROC-AUC). The classification tasks encompassed four disease categories (minimal change disease, mesangial proliferative glomerulonephritis, membranous nephropathy, and diabetic nephropathy) as well as clinical parameters such as hypertension, proteinuria, and hematuria. Results: PCA visualization revealed distinct principal components corresponding to different glomerular structures, demonstrating the capability of the DINO-pretrained backbone to capture morphological features. In disease classification, the DINO-pretrained transferred model (ROC-AUC = 0.93) outperformed the ImageNet-pretrained fine-tuned model (ROCAUC = 0.89). When the labeled data were limited, the ImageNet-pretrained fine-tuned model's ROC-AUC dropped to 0.76 (95% confidence interval [CI], 0.72-0.80), whereas the DINO-pretrained transferred model maintained superior performance (ROC-AUC 0.88, 95% CI 0.86-0.90). The DINO-pretrained transferred model also exhibited higher AUCs for the classification of several clinical parameters. External validation using two independent datasets confirmed DINO pre-training's superiority, particularly when labeled data were limited. Conclusions: The application of DINO to unlabeled PAS-stained glomerular images facilitated the extraction of histological features that can be effectively utilized for disease classification.

    DOI: 10.1681/ASN.0000000514

    Scopus

    PubMed

  • The implementation of CycleGAN-assisted image translation in deep UV-excited fluorescence microscopy improves the accuracy of lymph node metastasis detection, facilitating intraoperative diagnosis.

    新岡 宏彦

    Transactions of Japanese Society for Medical and Biological Engineering   Annual62 ( Abstract )   125_1 - 125_1   2024   ISSN:1347443X eISSN:18814379

     More details

    Language:Japanese   Publisher:Japanese Society for Medical and Biological Engineering  

    <p>This study addresses the necessity for improved intraoperative diagnostic systems in surgery. The prevalent frozen section procedure is hindered by poor quality and time consumption, leading to exploration of alternatives. Microscopy with ultraviolet surface excitation (MUSE) stands out as a rapid and cost-effective imaging technique. However, labeling MUSE images of unfixed specimens poses challenges for pathologists, hindering supervised learning for AI. To overcome this, a deep-learning pipeline for lymph node metastasis detection is proposed. CycleGAN translate MUSE images of unfixed lymph nodes to formalin‐fixed paraffin‐embedded (FFPE) sample, and diagnostic prediction is performed using deep convolutional neural network (CNN) trained on previous FFPE samples stored in hospital. The pipeline achieves an 84.6% average accuracy, an 18.3% improvement over the CNN-only model. The CycleGAN-driven modality translation can be applied to various intraoperative diagnostic imaging systems, addressing the difficulty in labeling new modality images.</p>

    DOI: 10.11239/jsmbe.annual62.125_1

    CiNii Research

  • Deep UV-excited fluorescence microscopy installed with CycleGAN-assisted image translation enhances precise detection of lymph node metastasis towards rapid intraoperative diagnosis Reviewed

    Junya Sato, Tatsuya Matsumoto, Ryuta Nakao, Hideo Tanaka, Hajime Nagahara, Hirohiko Niioka, Tetsuro Takamatsu

    Scientific Reports   13 ( 1 )   2023.12

     More details

    Language:Others   Publishing type:Research paper (scientific journal)  

    Abstract

    Rapid and precise intraoperative diagnosing systems are required for improving surgical outcomes and patient prognosis. Because of the poor quality and time-intensive process of the prevalent frozen section procedure, various intraoperative diagnostic imaging systems have been explored. Microscopy with ultraviolet surface excitation (MUSE) is an inexpensive, maintenance-free, and rapid imaging technique that yields images like thin-sectioned samples without sectioning. However, pathologists find it nearly impossible to assign diagnostic labels to MUSE images of unfixed specimens; thus, AI for intraoperative diagnosis cannot be trained in a supervised learning manner. In this study, we propose a deep-learning pipeline model for lymph node metastasis detection, in which CycleGAN translate MUSE images of unfixed lymph nodes to formalin-fixed paraffin-embedded (FFPE) sample, and diagnostic prediction is performed using deep convolutional neural network trained on FFPE sample images. Our pipeline yielded an average accuracy of 84.6% when using each of the three deep convolutional neural networks, which is a 18.3% increase over the classification-only model without CycleGAN. The modality translation to FFPE sample images using CycleGAN can be applied to various intraoperative diagnostic imaging systems and eliminate the difficulty for pathologists in labeling new modality images in clinical sites. We anticipate our pipeline to be a starting point for accurate rapid intraoperative diagnostic systems for new imaging modalities, leading to healthcare quality improvement.

    DOI: 10.1038/s41598-023-48319-7

  • Martensite transformation triggered with intense THz pulses

    Masaya Nagai, Yuhei Higashitani, Masaaki Ashida, Koichi Kusakabe, Hirohiko Niioka, Azusa N. Hattori, Hidekazu Tanaka, Goro Isoyama, Norimasa Ozaki

    2023 48th International Conference on Infrared, Millimeter, and Terahertz Waves (IRMMW-THz)   2023.9

     More details

    Language:Others   Publishing type:Research paper (other academic)  

    DOI: 10.1109/irmmw-thz57677.2023.10298936

  • Terahertz-induced martensitic transformation in partially stabilized zirconia Reviewed

    Masaya Nagai, Yuhei Higashitani, Masaaki Ashida, Koichi Kusakabe, Hirohiko Niioka, Azusa N. Hattori, Hidekazu Tanaka, Goro Isoyama, Norimasa Ozaki

    Communications Physics   6 ( 1 )   2023.4

     More details

    Language:Others   Publishing type:Research paper (scientific journal)  

    Terahertz-induced martensitic transformation in partially stabilized zirconia
    Abstract

    Martensitic crystal structures are usually obtained by rapid thermal quenching of certain alloys, which induces stress and subsequent shear deformation. Here, we demonstrate that it is also possible to intentionally excite a suitable transverse acoustic phonon mode to induce a local shear deformation. We irradiate the surface of a partially stabilized zirconia plate with intense terahertz pulses and verify martensitic transformation from the tetragonal to the monoclinic phases by Raman spectroscopy and the observed destructive spallation of the zirconia microcrystals. We calculate the phonon modes in tetragonal zirconia and determine the decay channel that triggers the transformation. The phonon mode required for the martensitic transformation can be excited via the Klemens process. Since terahertz pulses can induce a specific local shear deformation beyond thermal equilibrium, they can be used to elucidate phase transformation mechanisms with approaches based on nonlinear phononics.

    DOI: 10.1038/s42005-023-01207-y

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Presentations

  • 深層学習を用いた画像データ解析技術とその医療応用について Invited

    新岡宏彦

    第101回日本生理学会大会  2024.3 

     More details

    Event date: 2024.3

    Language:Japanese  

    Venue:北九州国際会議場 及び西日本総合展示場   Country:Japan  

  • データ解析コンテストを通じたDX人材育成 Invited

    新岡宏彦

    医情工連携シンポジウム - バイオDX人材はどこにいる?  2023.12 

     More details

    Event date: 2023.12

    Language:Japanese  

    Venue:大阪大学 銀杏会館 阪急電鉄・三和銀行ホール   Country:Japan  

    バイオDX人材へのニーズが社会的に高まっており、医情工の連携による取り組みが求められています。
    そこで、「阪大内において、どのようなニーズがあるのか?」「養成の取り組みがあるのか?」
    「バイオDX人材はどのように養成されたのか?」を俯瞰するシンポジウムを開催します。

  • 近年の深層学習技術と医療画像データへの応用 Invited

    新岡宏彦

    第 33 回日本心血管画像動態学会  2023.1 

     More details

    Event date: 2023.1

    Language:Japanese  

    Venue:岡山コンベンションセンター   Country:Japan  

  • 深層学習の基礎と医療応用例のご紹介と独学する方法について Invited

    新岡宏彦

    第 33 回日本心血管画像動態学会  2023.1 

     More details

    Event date: 2023.1

    Language:Japanese  

    Venue:岡山コンベンションセンター   Country:Japan  

    教育講演

  • 自己教師あり学習を用いた甲状腺細胞診画像の特徴表現獲得と画像分類応用

    安部 政俊, 廣川 満良, 鈴木 彩菜, 長原 一, 宮内 昭, 赤水 尚史, 新岡 宏彦

    バイオイメージング  2022.8 

     More details

    Event date: 2022.8

    Language:Japanese  

    Country:Other  

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MISC

  • STED顕微鏡による細胞組織深部超解像イメージングについて

    新岡 宏彦

    BIO Clinica   37 ( 11 )   1017 - 1021   2022.10   ISSN:0919-8237

     More details

    Language:Japanese   Publisher:(株)北隆館  

    光の回折限界を超える空間分解能でイメージングが可能な超解像顕微鏡はこれまで様々な手法が報告されており、いくつかの超解像顕微鏡は既に市販され、特別な技術がなくても使用できるようになった。しかし、in vivoイメージングなど細胞組織深部イメージングにおける超解像顕微鏡応用についてはまだ研究段階である。本稿ではSTED顕微鏡法に焦点を当ててその背景を簡単に概説し、最近の論文をもとに細胞組織深部イメージング応用について紹介する。(著者抄録)

  • STED顕微鏡による細胞組織深部超解像イメージングについて Reviewed

    新岡宏彦

    BIO Clinica   2022.9

     More details

    Language:Others  

    Super-resolution Imaging of Deep Cellular Tissue Using STED Microscopy

  • 高速非線形ラマン散乱硬性内視鏡による神経イメージング

    大和尚記, 新岡宏彦, 三宅淳, 橋本守

    光学   2022.4

     More details

    Language:Japanese  

    Nervesegmentationandaccelerationofnervelmagingwithcoherentramanscattering rigid endoscopy by deep leaming

  • 深層学習を用いた甲状腺細胞診自動診断システム (AI differential diagnosis for cytology of the thyroid:ADDICT)の開発とその現状

    新岡宏彦, 廣川満良, 鈴木彩菜, 安部政俊, 新井悠介, 式見彰浩, 長原 一, 宮内 昭

    Pharm Tech Japan   2022.2

     More details

    Language:Japanese  

    Development of AI differential diagnosis for cytology of the thyroid(ADDICT) using deep learning and its current status

  • デジタルトランスフォーメーションで変わる医療 深層学習を用いた甲状腺細胞診自動診断システム(AI differential diagnosis for cytology of the thyroid:ADDICT)の開発とその現状

    新岡 宏彦, 廣川 満良, 鈴木 彩菜, 安部 政俊, 新井 悠介, 式見 彰浩, 長原 一, 宮内 昭

    PHARM TECH JAPAN   38 ( 2 )   247 - 254   2022.2   ISSN:0910-4739

     More details

    Language:Japanese   Publisher:(株)じほう  

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Professional Memberships

  • 日本臨床細胞学会

  • メディカルAI学会

  • THE JAPAN SOCIETY OF APPLIED PHYSICS

  • JAPANESE SOCIETY FOR MEDICAL AND BIOLOGICAL ENGINEERING

  • THE JAPANESE SOCIETY OF MICROSCOPY

Other

  • 【資格】

     More details

    普通自動車第一種運転免許/
    高圧ガス製造保安責任者 (乙種化学)/
    衛生工学衛生管理者/
    PADIオープンウォーター・ダイバー

Research Projects

  • 第2、3の生体窓と高次非線形光学効果を駆使した深部超解像蛍光イメージング

    Grant number:23K25178  2022.4 - 2025.3

    Grants-in-Aid for Scientific Research  Grant-in-Aid for Scientific Research (B)

    山中 真仁, 湯川 博, 新岡 宏彦

      More details

    Grant type:Scientific research funding

    生体内に移植された細胞などの生体内挙動や機能は未だ未知のものが多い。本研究では、第2、第3の生体窓と呼ばれる生体透過性の高い近赤外光、高次非線形な蛍光応答、およびAI技術を駆使することで、生体試料の内部を単一細胞レベルで可視化し、細胞の挙動を詳細に解析できる深部・近赤外・高空間分解能蛍光イメージング技術を開発する。本研究で開発した技術を医療技術の発展に資するイメージング技術へ発展させることを目指す

    CiNii Research

  • 生体深部組織の単一細胞レベル解析を実現する高次非線形光音響顕微鏡技術の確立

    Grant number:22K18441  2022 - 2025

    Japan Society for the Promotion of Science  Grants-in-Aid for Scientific Research  Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

      More details

    Grant type:Scientific research funding

  • 第2、3の生体窓と高次非線形光学効果を駆使した深部超解像蛍光イメージング

    Grant number:22H03924  2022 - 2024

    Japan Society for the Promotion of Science  Grants-in-Aid for Scientific Research  Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

      More details

    Grant type:Scientific research funding

  • 近赤外光と人工知能技術を用いた細胞組織深部超解像顕微鏡の開発と再生医療応用

    2022 - 2024

    Japan Society for the Promotion of Science  Grants-in-Aid for Scientific Research  Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

      More details

    Authorship:Principal investigator  Grant type:Scientific research funding

  • 光干渉断層イメージングのAI解析に基づく冠動脈疾患の包括的ケアシステムの構築

    Grant number:22K08220  2022 - 2024

    Japan Society for the Promotion of Science  Grants-in-Aid for Scientific Research  Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

      More details

    Grant type:Scientific research funding

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Social Activities

  • 第6回全国医療AIコンテスト

    大阪大学AI & Machine learning Society/AI Medical Society (AIMS) オンライン開催  2024.3

     More details

    Audience:General, Scientific, Company, Civic organization, Governmental agency

  • 第5回全国医療AIコンテスト

    神戸大学医学部システム医学研究会 (https://kobemed-sysmed.github.io) オンライン開催  2023.3

     More details

    Audience:General, Scientific, Company, Civic organization, Governmental agency

    神戸大学医学部システム医学研究会によるレポート
    https://zenn.dev/kobe_sm/articles/6c06362e03648c

  • 第4回全国医療AIコンテスト

    大阪市立大学 医療×IT研究会 (https://twitter.com/ocu_mit)  オンライン開催  2022.3

     More details

    Audience:General, Scientific, Company, Civic organization, Governmental agency

    OMU医療×IT研究会代表のレポート
    http://medical-ai-contest.org/report/

  • 第三回全国医療AIコンテスト

    TMDU 医療IT・数学同好会 T/T (tea party), 東京医科歯科大学M&Dデータ科学センター  パシフィコ横浜, オンライン  2021.3

     More details

    Audience:General, Scientific, Company, Civic organization, Governmental agency

    TMDU 医療IT・数学同好会 T/T (tea party)代表のレポート
    https://zenn.dev/tpt_ochanomizu/articles/dad722d9410f0a

  • 第二回全国医療AIコンテスト

    大阪大学AI & Machine learning Society/AIメディカル研究会  2020.9

     More details

    Audience:General, Scientific, Company, Civic organization, Governmental agency

    AIMS代表によるレポート
    https://seele10.hatenablog.com/entry/2020/10/21/213014

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Media Coverage

  • テラヘルツ光を照射しただけで強靭なセラミックスが一瞬で粉々に!

    ResOU  2023.5

     More details

    テラヘルツ光を照射しただけで強靭なセラミックスが一瞬で粉々に!

  • Raman spectroscopy provides non-invasive way to track cell reprogramming

    2021.2

     More details

    Raman spectroscopy provides non-invasive way to track cell reprogramming

  • 細胞のリプログラミングを追う光技術 -リプログラミングバイオマーカーとしてのラマン散乱光-

    2020.12

     More details

    細胞のリプログラミングを追う光技術 -リプログラミングバイオマーカーとしてのラマン散乱光-

  • 術中病理診断 10分で

    毎日新聞  2019.12

     More details

    術中病理診断 10分で

  • 【論文掲載】深紫外励起蛍光画像と人工知能(AI)解析を用いたリンパ節転移検出法の開発

    2019.12

     More details

    【論文掲載】深紫外励起蛍光画像と人工知能(AI)解析を用いたリンパ節転移検出法の開発

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Activities contributing to policy formation, academic promotion, etc.

  • 2023.4 - 2024.3   日本光学会年次学術講演会

    国際協力委員

  • 2022.4 - 2025.3   厚生労働省, 保健医療分野 AI 開発加速コンソーシアム

    構成員

  • 2021.4 - 2025.3   日本光学会年次学術講演会

    プログラム委員

  • 2019.4 - 2024.3   日本顕微鏡学会 顕微鏡計測インフォマティクス研究会

    幹事

  • 2018.4 - 2028.3   一般社団法人 臨床医工情報学 コンソーシアム関西

    研究員

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