• 以下では、2020年以降の研究業績を記載しています。詳細はResearchmapをご覧ください。

受賞

• 日本放射線技術学会総会学術大会 CyPos金賞，須堯桜, 内山良一：Radiomics特徴量と解剖学的位置を用いた膠芽腫のMGMTメチル化の推定,2023年5月
• 医用画像情報学会雑誌 金森奨励賞，和田菜摘美, 内山良一（指導教員）：Radiomics特徴量と乳がんサブタイプの関係を抽出するための画像データマイニング,2021年4月
• 日本放射線技術学会総会学術大会 CyPos Bronze Award, 中島眞生子, 内山良一, 南寛威, 笠井聡：ポータブル胸部X線写真のRadiomics特徴量を用いたCOVID-19の重篤化の予測,2021年4月
• 日本放射線技術学会総会学術大会 CyPos Bronze Award, 藏本裕香,内山良一,清水紀恵,山本豊：乳腺超音波におけるRadiomics特徴量を用いた術前化学療法の効果予測,2021年4月
• 日本放射線技術学会総会学術大会 CyPos Silver Award, 和田菜摘美, 内山良一, 白石順二： Radiomicsを用いた乳がんの術前薬物療法による病理学的完全奏効の予測,2020年6月
• 日本放射線技術学会総会学術大会 CyPos Silver Award, 藏本裕香, 内山良一, 白石順二：Radiomicsによる非小細胞肺がんのEGFR遺伝子変異の推定,2020年6月
• 日本放射線技術学会総会学術大会 CyPos Bronze Award, 岸本奈渚子, 内山良一, 白石順二：Radiomics特徴量を用いた膠芽腫におけるMGMT遺伝子メチル化の推定,2020年6月

著書

• レディオミクス入門，内山良一 (担当:分担執筆, 範囲:7.3節レディオゲノミクスによる遺伝子情報の予測，8.2.3節 MaZda), オーム社 2021年
• 医療AIとディープラーニングシリーズ(No.4) 放射線治療AIと外科治療AI，内山良一 (担当:分担執筆, 範囲:AI入門編 第2章 DNN)，オーム社 2020年

論文

• 谷口美桜, 畑中あすか, 甲斐千遥, 内山良一：主成分回帰を用いたアルツハイマー関連遺伝子の型と脳萎縮パターンの関係を抽出するための画像データマイニング，医用画像情報学会雑誌，印刷中，2024
• Tomohiro Ueda, Kousuke Yamshita, Retsu Kawazoe, Yuta Sayawaki, Yoshiki Morisawa, Ryosuke Kamezaki, Ryuji Ikeda, Shinya Shiraishi, Yoshikazu Uchiyama, Shigeki Ito：Feasibility of direct brain 18F-fluorodeoxyglucose-positron emission tomography attenuation and high-resolution correction methods using deep learning, Asia Oceania Journal of Nuclear Medicine and Biology in press, 2024
• Taeko Tomimatsu, Kousuke Yamshita, Takumi Sakata, Ryosuke Kamezaki, Ryuji Ikeda, Shinya Shiraishi, Yoshikazu Uchiyama, Shigeki Ito：Development of an automated region-of-interest-setting method based on a deep neural network for brain perfusion single photon emission computed tomography quantification methods, Asia Oceania Journal of Nuclear Medicine and Biology in press, 2024
• Reiko Nagaoka, Kosuke Yamashita, Naohiro Yabusa, Ryosuke Kamezaki, Ryuji Ikeda, Shinya Shiraishi, Yoshikazu Uchiyama, Shigeki Ito：Feasibility of deep convolution neural network-based automatic time activity curve fitting method for non-invasive cerebral blood flow quantification, Radiation Safety Management, 22, 7-17, 2023
• 内山良一：乳がんのRadiogenomics，Medical Imaging Technology，41(2), 67-72，2023 [PDF]
• 内山良一：精密医療のためのRadiogenomicsとRadioproteomics，医用画像情報学会雑誌，40(4), 85-87，2023 [PDF]
• 原田芙優, 福田徹, 内山良一：乳がんの免疫チェックポイント分子の活性と不活性を判別するためのRadioproteomics,日本放射線技術学会雑誌 79(10) 1136-1143 2023 [PDF]
• 原田芙優, 福田徹, 内山良一：Radioproteomicsによる乳がんのホルモン受容体の陽性と陰性の判別, 医用画像情報学会雑誌 40(1) 1-6 2023 [PDF]
• Maoko Nakashima, Yoshikazu Uchiyama, Hirotake Minami, Satoshi Kasai:Prediction of COVID-19 patients in danger of death using radiomic features of portable chest radiographs, Journal of Medical Radiation Science 70(1) 13-20 2023 [PDF]
• K. Monde, Y. Satou, M. Goto, Y. Uchiyama, J. Ito, T. Kaitsuka, H. Terasawa, N. Monde, S. Yamaga, T. Matsusako, F.Y. Wei, I. Inoue, K. Tomizawa, A. Ono, T. Era, T. Sawa, Y. Maeda：Movements of Ancient Human Endogenous Retroviruses Detected in SOX2-Expressing Cells，Journal of Virology Apr 14, 2022 [PDF]
• 内山良一：乳腺・脳MR画像を用いた個別化医療ナビゲーションシステム，日本放射線技術学会雑誌 78(4) 395-399, 2022 [PDF]
• 平野菜奈恵, 内山良一：Radiomicsにおける意思決定支援のためのデータ可視化技術，医用画像情報学会雑誌, 39(1) 1-6，2022 [PDF]
• Kuramoto Y, Wada N, Uchiyama Y：Prediction of pathological complete response using radiomics on MRI in patients with breast cancer undergoing neoadjuvant pharmacotherapy, International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery, 17(4) 619-625, 2022 [PDF]
• BJY. Tan, K. Sugata, O. Reda, M. Matsuo, K. Uchiyama, P. Miyazato, V. Hahaut, M. Yamagishi, K. Uchimaru, Y. Suzuki, T. Ueno, H. Suzushima, H. Katsuya, M. Tokunaga, Y. Uchiyama, H. Nakamura, E. Sueoka, A. Utsunomiya, M. Ono, Y. Satou：HTLV-1 infection promotes excessive T cell activation and transformation into adult T cell leukemia/lymphoma, The Journal of Clinical Investigation 131(24) e15042, 2021 [PDF]
• 藏本裕香, 内山良一：Radiomicsを用いた非小細胞肺がんのEGFR遺伝子変異の推定 -遺伝子発現パターンの違いが表現型に及ぼす影響-，医用画像情報学会雑誌, 38(3), 137-142, 2021 [PDF]
• Wada N, Nakashima M, Uchiyama Y, Analysis of the relationship between image and blood examinations in an artificial intelligence system for the molecular diagnosis of breast cancer，Open Journal of Applied Sciences, 11, 1016-1027, 2021 [PDF]
• 内山良一：肺がんのRadiomics研究，医用画像情報学会雑誌, 38(2), 59-60, 2021 [PDF]
• 和田菜摘美, 岸本奈渚子, 内山良一：生存時間分析におけるRadiomics特徴量の比例ハザード性，医用画像情報学会雑誌, 38(1), 15-20, 2021 [PDF]
• 吉岡拓弥，内山良一，白石順二：Radiomicsによる生存時間解析を用いた肺がん患者の再発リスクの推定，日本放射線技術学会雑誌, 77(2), 153-159, 2021 [PDF]
• 園川真菜，杉浦夏子，内山良一：肝細胞癌の層別化のためのRadiomics特徴量と遺伝子発現の関係分析，医用画像情報学会雑誌, 37(3), 52-57, 2020 [PDF]
• 和田菜摘美，内山良一：Radiomics特徴量と乳がんサブタイプの関係を抽出するための画像データマイニング，医用画像情報学会雑誌, 37(2), 28-33, 2020 [PDF]
• 吉岡拓弥，内山良一：Radiomicsによる肺がん患者の再発リスクの予測 -パターン認識アプローチの適用限界-，医用画像情報学会雑誌，37(1), 5-10, 2020 [PDF]
• 内山良一：Radiomicsによる分子分類と治療戦略，医学物理，40(1), 19-22, 2020 [PDF]
• 内山良一：脳疾患におけるRadiogenomics，Medical Imaging Technology，38(1), 15-20, 2020 [PDF]

国際学会発表

• Y. Uchiyama, F. Harada, T. Fukuda: Radioproteomics for estimating the activity of immune checkpoint molecules from image findings of breast cancer, Proc. of Computer Assisted Radiology and Surgery, Barcelona, Spain 2024年6月
• Y. Uchiyama, N. Hirano, S. Kasai: Pseudo-time analysis for modeling the progression pattern of brain tumors, IEEE Engineering in Medicine and Biology Society, Sydney Australia, 2023年7月
• F. Harada, Y. Uchiyama, K. Simizu, Y. Yamamoto: Prediction of pathological complete response with neoadjuvant chemotherapy by using radiomic features in breast ultrasound image, International Workshop on Breast Imaging, 12286 186-191, Leuven Belgium, 2022年5月
• N.Hirano, Y.Uchiyama: Radiomics for estimating 1p/19q codeletion in brain tumor using magnetic resonance imaging, International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 15(1) S126-S127, Munich Germany, 2020年
• N.Wada, Y.Uchiyama: Radiomics for predicting the pathologic complete response of breast cancer to neoadjuvant pharmacotherapy, International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 15(1) S121-S122, Munich Germany, 2020年
• N.Kishimoto, Y.Uchiyama:Radiomics for estimating the genetic pattern of low-grade glioma, International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery 15(1) S109-S110, Munich Germany, 2020年

国内学会発表

• 内山良一：RadiogenomicsとRadioproteomicsの現状と課題-中枢神経領域を中心に-（特別講演），医用画像情報学会春季大会 2024年2月3日
• 内山良一：Radiomicsの概要（基調講演），第33回日本乳癌検診学会学術大会 2023年11月25日
• 原田芙優, 福田徹, 内山良一：Radioproteomicsによる乳がんのHER2の陽性と陰性の判別，医用画像情報学会秋季大会 2023年10月7日
• 谷口美桜, 内山良一, 小味昌憲, 東美菜子：逆距離荷重法による空間情報を用いた膠芽腫のMGMTメチル化の推定，医用画像情報学会秋季大会 2023年10月7日
• 須堯桜, 内山良一：Radiomics特徴量と解剖学的位置を用いた膠芽腫のMGMTメチル化の推定，日本放射線技術学会第79回総会学術大会 2023年4月