年別の研究成果
年別の研究成果
フィンガープリント
Tomonari Kasaiが活動している研究トピックを掘り下げます。このトピックラベルは、この研究者の研究成果に基づきます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。
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ネットワーク
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Particle and Heavy Ion Transport Code System-Based Microdosimetry for the Development of Boron Agents for Boron Neutron Capture Therapy
Shigehira, T., Hanafusa, T., Igawa, K., Kasai, T., Furuya, S., Nishimori, H., Maeda, Y., Michiue, H. & Fujimura, A., 2023, (Accepted/In press) In: Advanced Theory and Simulations.研究成果 › 査読
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Temporal and Locational Values of Images Affecting the Deep Learning of Cancer Stem Cell Morphology
Hanai, Y., Ishihata, H., Zhang, Z., Maruyama, R., Kasai, T., Kameda, H. & Sugiyama, T., 5月 2022, In: Biomedicines. 10, 5, 941.研究成果 › 査読
Open Access1 被引用数 (Scopus) -
Self-assembling A6K peptide nanotubes as a mercaptoundecahydrododecaborate (BSH) delivery system for boron neutron capture therapy (BNCT)
Michiue, H., Kitamatsu, M., Fukunaga, A., Tsuboi, N., Fujimura, A., Matsushita, H., Igawa, K., Kasai, T., Kondo, N., Matsui, H. & Furuya, S., 2月 10 2021, In: Journal of Controlled Release. 330, p. 788-796 9 p.研究成果 › 査読
Open Access12 被引用数 (Scopus) -
Conditional generative adversarial networks to model iPSC-derived cancer stem cells
Aida, S., Kameda, H., Nishisako, S., Kasai, T., Sato, A. & Sugiyama, T., 2020, In: Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics. 24, 1, p. 134-141 8 p.研究成果 › 査読
3 被引用数 (Scopus) -
Deep learning of cancer stem cell morphology using conditional generative adversarial networks
Aida, S., Okugawa, J., Fujisaka, S., Kasai, T., Kameda, H. & Sugiyama, T., 6月 2020, In: Biomolecules. 10, 6, p. 1-13 13 p., 931.研究成果 › 査読
Open Access14 被引用数 (Scopus)