Kohsuke Kudo 研究室
主宰者：Kohsuke Kudo
北海道大学・Hokkaido University Hospital
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、医療用画像診断の高度化と臨床応用を主な研究対象としています。特に磁気共鳴画像（MRI）やポジトロン断層撮影（PET）などの先進的な撮影技術を用いて、脳梗塞や脳内小血管障害、がん、神経変性疾患など、様々な疾患の検出・評価方法の開発に取り組んでいます。深層学習を活用した画像処理技術により、従来よりも高速で高品質な医療画像の取得を実現し、診断精度の向上を目指しています。
また、放射性同位体で標識した物質を用いた新しい撮影法の開発にも注力しています。例えば、酸素-17標識水を用いたMRI撮像により、脳脊髄液や胎児の水分動態を非侵襲的に可視化する手法を開発するなど、従来は観察が困難だった生体内の動的プロセスを直接観察できる技術を構築しています。さらに、機械学習の判断根拠を解釈可能にするための研究も行い、臨床現場での信頼性の高い診断支援システムの実現を目指しています。
これらの研究は多くの場合、複数の医療機関と協力した大規模臨床研究として実施されており、より多くの患者に利益をもたらす診断・治療技術の実装が最終的な目標となっています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果（100 件）
- DOI: https://doi.org/10.1161/str.57.suppl_1.tp115
- DOI: https://doi.org/10.1212/wnl.0000000000214745
- DOI: https://doi.org/10.1158/1557-3265.sabcs25-ps1-06-22
- DOI: https://doi.org/10.64898/2026.02.12.26346215
- DOI: https://doi.org/10.1161/str.57.suppl_1.wp157
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12149-026-02155-7
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijcard.2026.134181
- DOI: https://doi.org/10.2463/mrms.mp.2025-0058
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-026-02006-5
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- DOI: https://doi.org/10.1186/s13287-026-05048-8
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00261-026-05528-8
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.radcr.2026.03.039
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cjco.2026.05.003
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-026-48890-9
- DOI: https://doi.org/10.1007/s13160-025-00761-y
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-025-01773-x
- DOI: https://doi.org/10.2463/mrms.gl.2025-1000
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- DOI: https://doi.org/10.2463/jjmrm.2025-1844
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejro.2025.100671
- DOI: https://doi.org/10.1161/strokeaha.125.050859
- DOI: https://doi.org/10.1158/1557-3265.sabcs24-p2-04-16
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- DOI: https://doi.org/10.1097/rlu.0000000000006233
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- DOI: https://doi.org/10.1186/s40959-025-00348-z
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2025.112168
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- DOI: https://doi.org/10.1097/rlu.0000000000005924
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-025-01756-y
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp49660.2025.10889714
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12149-025-02044-5
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-90099-9
- DOI: https://doi.org/10.1161/str.56.suppl_1.32
- DOI: https://doi.org/10.1161/str.56.suppl_1.wmp102
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jvir.2025.01.034
- DOI: https://doi.org/10.2463/mrms.mp.2024-0202
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- DOI: https://doi.org/10.7759/cureus.54203
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.mri.2024.02.006
- [2024] Visualization of Human Neurofluids Using Intrathecal 17O-Labeled Water and MRI: A Preliminary StudyDOI: https://doi.org/10.58530/2023/3189
- DOI: https://doi.org/10.1111/jgh.16455
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-79147-y
- DOI: https://doi.org/10.2463/mrms.mp.2024-0025
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- DOI: https://doi.org/10.58530/2023/1457
- DOI: https://doi.org/10.58530/2023/4204
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s10143-024-02437-6
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12149-024-01928-2
- DOI: https://doi.org/10.1253/circj.cj-23-0910
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cjco.2024.03.010
- DOI: https://doi.org/10.2463/mrms.mp.2023-0011
- DOI: https://doi.org/10.58530/2023/0703
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- [2024] Diagnosis of skull-base invasion by nasopharyngeal tumors on CT with a deep-learning approachDOI: https://doi.org/10.1007/s11604-023-01527-7
- DOI: https://doi.org/10.1001/jamaneurol.2023.5200
- DOI: https://doi.org/10.58530/2023/5129
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.medj.2024.02.009
- DOI: https://doi.org/10.2463/mrms.mp.2023-0146
- DOI: https://doi.org/10.2463/mrms.tn.2023-0152
- DOI: https://doi.org/10.1159/000534175
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.mri.2023.08.002
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- DOI: https://doi.org/10.58530/2022/3786
- DOI: https://doi.org/10.1002/ana.26868
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10334-023-01129-4
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12149-023-01884-3
- DOI: https://doi.org/10.1161/circ.148.suppl_1.13584
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cjca.2023.10.021
- DOI: https://doi.org/10.2463/mrms.mp.2023-0081
- DOI: https://doi.org/10.1097/rlu.0000000000004838
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