Yukie Shimizu 研究室

主宰者：Yukie Shimizu
北海道大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、医学画像解析と機械学習を融合させた医療診断支援を主な研究対象としています。特に、磁気共鳴画像（MRI）やコンピュータ断層撮影（CT）などの医学画像から、疾患の診断や予後予測に有用な情報を抽出することに取り組んでいます。脳の加齢に伴う変化の可視化、脳梗塞や脳腫瘍の特性把握、頭頸部がんの悪性度評価など、多様な臨床課題を対象としています。 手法としては、深層学習による画像再構成・ノイズ除去・解像度向上といった画像処理技術と、畳み込みニューラルネットワークなどの機械学習アルゴリズムを活用しています。限られたデータセットでも有効に機能する学習方法や、複数の施設から集めたデータを個人情報保護しながら学習する連合学習の手法も開発しています。 主要な発見として、深層学習を用いた画像再構成により、スキャン時間の短縮や線量低減を実現しながら診断精度を維持できることが報告されています。また、複数の画像パラメータを統合的に解析することで、がんの悪性度やアルツハイマー病などの神経疾患の早期診断が可能になる可能性を示唆する研究成果が得られています。

※ 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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