Hidetake Yabuuchi 研究室
主宰者：Hidetake Yabuuchi
九州大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Yabuuchi研究室は、医学画像診断技術の開発と臨床応用を主な研究対象としています。特にMRI（磁気共鳴画像）やCT（コンピュータ断層撮影）などの複数の画像撮影モダリティを用いて、呼吸器疾患、心臓疾患、腫瘍など様々な臓器や疾患の診断精度向上を目指しています。画像取得時間の最適化、新しい撮影パラメータの評価、複数の画像解析手法の比較検討など、臨床現場で実際に応用可能な撮影・解析プロトコルの確立に取り組んでいます。
特に注力されているのは、肺疾患の診断・評価です。間質性肺炎や慢性血栓塞栓性肺高血圧症などの進行性疾患において、肺血流の定量評価や患者の予後予測に関連する指標の検出を行っています。従来の放射線検査法では困難だった検査を、より低侵襲で患者負担の少ない画像解析手法で実現する工夫がなされています。
加えて、深層学習（人工知能）を活用した画像再構成や自動解析の導入も進められています。低線量被ばくでも高い画像品質を保つ再構成法の開発、腫瘍サイズや組織成分の自動判定、遺伝子変異と画像特徴の関連性の解明など、次世代の診断支援技術の構築に向けた基礎研究が展開されています。
※ 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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関連研究室(8 件)
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研究成果（39 件）
- DOI: https://doi.org/10.1002/nbm.70271
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10278-025-01832-9
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12553-026-01071-0
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-22422-3
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12890-025-03942-0
- DOI: https://doi.org/10.1002/pul2.70170
- DOI: https://doi.org/10.21037/jtd-2024-2160
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejmp.2025.105046
- [2025] Optimization of shoulder synthetic MRI through post-processing and comparison with conventional MRIDOI: https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2025.112069
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2025.112034
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- DOI: https://doi.org/10.1253/circj.cj-24-0386
- DOI: https://doi.org/10.3390/app14083275
- DOI: https://doi.org/10.58530/2024/4438
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2024.109519
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12890-024-03347-5
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejro.2024.100602
- DOI: https://doi.org/10.58530/2023/3445
- DOI: https://doi.org/10.58530/2022/3164
- DOI: https://doi.org/10.1136/bmjresp-2023-001864
- DOI: https://doi.org/10.1097/rct.0000000000001525
- DOI: https://doi.org/10.1007/s13246-023-01295-8
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2023.107589
- [2023] Amide proton transfer (APT) imaging of breast cancers and its correlation with biological statusDOI: https://doi.org/10.1016/j.clinimag.2023.02.002
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-023-01392-4
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2022.110654
- DOI: https://doi.org/10.1148/radiol.220908
- DOI: https://doi.org/10.5114/pjr.2022.116167
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.mri.2022.07.010
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.mri.2022.05.014
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12194-022-00656-4
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-022-01265-2
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2022.110191
- DOI: https://doi.org/10.1148/radiol.2020203719
- DOI: https://doi.org/10.1259/bjr.20210915
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2021.109980
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-98464-0
- DOI: https://doi.org/10.1164/rccm.202102-0387im
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12282-021-01229-w
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejmp.2020.12.018
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