Takashi Shirasaka 研究室

主宰者：Takashi Shirasaka
九州大学・Kyushu University Hospital

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Takashi Shirasaka研究室は、医療診断に用いられるコンピュータ断層撮影装置（CT）の画像品質向上と、それに基づく疾患検出・定量評価に関する研究を行っています。主な研究の問いは、低線量照射や様々な撮影条件下におけるCT画像の品質低下をどのように改善し、臨床的に有用な診断情報をいかに正確に抽出するかという点です。 研究手法としては、ファントム（模擬臓器）を用いた基礎的な検証から、実際の患者データを対象とした臨床研究まで、段階的なアプローチを採用しています。特に、深層学習に基づく画像再構成アルゴリズムと従来の反復再構成法の比較検証、ノイズ特性の定量的評価、金属アーティファクト（画像歪み）の低減技術に関する研究が中心となっています。対象領域は心臓、肺、腹部、歯科領域など多岐にわたります。 主要な発見として、深層学習による再構成は従来法と比べてノイズを効果的に抑制しながら空間解像度を維持でき、結果として放射線被曝を減らしつつ診断精度を保つ可能性が示されています。また、心筋の細胞外体積測定や右室ひずみ解析など、CT画像から得られる定量的パラメータが、弁膜疾患や肺高血圧などの心疾患診断に有用であることが報告されています。

※ 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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