T. Kojima 研究室
主宰者:T. Kojima
九州大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室は、心臓や肺などの臓器を対象にした医療用画像診断の高度化に取り組んでいます。特に、CT(コンピュータ断層撮影)という放射線撮影技術を用いて、臓器の形態や機能をより正確かつ安全に評価する方法の開発を進めています。研究の中心的な課題は、撮影時の被ばく線量を低減しながらも、診断に必要な画像の品質を維持・向上させることにあります。
具体的には、機械学習を応用した画像処理技術の導入により、低線量CT撮影でも高品質な画像を得られるかどうかを検証しています。また、複数のエネルギー値を持つX線を利用する「デュアルエネルギーCT」という特殊な撮影法を活用し、組織内の造影剤の分布を定量的に測定する手法の精度向上に取り組んでいます。さらに、心臓弁膜症などの疾患を抱える患者の診断に必要な解剖学的情報を、より短時間の撮影で正確に抽出できるプロトコルの実用化を目指しています。これらの研究を通じて、患者への負担を減らしながら医療診断の精度を高める技術の実現を目指しています。
※ 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(16 件)
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- [2025] Questionnaire Survey of Dual-energy Computed Tomography Utilization in Clinical Practice in JapanDOI: https://doi.org/10.21873/invivo.14036
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.radi.2025.102933
- [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/10.1093/bjr/tqaf022
- DOI: https://doi.org/10.1253/circj.cj-24-0386
- DOI: https://doi.org/10.1097/rct.0000000000001525
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.radi.2023.03.003
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11548-022-02816-8
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12194-022-00695-x
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-022-01265-2
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11282-021-00584-w
- DOI: https://doi.org/10.1259/bjr.20210915
- DOI: https://doi.org/10.1002/acm2.13318
- DOI: https://doi.org/10.1186/s41747-021-00217-1
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejmp.2020.12.018
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