Hideo Yokota 研究室
主宰者：Hideo Yokota
理化学研究所・RIKEN Center for Advanced Photonics
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、医療応用と工学的課題を視野に入れた画像解析・計測技術の開発を進めています。中核となる研究テーマは、近赤外線を用いた分光画像解析システムの構築です。可視光では区別が難しい生体組織や物質の成分を、近赤外領域の光が組織を透過する特性を活かして非侵襲的に識別する手法を研究しています。具体的には、超連続光源と音響光学素子を組み合わせた光学系により、広い波長範囲にわたってハイパースペクトル画像を取得し、深層学習（ニューラルネットワーク）を用いて分類・検出を行う方法を開発しており、腹腔鏡手術での神経や血管の識別、胃がんなどの隠れた病変検出に応用しています。
同時に、細胞画像解析にも取り組んでいます。幹細胞の分化過程を顕微鏡で撮影した画像から、深層学習モデル（U-netなど）を用いて細胞領域の自動抽出や各細胞層の特性を定量化する研究を展開しています。また画像フィルタリングや位相的データ解析といった基礎的な画像処理技術の高速化・効率化も並行して進められており、これらの手法は医療診断支援から精密加工まで幅広い応用を想定しています。
※ 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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研究成果（61 件）
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.precisioneng.2025.09.013
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12559-025-10506-1
- DOI: https://doi.org/10.1364/boe.576004
- DOI: https://doi.org/10.1364/oe.574001
- DOI: https://doi.org/10.1364/opticaopen.29616719.v2
- DOI: https://doi.org/10.1109/embc58623.2025.11251796
- DOI: https://doi.org/10.1364/oe.515747
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.3006359
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12885-024-13190-w
- DOI: https://doi.org/10.1109/ist63414.2024.10759151
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- DOI: https://doi.org/10.1183/13993003.congress-2024.oa2863
- DOI: https://doi.org/10.20965/ijat.2024.p0632
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.parkreldis.2024.107116
- DOI: https://doi.org/10.1109/embc53108.2024.10782655
- DOI: https://doi.org/10.1111/jmi.13346
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10126-024-10294-z
- DOI: https://doi.org/10.2493/jjspe.90.313
- DOI: https://doi.org/10.20965/ijat.2024.p0427
- DOI: https://doi.org/10.1299/jamdsm.2024jamdsm0046
- DOI: https://doi.org/10.1109/sii58957.2024.10417671
- [2024] Non-invasive imaging of exposed nerves in vivo with near-infrared hyperspectral laparoscopic devicesDOI: https://doi.org/10.1117/12.3006474
- DOI: https://doi.org/10.1007/978-1-0716-4224-5_4
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-50142-z
- [2023] Computer-aided demarcation of early gastric cancer: a pilot comparative study with endoscopistsDOI: https://doi.org/10.1007/s00535-023-02001-x
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.2653684
- DOI: https://doi.org/10.1109/embc40787.2023.10340148
- DOI: https://doi.org/10.2493/jjspe.89.421
- DOI: https://doi.org/10.1117/1.jbo.28.8.086001
- DOI: https://doi.org/10.1109/embc40787.2023.10340990
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- DOI: https://doi.org/10.1109/embc48229.2022.9871815
- DOI: https://doi.org/10.1111/resp.14310
- DOI: https://doi.org/10.4015/s1016237222500302
- DOI: https://doi.org/10.1080/09537104.2022.2046722
- DOI: https://doi.org/10.1109/map.2022.3143428
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.precisioneng.2022.01.004
- [2022] Development of NIR-HSI Laparoscope for Distinguishing Deep Biological Tissues without LabelingDOI: https://doi.org/10.1364/translational.2022.jm3a.32
- DOI: https://doi.org/10.1017/s1431927621010977
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0251553
- DOI: https://doi.org/10.3390/s21082649
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-83503-7
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12859-021-04014-w
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-84062-7
- DOI: https://doi.org/10.14738/aivp.91.9475
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.robot.2021.103735
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.precisioneng.2021.01.005
- DOI: https://doi.org/10.2355/isijinternational.isijint-2020-546
- DOI: https://doi.org/10.2184/lsj.49.5_291
- DOI: https://doi.org/10.1109/tci.2021.3104750
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-90073-1
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmemecj.2021.s021-13
- DOI: https://doi.org/10.1109/iciibms52876.2021.9651625
- DOI: https://doi.org/10.1111/den.14185
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.celrep.2021.109966
- DOI: https://doi.org/10.1109/embc46164.2021.9630956
- DOI: https://doi.org/10.2745/dds.36.277
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-98867-z
- DOI: https://doi.org/10.1109/tap.2021.3111333
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00371-021-02249-5
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