Yosuke Yamagishi 研究室
主宰者：Yosuke Yamagishi
東京大学・University of Tokyo Hospital
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室では、医療画像と医学テキストを対象とした人工知能と自然言語処理の研究に取り組んでいます。具体的には、放射線科医が作成する診断報告書や医学画像から、構造化された医学情報を自動抽出する手法の開発を進めています。日本語の医学テキストが不足している現状に対し、合成データの生成やLLM(大規模言語モデル)の活用により、プライバシーを保護しながら学習データを確保する方法を探究しています。
画像解析の領域では、腹部臓器や腫瘍細胞など複数の対象について自動分割や分類を行う深層学習モデルの構築を進めています。特に少量のデータで学習できる手法や、事前学習なしで性能を発揮できる汎用的なセグメンテーション技術の検証に力を入れています。これらの技術は、診断の効率化や医学教育の質向上を目指したものです。
さらに本研究室は、大規模な医学画像・テキストデータセットの構築にも注力しています。日本全国のCT検査データから臓器体積の年齢別・性別基準値を確立する研究や、生物医学分野の動画データセットの構築など、将来の医療AI開発を支える基盤整備を行っています。こうしたデータベースと自動分析技術を組み合わせることで、臨床診断の精度向上と個別化医療の実現に貢献することを目指しています。
※ 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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研究成果（50 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-026-44292-z
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-026-01983-x
- DOI: https://doi.org/10.2196/86365
- [2026] Nationwide Organ Volume Reference Standards and Aging-Related Changes in Abdominal CT from JapanDOI: https://doi.org/10.64898/2026.01.30.26345246
- DOI: https://doi.org/10.2196/preprints.86365
- DOI: https://doi.org/10.1109/iccvw69036.2025.00135
- DOI: https://doi.org/10.1017/rsm.2025.10030
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-025-01861-y
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- DOI: https://doi.org/10.2196/71137
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.media.2025.103739
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10278-025-01581-9
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-025-01861-y
- DOI: https://doi.org/10.2196/71137
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.media.2025.103739
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- DOI: https://doi.org/10.20736/0002002079
- DOI: https://doi.org/10.2196/72109
- DOI: https://doi.org/10.20736/0002002079
- DOI: https://doi.org/10.2196/72109
- DOI: https://doi.org/10.1109/isbi60581.2025.10980788
- DOI: https://doi.org/10.1109/isbi60581.2025.10980953
- DOI: https://doi.org/10.2196/57275
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- DOI: https://doi.org/10.1109/isbi60581.2025.10980788
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10278-025-01776-0
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- DOI: https://doi.org/10.2196/preprints.86365
- DOI: https://doi.org/10.1109/iccvw69036.2025.00135
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.111287
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2024.111287
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- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-66814-3
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.media.2024.103224
- DOI: https://doi.org/10.3390/microorganisms12050877
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-66814-3
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.media.2024.103224
- DOI: https://doi.org/10.3390/microorganisms12050877
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2024.smm4h-1.10
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2024.case-1.7
- DOI: https://doi.org/10.1109/bigdata59044.2023.10386557
- DOI: https://doi.org/10.1109/iccvw60793.2023.00287
- [2022] CAMSAP2 organizes a γ-tubulin-independent microtubule nucleation centre through phase separationDOI: https://doi.org/10.7554/elife.77365
- DOI: https://doi.org/10.46720/f2020-adm-096
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