Naomasa Okimoto 研究室

主宰者：Naomasa Okimoto
東京大学・University of Tokyo Hospital

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

## 研究の問い 本研究室は、医療用画像検査（主にCT・MRI）の診断精度向上と、画像解析の自動化・効率化を目指しています。具体的には、肝臓がん・脳梗塞・脊椎腫瘍・食道がんなど様々な疾患の検出能の改善、および死因特定における画像診断の有用性を明らかにすることに取り組んでいます。また、医療用造影剤の体内での動態や、死後に生じる臓器の変化を画像から客観的に評価する方法の開発も進めています。 ## 手法 研究では、深層学習を用いた画像再構成技術が核となります。従来の画像処理法と比較して、ノイズ低減と空間解像度向上による診断精度への影響を検証する観察研究を多数展開しています。また大規模言語モデル（生成AI）を医療記録と画像所見から死因診断を支援するシステムとして応用する試みも行われています。さらに、剖検例や病理診断を参照基準とした後ろ向きデータ解析により、画像所見と臨床検査値の関連性を統計的に検討しています。 ## 主要な発見 複数の臓器・疾患を対象とした研究から、深層学習による画像再構成が読影医の診断性能向上に貢献すること、特に経験の少ない医師の性能改善で効果が顕著であることが報告されています。また、AI技術を用いることで従来の手作業による画像プロトコル決定やCT画像上の異常検出を効率化できる可能性が示されています。死後画像解析の領域では、特定の数値基準により上部消化管出血などの死因特定が客観的に可能であることが実証されています。

※ 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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