Jun Kanzawa 研究室

主宰者：Jun Kanzawa
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Kanzawa研究室は、医学画像診断の精度向上と効率化を目指した研究を展開しています。主な研究の問いは、機械学習を用いた画像再構成技術により、従来の医学画像から検出困難だった病変をより正確に捉えることができるかという点です。脳腫瘍や膵臓病変、脳血管障害など多様な臓器の疾患を対象として、深層学習ネットワークを用いた再構成手法を開発し、その臨床的有用性を検証しています。 研究の手法としては、実際の患者データから得られた医学画像に対して、従来の処理方法と新しい再構成アルゴリズムを適用し、両者を比較する観察研究を多く実施しています。また関数的MRI（fMRI）などの脳機能画像やネットワーク解析といった手法も活用し、脳腫瘍や摂食障害患者での脳神経系の異常を定量的に評価しています。加えて、大規模言語モデルを医学報告書の解析に応用し、医師による診断補助や報告漏れの検出といった医療効率化の課題にも取り組んでいます。 これらの研究を通じて、画像技術と情報処理の融合により、病変検出感度の向上や診断精度の向上が期待できることを複数の対象疾患で実証しています。同時に、臨床の実際の課題へのアプローチとして、自動化された報告作成やテキスト情報からの疾患ステージ抽出など、診療現場への直接的な応用も視野に入れた研究を進めています。

※ 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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