Yusuke Shiraishi 研究室
主宰者：Yusuke Shiraishi
京都大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Yusuke Shiraishi研究室では、胸部CT画像の定量的解析を通じて、肺疾患の病態解明と臨床転帰の予測を行っています。特にCOPD（慢性閉塞性肺疾患）とCOVID-19を主な対象疾患とし、画像上の肺の構造変化、筋肉や脂肪などの体の成分、骨密度といった複数の因子を測定し、それらが患者の症状や予後にどう関連するかを調べています。人工知能を用いた自動解析技術により、従来は目視で判断していた領域を定量的に評価することで、より客観的で正確な診断・予測を可能にしています。
COPD患者では、筋肉密度の低下や粘液栓の形成が健康寿命の喪失や死亡と関連することを明らかにしています。また、身体活動量の維持とフレイルティ（身体の衰弱）の予防との関係性についても検討しており、患者の日常生活の質向上に向けた知見を蓄積しています。COVID-19患者に対しては、肺炎の程度や分布パターン、心臓周囲の脂肪蓄積、骨密度といった複数の画像指標を組み合わせることで、重症化や長期的な後遺症をより正確に予測できることを報告しています。これらの研究を通じ、同研究室は画像情報を基盤とした精密医療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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研究成果（61 件）
- DOI: https://doi.org/10.1253/circj.cj-24-0661
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.alit.2025.11.003
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12890-025-04030-z
- DOI: https://doi.org/10.1183/23120541.01213-2025
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12931-025-03421-4
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-26187-7
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.resinv.2025.11.003
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.resinv.2025.10.007
- DOI: https://doi.org/10.1111/ggi.70223
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.resinv.2025.09.014
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.clnesp.2025.09.012
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-00926-2
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.rmed.2025.108169
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12931-025-03211-y
- DOI: https://doi.org/10.1002/jcsm.13721
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jaci.2023.11.925
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.rmed.2024.107778
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12931-024-03032-5
- DOI: https://doi.org/10.1002/rcs.2673
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12931-024-03075-8
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.anai.2024.08.016
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10147-024-02577-1
- DOI: https://doi.org/10.1111/resp.14776
- DOI: https://doi.org/10.1164/ajrccm-conference.2024.209.1_meetingabstracts.a5257
- DOI: https://doi.org/10.1164/ajrccm-conference.2024.209.1_meetingabstracts.a2621
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- DOI: https://doi.org/10.1186/s12890-024-03002-z
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.bone.2024.117095
- DOI: https://doi.org/10.1136/bmjresp-2023-002234
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmi.2024.3376683
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- DOI: https://doi.org/10.5489/cuaj.8548
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.resp.2024.104216
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12931-024-02673-w
- DOI: https://doi.org/10.1164/ajrccm-conference.2023.207.1_meetingabstracts.a2705
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.clgc.2023.04.010
- DOI: https://doi.org/10.1159/000529031
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.resinv.2023.12.004
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.metabol.2023.155715
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12931-023-02530-2
- DOI: https://doi.org/10.1183/23120541.00235-2023
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.chest.2023.01.034
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.rmed.2023.107278
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.rmed.2022.107011
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.resinv.2022.08.006
- DOI: https://doi.org/10.1111/gtc.12979
- DOI: https://doi.org/10.2147/copd.s361914
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-09554-6
- DOI: https://doi.org/10.1183/23120541.00063-2022
- DOI: https://doi.org/10.3389/frai.2021.769557
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.resinv.2022.10.010
- DOI: https://doi.org/10.1152/japplphysiol.00385.2022
- DOI: https://doi.org/10.1183/13993003.congress-2021.pa1859
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.resinv.2021.03.005
- DOI: https://doi.org/10.1093/ofid/ofab282
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.resinv.2021.10.004
- DOI: https://doi.org/10.1111/resp.14150_453
- DOI: https://doi.org/10.1111/resp.14150_455
- DOI: https://doi.org/10.1183/13993003.congress-2021.pa3835
- DOI: https://doi.org/10.1183/13993003.congress-2021.pa1865
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