Tomoki Maetani 研究室
主宰者：Tomoki Maetani
京都大学・Kyoto University Hospital
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
前田敏樹研究室は、胸部画像検査で得られた医学情報を数値化し、疾患の診断や予後予測に活かす研究に取り組んでいます。特に、人工知能を用いた画像解析技術により、肺気腫や線維化、気道変化などの肺内の異常領域を自動で認識し、その大きさや密度を定量的に評価することを大きな特徴としています。従来は医師の目視判定に頼っていた評価を、客観的で再現性の高い数値として捉え直すことで、より正確な診断を実現することを目指しています。
診療応用としては、慢性閉塞性肺疾患（COPD）や喘息などの慢性呼吸器疾患、新型コロナウイルス感染症（COVID-19）による肺障害の評価に焦点を当てています。研究室では複数の患者コホートを構築し、同じ測定方法を適用することで、画像上の所見が実際の臨床経過や生活の質にどう関連するかを調べています。さらに、肺だけでなく、骨密度や筋肉量、脂肪組織といった周辺組織の変化も併せて定量化し、疾患の全体像の把握に努めています。
これらの研究を通じて、胸部画像検査が単なる診断ツールではなく、患者の予後や健康寿命を予測する重要なバイオマーカーとなる可能性を実証しています。既存の医学知識と最新の人工知能技術の融合により、より精密で個別化された医療の実現に貢献することが、研究室の基本的な目標です。
※ 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（57 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1183/13993003.01630-2025
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.alit.2025.11.003
- DOI: https://doi.org/10.1093/noajnl/vdaf236.094
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12890-025-04030-z
- DOI: https://doi.org/10.1183/23120541.01213-2025
- DOI: https://doi.org/10.3389/fonc.2025.1617366
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12931-025-03421-4
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- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-26187-7
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.rmed.2025.108468
- 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/10.1253/circj.cj-24-0661
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.resinv.2025.09.014
- DOI: https://doi.org/10.3390/cancers17183067
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.clnesp.2025.09.012
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.rmed.2025.108169
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.esmoop.2025.105041
- DOI: https://doi.org/10.1164/ajrccm.2025.211.abstracts.a3371
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- DOI: https://doi.org/10.1136/bmjresp-2023-002234
- DOI: https://doi.org/10.1109/tmi.2024.3376683
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.clnu.2024.02.004
- DOI: https://doi.org/10.1183/23120541.00695-2023
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.resp.2024.104216
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12931-024-02673-w
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.rmed.2023.107278
- DOI: https://doi.org/10.1159/000529031
- DOI: https://doi.org/10.1164/ajrccm-conference.2023.207.1_meetingabstracts.a2705
- 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/10.1164/ajrccm-conference.2023.207.1_meetingabstracts.a1135
- 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/10.1016/j.resinv.2022.08.006
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-09554-6
- DOI: https://doi.org/10.1183/23120541.00063-2022
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.rmed.2022.107011
- [2021] Durvalumab-associated Late-onset Myocarditis Successfully Treated with Corticosteroid TherapyDOI: https://doi.org/10.2169/internalmedicine.7644-21
- DOI: https://doi.org/10.1111/resp.14150_455
- DOI: https://doi.org/10.1111/resp.14150_453
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