Naoya Oishi 研究室
主宰者：Naoya Oishi
京都大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、脳画像解析を用いて精神疾患や神経疾患の病態メカニズムを解明する研究を行っています。具体的には、MRI・PET・fMRIなどの脳画像から脳領域の体積変化や機能的な結合パターンを抽出し、ギャンブル依存、インターネット依存、うつ病、統合失調症、認知機能低下など多様な疾患や心理状態との関連を調べています。特に深層学習を用いた自動分割法により、脳画像から微細な脳領域を精密に抽出する技術開発にも取り組んでいます。
研究の中心的なテーマは、脳領域の形態変化や神経回路の機能的変化と症状の関係性を明らかにすることです。例えば、脳の報酬系や感情処理に関わる領域が疾患の発症や重症度とどう関連しているか、また心理的回復力や性格特性といった個人差がこれらの脳変化を修飾する仕組みについて検証しています。同時に、電気けいれん療法などの治療介入による脳機能の変化を追跡し、臨床的な改善との対応関係を探る研究も行っています。これらの知見は、精神・神経疾患の診断やメカニズム理解、さらには治療戦略の開発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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関連研究室(8 件)
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研究成果（36 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s12149-026-02157-5
- DOI: https://doi.org/10.1111/adb.70065
- DOI: https://doi.org/10.3389/fnins.2025.1599987
- DOI: https://doi.org/10.1038/s42003-025-07566-2
- [2025] The role of sleep quality in mediating the relationship between habenula volume and resilienceDOI: https://doi.org/10.1016/j.psychres.2025.116358
- DOI: https://doi.org/10.3389/fnins.2025.1588567
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41398-025-03284-9
- [2025] Brain network alterations in mobile phone use problem severity: A multimodal neuroimaging analysisDOI: https://doi.org/10.1556/2006.2025.00021
- DOI: https://doi.org/10.1136/gpsych-2024-101694
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- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-53103-2
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neuron.2023.12.004
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jad.2024.08.012
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12264-024-01251-w
- [2024] New objective simple evaluation methods of amyloid PET/CT using whole-brain histogram and Top20%-MapDOI: https://doi.org/10.1007/s12149-024-01956-y
- [2024] Segmentation and Volume Estimation of the Habenula Using Deep Learning in Patients With DepressionDOI: https://doi.org/10.1016/j.bpsgos.2024.100314
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neuron.2024.01.023
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41380-024-02874-1
- DOI: https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2023.44938
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-47034-7
- DOI: https://doi.org/10.1002/brb3.3201
- DOI: https://doi.org/10.1097/md.0000000000034418
- DOI: https://doi.org/10.1126/sciadv.ade5397
- DOI: https://doi.org/10.1126/sciadv.ade5420
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jad.2023.02.060
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.parkreldis.2021.12.004
- DOI: https://doi.org/10.1177/0271678x211063802
- [2021] Extracting Apathy From Depression Syndrome in Traumatic Brain Injury by Using a Clustering MethodDOI: https://doi.org/10.1176/appi.neuropsych.21020046
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