Hiroki Togo 研究室

主宰者：Hiroki Togo
京都大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、脳画像検査から神経疾患の特徴を数学的・統計的に読み解く研究に従事しています。具体的には、磁気共鳴画像（MRI）と脳機能画像（PET、機能的MRI）を用いて、アルツハイマー病やパーキンソン病、統合失調症、自閉症スペクトラム障害などの神経疾患・精神疾患患者の脳構造や機能的つながりを定量的に解析しています。複数の医療施設から集めた大規模データを統計的手法で統合し、個人レベルでの診断や治療予測に応用できる画像バイオマーカーの開発を目指しています。 特に注力している点は、従来の単一施設の研究では検出しにくい、堅牢で実用的な脳画像指標の抽出です。機械学習を活用して異常な脳接続パターンを特定し、その効果サイズや再現性を検証しています。また、脳の加齢パターンの異常検出や、パーキンソン病における異常な姿勢の神経メカニズムなど、臨床症状と脳変化の対応関係を解明する研究も行っています。 さらに本研究室は、複雑な神経疾患の多様性に着目しています。患者集団内での疾患進行パターンの違いを教師なし機械学習で分類し、疾患の亜型を明らかにする試みや、脳画像解析手法そのものの精度向上に取り組んでいます。これらの成果は、将来の個別化医療や神経疾患の理解深化に貢献することが期待されます。

※ 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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