Takahito Nakajima 研究室
主宰者：Takahito Nakajima
筑波大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、医療画像診断と血管内治療の新しい手法開発に取り組んでいます。主な研究対象は、肝臓がんや肺がんなどの固形腫瘍です。特に標準的な治療が効きにくい患者に対して、血管を通じた局所治療や画像解析による診断精度の向上を追求しています。
画像診断では、磁気共鳴画像法（MRI）や計算機断層撮影（CT）から得られるデータを解析する研究が中心です。拡散強調画像や造影パターンなどの複数の指標を組み合わせることで、がんの種類や悪性度の判定、治療後の効果判定をより正確に行う方法を開発しています。また、深層学習や統計機械学習を用いた画像解析により、微細な画像特徴からがんの遺伝的特性やリンパ節転移の有無を予測する研究も進めています。
血管内治療では、カテーテルと選択的な血管遮断を組み合わせた新規の経動脈的化学塞栓療法を開発し、臨床試験で安全性と有効性を評価しています。このほか、炎症性腸疾患や囊胞性卵巣腫瘍など、画像と分子生物学的解析を統合して疾患の病態を理解する研究にも取り組んでいます。
※ 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（70 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1002/cnr2.70583
- DOI: https://doi.org/10.21873/anticanres.18094
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jbiomech.2025.113012
- DOI: https://doi.org/10.2463/mrms.mp.2025-0071
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-025-01750-4
- DOI: https://doi.org/10.1177/02841851251376598
- DOI: https://doi.org/10.58530/2025/2140
- DOI: https://doi.org/10.58530/2025/3120
- DOI: https://doi.org/10.1093/bjr/tqaf191
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-025-01813-6
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00256-025-04968-5
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11307-025-02012-5
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-01444-x
- DOI: https://doi.org/10.1523/jneurosci.1622-24.2025
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12149-025-02145-1
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00261-025-05272-5
- DOI: https://doi.org/10.2974/kmj.74.21
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-023-01518-8
- DOI: https://doi.org/10.1093/mr/roae098
- DOI: https://doi.org/10.35772/ghm.2024.01058
- DOI: https://doi.org/10.2463/mrms.mp.2024-0048
- DOI: https://doi.org/10.1093/bjr/tqae165
- DOI: https://doi.org/10.2463/mrms.mp.2024-0064
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.radcr.2024.08.009
- DOI: https://doi.org/10.5114/pjr/189487
- DOI: https://doi.org/10.1055/s-0044-1787780
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- DOI: https://doi.org/10.1111/gtc.13017
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.radcr.2023.01.003
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00234-022-03112-7
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.radcr.2022.10.085
- DOI: https://doi.org/10.1158/1538-7445.am2022-5328
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12880-022-00808-3
- DOI: https://doi.org/10.3390/cancers14071825
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- DOI: https://doi.org/10.1002/ijc.34362
- DOI: https://doi.org/10.2463/mrms.mp.2022-0061
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.radcr.2022.10.018
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12880-022-00877-4
- DOI: https://doi.org/10.3390/diagnostics12102551
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.radcr.2022.09.005
- DOI: https://doi.org/10.3389/fimmu.2022.967356
- DOI: https://doi.org/10.5114/pjr.2022.119806
- DOI: https://doi.org/10.1186/s42155-022-00317-y
- DOI: https://doi.org/10.1186/s13102-022-00528-9
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2022.110445
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s12149-021-01623-6
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jvir.2021.10.015
- [2021] The utility of dynamic MRI in differentiating the hormone-producing ability of pituitary adenomasDOI: https://doi.org/10.1007/s11604-021-01121-9
- DOI: https://doi.org/10.7150/ijbs.61441
- DOI: https://doi.org/10.1186/s13075-021-02585-w
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