Hiroyuki Kudo 研究室
主宰者：Hiroyuki Kudo
筑波大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、医療診断や健康モニタリングに必要とされる測定・計測技術の開発に取り組んでいます。一つの重要な研究テーマは、汗や皮膚などの生体試料から乳酸やサイトカインなどの物質を検出する小型化されたセンサシステムの構築です。これらのシステムではスマートフォンのカメラを利用した色反応の画像解析や、特殊な高分子膜を用いた電気化学的検出法が用いられており、従来の標準的な測定法と同等の精度で、より簡便な検査が可能になりつつあります。
もう一つの主力分野は、医療用画像の再構成技術です。特にコンピュータ断層撮影（CT）において、スキャン条件が不完全な場合（例えば限定的な角度や投影数のみが得られる場合）でも高品質な画像を得るための手法を開発しています。深層学習を用いた再構成モデルや最適化理論に基づく反復計算法など、多様なアプローチが検討されており、これにより被ばく線量を低減しながら診断に必要な画像情報を確保することを目指しています。さらに、放射光施設での超高速4次元X線撮影システムの構築も進められ、従来観察困難だった動的な現象の可視化が可能になりつつあります。
※ 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。
外部リンク
関連研究室(8 件)
- 医学Shinji Tanaka 研究室東京大学論文 149 件·共通: 深層学習, AI・機械学習, 機械学習, 計算機科学 +9
- 計算機科学Takahiro Ogawa 研究室北海道大学論文 100 件·共通: 深層学習, AI・機械学習, 機械学習, 計算機科学 +9
- 医学Shouhei Hanaoka 研究室University of Tokyo Hospital論文 126 件·共通: 深層学習, AI・機械学習, 機械学習, 計算機科学 +6
- 医学Masao Koda 研究室University of Tsukuba Hospital論文 100 件·共通: 深層学習, AI・機械学習, 機械学習, 計算機科学 +6
- 工学Ryo Natsuaki 研究室東京大学論文 181 件·共通: 深層学習, AI・機械学習, 機械学習, 計算機科学 +6
- 医学Kentaro Goto 研究室University of Tokyo Hospital論文 158 件·共通: AI・機械学習, 機械学習, 計算機科学, システム +7
- 物理学・天文学Keiichi Jingu 研究室東北大学論文 100 件·共通: 深層学習, AI・機械学習, 機械学習, システム +5
- 計算機科学Kiyoharu Aizawa 研究室東京大学論文 132 件·共通: 深層学習, AI・機械学習, 機械学習, 学習 +6
研究成果（77 件）
- DOI: https://doi.org/10.22541/au.177269411.19684440/v1
- DOI: https://doi.org/10.1541/ieejsmas.146.91
- DOI: https://doi.org/10.1541/ieejsmas.146.60
- [2026] Preface to the Special Issue on “Advancements in Bio-Microsystems for Medical/Healthcare Devices”DOI: https://doi.org/10.1541/ieejsmas.146.59
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.3102009
- [2026] REST-Net: triple-enhanced network for artifact-reduced interior computed tomography reconstructionDOI: https://doi.org/10.1117/12.3084379
- DOI: https://doi.org/10.1541/ieejsmas.146.34
- DOI: https://doi.org/10.1109/isbi61048.2026.11515494
- DOI: https://doi.org/10.1002/ecj.70034
- DOI: https://doi.org/10.1109/isbi61048.2026.11515687
続きを表示（残り 67 件）閉じる
- DOI: https://doi.org/10.1109/isbi61048.2026.11515442
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0327666
- [2025] Birefringence inversion in liquid crystalline poly(substituted methylene)s bearing side-on mesogensDOI: https://doi.org/10.1039/d4tc05034g
- DOI: https://doi.org/10.3390/bios15040261
- DOI: https://doi.org/10.1109/iccae64891.2025.10980598
- DOI: https://doi.org/10.1541/ieejsmas.145.62
- [2025] Accelerated iterative image reconstruction in computed tomography using Dykstra-like splittingDOI: https://doi.org/10.35848/1347-4065/addd53
- DOI: https://doi.org/10.35848/1347-4065/ae1d01
- DOI: https://doi.org/10.1109/nss/mic/rtsd57106.2025.11286323
- DOI: https://doi.org/10.1109/iceccme64568.2025.11277949
- DOI: https://doi.org/10.1021/acsomega.4c06671
- DOI: https://doi.org/10.1145/3719384.3719422
- DOI: https://doi.org/10.2208/jscejj.24-17152
- DOI: https://doi.org/10.1364/oe.546393
- DOI: https://doi.org/10.1149/ma2024-01331598mtgabs
- DOI: https://doi.org/10.1109/cleo-pr60912.2024.10676953
- DOI: https://doi.org/10.1109/cleo-pr60912.2024.10676491
- DOI: https://doi.org/10.1145/3688268.3688274
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0305208
- DOI: https://doi.org/10.3390/bios14040187
- [2024] Development of a Smartphone-linked Optical Biosensing System for Point-of-care Testing ApplicationsDOI: https://doi.org/10.18494/sam4851
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12194-024-00786-x
- DOI: https://doi.org/10.35848/1882-0786/ad2aff
- DOI: https://doi.org/10.2208/jscejj.24-18006
- DOI: https://doi.org/10.35848/1882-0786/ace0f2
- DOI: https://doi.org/10.35848/1882-0786/ace5a5
- DOI: https://doi.org/10.35848/1882-0786/accfe3
- [2023] Level-Set Method for Limited-Data Reconstruction in CT using Dictionary-Based Compressed SensingDOI: https://doi.org/10.1109/iccae56788.2023.10111292
- DOI: https://doi.org/10.1541/ieejsmas.143.36
- DOI: https://doi.org/10.1541/ieejsmas.143.42
- DOI: https://doi.org/10.1002/ecj.12408
- DOI: https://doi.org/10.12792/icisip2023.044
- DOI: https://doi.org/10.1541/ieejsmas.142.38
- DOI: https://doi.org/10.1109/mems51670.2022.9699678
- [2022] Blind Image Restoration and Super-Resolution for Multispectral Images Using Sparse OptimizationDOI: https://doi.org/10.18178/joig.10.1.10-16
- DOI: https://doi.org/10.1109/icpr56361.2022.9956512
- DOI: https://doi.org/10.32604/cmc.2022.029394
- DOI: https://doi.org/10.18178/joig.10.2.82-87
- DOI: https://doi.org/10.2324/gomu.95.359
- [2022] [Preface to Special Issue "Introduction to Scientific Achievements of the Late Dr. Eiichi Tanaka"].DOI: https://doi.org/10.11323/jjmp.42.1_1
- DOI: https://doi.org/10.1002/ecj.12363
- DOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/2380/1/012063
- DOI: https://doi.org/10.1088/1742-6596/2380/1/012121
- DOI: https://doi.org/10.1364/oe.467658
- DOI: https://doi.org/10.3233/xst-221200
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0268410
- DOI: https://doi.org/10.1541/ieejsmas.142.31
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.2590808
- DOI: https://doi.org/10.1541/ieejsmas.141.83
- DOI: https://doi.org/10.1145/3449388.3449390
- [2021] (特集 センサ・マイクロマシン英文特集号)
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.2590726
- DOI: https://doi.org/10.2320/materia.61.7
- DOI: https://doi.org/10.25039/x48.2021.op57
- [2021] New Level-Set-Based Shape Recovery Method and its application to sparse-view shape tomographyDOI: https://doi.org/10.1145/3506651.3506655
- DOI: https://doi.org/10.1088/1757-899x/1192/1/012006
- DOI: https://doi.org/10.1109/nss/mic44867.2021.9875897
- DOI: https://doi.org/10.3390/app11198868
- DOI: https://doi.org/10.1145/3484424.3484435
- DOI: https://doi.org/10.1145/3484424.3484433
- DOI: https://doi.org/10.1002/marc.202100311
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.2590743
科研費（0 件）
まだデータがありません（KAKEN 取り込み後に表示）。
所属学会・役職（0 件）
まだデータがありません（学会データ連携後に表示）。