Naoyuki Shigematsu 研究室
主宰者:Naoyuki Shigematsu
慶應義塾大学・Keio University Hospital
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
Shigematsu研究室は、放射線を用いた医療技術と臨床応用に関する研究を展開しています。がん患者に対する放射線治療の効果と安全性を向上させることが主要なテーマです。食道がん、肺がん、子宮頸がん、胆管がんなど複数の部位のがんを対象として、治療前後の画像診断による予後予測、治療計画の最適化、有害事象の管理といった課題に取り組んでいます。
研究の手法は多岐にわたります。PET・CT検査などの医用画像解析、放射線量の物理的計測、コンピュータシミュレーション、深層学習を用いた自動分析、臨床データの統計解析など、従来の実験系と最新のデータ解析技術を組み合わせています。特にMRI画像を用いた適応的放射線治療の実装や、ニューラルネットワークを活用した治療方針の判断支援ツール開発など、情報技術の臨床応用にも力を入れています。
これらの研究を通じて、放射線治療の精度向上と有害事象の軽減につながる知見を蓄積しており、診療ガイドラインの作成にも貢献しています。また、パンデミック下での医療体制の変化や、新規技術導入時の実装課題など、臨床現場の実際的な問題解決にも関わる応用研究を実施しています。
※ 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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研究成果(20 件)
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- DOI: https://doi.org/10.1002/ags3.12682
- DOI: https://doi.org/10.1093/jrr/rrac055
- DOI: https://doi.org/10.1093/jrr/rrac048
- DOI: https://doi.org/10.1200/cci.21.00176
- DOI: https://doi.org/10.1063/5.0043664
- [2021] Radiation dose rate variations in different measurement scenarios after prostate 125I brachytherapyDOI: https://doi.org/10.1016/j.brachy.2021.06.147
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-97605-9
- [2021] Effects of sample size and data augmentation on U-Net-based automatic segmentation of various organsDOI: https://doi.org/10.1007/s12194-021-00630-6
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12185-021-03109-7
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