Yasumasa Okamoto 研究室
主宰者：Yasumasa Okamoto
広島大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、脳画像検査（MRI）と機械学習を用いて、うつ病、自閉症、統合失調症などの精神疾患の客観的な診断基準を開発することを目指しています。具体的には、脳領域間の機能的な接続パターンや脳の構造的な特徴を分析し、健康な人と患者を区別できる「脳由来のバイオマーカー」を探索しています。複数の医療機関からのデータを統合する大規模な多施設研究により、異なる施設や測定機器の影響を考慮した堅牢な診断指標の開発に取り組んでいます。
さらに本研究室では、開発した診断指標の臨床応用を進めています。例えば、治療抵抗性うつ病の患者に対して脳活動のパターンをリアルタイムでフィードバックする神経画像バイオフィードバック治療の効果検証や、抗うつ薬への反応性を血液のバイオマーカーから予測する研究も行っています。また、ウェアラブルデバイスなどで測定した日常の身体活動パターンと精神状態の関連を調べるなど、脳画像に限らない多角的なアプローチで精神疾患の生物学的理解と診断技術の実用化を進めています。
※ 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（36 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1038/s41380-025-03134-6
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41380-025-03273-w
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.neunet.2025.107335
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.brainresbull.2024.111073
- DOI: https://doi.org/10.9758/cpn.23.1140
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41380-024-02759-3
- DOI: https://doi.org/10.1093/schbul/sbad022
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jad.2023.01.087
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12888-023-04560-y
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- DOI: https://doi.org/10.1186/s12889-023-14984-6
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2023.e13059
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jadr.2023.100644
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41380-023-02224-7
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41380-023-02141-9
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- DOI: https://doi.org/10.1111/pcn.13542
- DOI: https://doi.org/10.1561/116.00000042
- DOI: https://doi.org/10.1111/pcn.13373
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-06563-3
- [2022] Trace of depression: Network structure of depressive symptoms in different clinical conditionsDOI: https://doi.org/10.1192/j.eurpsy.2022.12
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ynirp.2022.100149
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-20443-w
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- DOI: https://doi.org/10.1038/s41597-021-01004-8
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-96567-2
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejpsy.2020.08.003
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