Tetsushi Koide 研究室
主宰者：Tetsushi Koide
広島大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、医療診断と皮膚評価の領域で、深層学習を用いた画像解析システムの開発に取り組んでいます。主な研究対象は、大腸内視鏡検査における病変検出・分類と、アトピー性皮膚炎などの皮膚疾患の評価です。内視鏡画像から病変領域を自動検出・分類するコンピュータ支援診断システムと、皮膚表面の微細構造や発汗状態を撮影画像から定量的に評価するシステムの構築を進めています。
医療診断システムでは、ナローバンドイメージング（特定の波長の光を用いた撮影法）で撮影した内視鏡画像に対して、深層学習モデル（全畳み込みネットワークやU-Netなど）を適用し、リアルタイムで病変を検出・分類しています。医師の経験による診断のばらつきを減らすことを目指しており、既に80～95%程度の高い精度を達成しています。皮膚疾患の評価では、シリコンレプリカ技術で採取した皮膚表面画像から、皮膚の溝や隆起、汗腺の活動状況を自動認識する手法を開発し、臨床医による目視評価と同等以上の精度で患者の状態を定量化しています。これらのシステムは、医師の診断負担軽減と診断精度の均一化に貢献することを目指しています。
※ 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。
外部リンク
関連研究室(8 件)
- 計算機科学Kiyoharu Aizawa 研究室東京大学論文 132 件·共通: 深層学習, ネットワーク・セキュリティ, ネットワーク, AI・機械学習 +8
- 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
- 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
- 医学Satoshi Suzuki 研究室Keio University Hospital論文 100 件·共通: AI・機械学習, 機械学習, 計算機科学, システム +6
- 計算機科学Hiroshi Saruwatari 研究室東京大学論文 187 件·共通: 深層学習, AI・機械学習, 計算機科学, システム +5
- 医学Masateru Takigawa 研究室University of Tokyo Hospital論文 188 件·共通: AI・機械学習, 機械学習, 計算機科学, システム +6
研究成果（29 件）
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.gie.2025.03.025
- DOI: https://doi.org/10.1587/transinf.2024edp7283
- DOI: https://doi.org/10.1109/itc-cscc62988.2024.10628275
- DOI: https://doi.org/10.1109/itc-cscc62988.2024.10628423
- DOI: https://doi.org/10.1109/itc-cscc62988.2024.10628348
- DOI: https://doi.org/10.1109/itc-cscc58803.2023.10212877
- DOI: https://doi.org/10.1109/itc-cscc58803.2023.10212652
- DOI: https://doi.org/10.1109/itc-cscc58803.2023.10212618
- DOI: https://doi.org/10.1002/tee.23753
- DOI: https://doi.org/10.12720/jait.14.2.355-362
続きを表示（残り 19 件）閉じる
- DOI: https://doi.org/10.1109/itc-cscc58803.2023.10212453
- DOI: https://doi.org/10.1109/itc-cscc58803.2023.10212720
- [2022] An Endoscopic image Classifier Using Deep Learning Considering Progression of Colorectal CancerDOI: https://doi.org/10.1109/itc-cscc55581.2022.9894870
- [2022] A U-Net Based Lesion Segmentation Method for Computer-Aided Diagnosis in Colorectal NBI EndoscopyDOI: https://doi.org/10.1109/itc-cscc55581.2022.9895039
- [2022] A Cell Image Classification Method for Quality Control of Chimeric Mice with Humanized LiversDOI: https://doi.org/10.1109/itc-cscc55581.2022.9894914
- [2022] Unet based Image Segmentation of Sweat Droplets for Assisting Assessment of Atopic DermatitisDOI: https://doi.org/10.1109/itc-cscc55581.2022.9894957
- DOI: https://doi.org/10.1109/wsce56210.2022.9916049
- DOI: https://doi.org/10.1109/wsce56210.2022.9916051
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00216-021-03246-2
- [2021] ID: 3522844 DEVELOPMENT OF COMPUTER-AIDED DIAGNOSIS SUPPORT SYSTEM FOR COLORECTAL NBI DIAGNOSISDOI: https://doi.org/10.1016/j.gie.2021.03.459
- DOI: https://doi.org/10.1109/itc-cscc52171.2021.9501442
- DOI: https://doi.org/10.1587/transfun.2021eap1036
- DOI: https://doi.org/10.1109/itc-cscc52171.2021.9501420
- DOI: https://doi.org/10.1587/transfun.2021eal2044
- DOI: https://doi.org/10.1109/itc-cscc52171.2021.9501264
- [2021] Automatic Detection of Skin Surface Structure Using Deep Learning for the Impression Mold TechniqueDOI: https://doi.org/10.1109/itc-cscc52171.2021.9501467
- DOI: https://doi.org/10.1111/jgh.15682
- DOI: https://doi.org/10.1109/mwscas47672.2021.9531883
- DOI: https://doi.org/10.1109/mwscas47672.2021.9531894
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）。