Toru Higaki 研究室
主宰者：Toru Higaki
広島大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、医用画像技術と人工知能を融合させた診断支援システムの開発に取り組んでいます。特にCT検査やMRI検査において、最新の機器や解析手法を用いて、より正確で効率的な診断を実現することを目指しています。例えば、従来の装置よりも高い性能を持つ新型のCT装置を用いた画像撮影方法の最適化や、機械学習による画像解析を組み合わせることで、肝臓がんや肺がんなどの早期発見につながる小さな病変の検出精度を向上させています。
同時に、撮影時の被曝線量を削減しながら診断に必要な画像品質を保つための工夫も重点的に行われています。患者ごとの個別的な生理状態や体格に応じた造影剤投与プロトコルの最適化、モーション補正アルゴリズムの改善、深層学習による画像再構成などの技術開発を通じて、より安全で質の高い医療画像検査の実現に貢献しています。さらに、医学部学生向けの仮想現実システムを用いた教育プラットフォームの開発など、次世代医療従事者の育成にも力を入れています。
※ 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（44 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1109/ievc69170.2026.11508514
- DOI: https://doi.org/10.1109/ievc69170.2026.11508587
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jns.2026.125981
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce65946.2025.11274743
- DOI: https://doi.org/10.3390/bioengineering12090974
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-025-01859-6
- DOI: https://doi.org/10.1097/rli.0000000000001187
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00261-025-04817-y
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-025-01771-z
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00138-025-01739-z
- DOI: https://doi.org/10.3390/app152413023
- [2025] Effect of the Second-generation Motion Correction Algorithm on Coronary Artery Calcium ScoringDOI: https://doi.org/10.1097/rct.0000000000001805
- DOI: https://doi.org/10.1109/gcce65946.2025.11274800
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-024-01688-z
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-024-01704-2
- [2024] Deep-learning reconstruction enhances image quality of Adamkiewicz Artery in low-keV dual-energy CTDOI: https://doi.org/10.1177/02841851241288507
- DOI: https://doi.org/10.1109/cec60901.2024.10611948
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejro.2024.100570
- DOI: https://doi.org/10.1097/rct.0000000000001603
- DOI: https://doi.org/10.4193/rhinol/23.025
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s00380-022-02024-z
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00330-020-07566-2
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-93414-2
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00234-021-02745-4
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00330-021-07932-8
- DOI: https://doi.org/10.1097/rct.0000000000001139
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