Yu Murakami 研究室
主宰者：Yu Murakami
広島大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、医療画像から疾患の予測や診断に有用な情報を抽出する研究に取り組んでいます。特に、放射線治療や放射線医学の領域で、画像から得られる数値化された特徴（線量分布の特性や腫瘍の形態学的特徴など）を統計解析やコンピュータを用いた学習手法により分析し、患者の予後予測や治療効果の評価につなげることを目指しています。前立腺がんの放射線治療における治療計画の質の評価、肺腺がんにおける遺伝子変異の検出、脳血管疾患の診断補助など、複数の疾患を対象にした研究が展開されています。
加えて、本研究室はより高度な画像撮像技術の開発にも取り組んでいます。深層学習を用いた画像再構成により脳血管壁撮像の画質を向上させたり、新規の磁気共鳴撮像シーケンスにより従来困難であった部位の可視化を実現したりするなど、臨床現場での診断精度向上に貢献する技術革新を進めています。これらの研究は、患者への負担軽減と診断精度の向上の両立を目指すものです。
※ 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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関連研究室(8 件)
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研究成果（26 件）
- DOI: https://doi.org/10.2463/mrms.tn.2025-0091
- DOI: https://doi.org/10.1186/s13014-025-02619-6
- DOI: https://doi.org/10.1002/jmri.29810
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijrobp.2025.06.2601
- DOI: https://doi.org/10.1097/rti.0000000000000810
- [2023] Detection of EGFR mutations in early-stage lung adenocarcinoma by machine learning-based radiomicsDOI: https://doi.org/10.21037/tcr-22-2683
- DOI: https://doi.org/10.1097/rct.0000000000001568
- DOI: https://doi.org/10.1093/bjr/tqad004
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.bspc.2023.105762
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijrobp.2023.06.1678
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- DOI: https://doi.org/10.1186/s44215-023-00074-x
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cllc.2023.08.010
- DOI: https://doi.org/10.1093/jjco/hyad019
- DOI: https://doi.org/10.15017/6770655
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejmp.2022.02.003
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijrobp.2021.07.1435
- DOI: https://doi.org/10.4164/sptj.58.294
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmekyushu.2021.74.a25
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmekyushu.2021.74.a24
- DOI: https://doi.org/10.2214/ajr.19.22547
- DOI: https://doi.org/10.4326/jjcvs.50.19
- DOI: https://doi.org/10.1186/s40981-021-00490-4
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijrobp.2021.07.1714
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijrobp.2021.07.498
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijrobp.2021.07.546
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