Koshi Matsuhama 研究室

主宰者：Koshi Matsuhama
神戸大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、心臓血管系の疾患における予後を予測し、治療成績を改善することを目指しています。特に、血管周囲の脂肪組織の特性が血管の炎症を反映し、心筋梗塞や脳卒中といった重篤な心血管イベントの発生と関連することに注目しています。大動脈弁膜症や腹部大動脈瘤、冠動脈疾患など様々な血管疾患を対象として、患者の治療前後における脂肪組織の変化や血管構造の特徴を詳細に調査し、臨床転帰との関連性を検討しています。 研究手法としては、主にコンピュータ断層撮影（CT）や光学診断技術（光学干渉断層撮影やより高速な光学周波数領域撮影）といった医療画像検査から得られるデータを活用しています。さらに、深層学習などの人工知能技術を導入し、医師の目視では捉えにくい微細な画像特徴を自動検出・解析することで、従来の手法よりも正確で効率的な診断・予測を実現しようとしています。これらの画像解析結果と患者の経過を統合することで、治療後の合併症リスクを事前に評価し、よりきめ細かい医療管理につなげることが目標です。

※ 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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