Hisanobu Koyama 研究室

主宰者：Hisanobu Koyama
神戸大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室では、肺疾患の診断と治療効果評価における画像診断技術の開発と最適化を主要なテーマとしています。特に、人工知能を用いた画像解析や、従来の放射線検査では捉えやすい肺疾患の特徴を、磁気共鳴画像法（MRI）を用いて捉え直す方法論の構築に取り組んでいます。新型コロナウイルス肺炎、肺がん、転移性リンパ節病変など、様々な肺疾患を対象に、複数の画像診断モダリティを統合的に評価する研究を展開しています。 手法としては、コンピュータ断層撮影（CT）やMRI、陽電子放出画像検査（PET）といった複数の画像技術を組み合わせた多施設共同研究を実施しています。特に、拡散強調画像やケミカルシフト飽和転移法など、MRIの高度な撮像技術を応用し、従来法では判別困難であった病態の定量化と分類を目指しています。また、機械学習を用いた自動解析アルゴリズムの開発により、医師による診断支援システムの実用化を進めています。 これらの研究を通じて、各画像モダリティの役割分担を明確にし、患者への負担軽減と診断精度の向上に貢献する、より効率的な臨床診断体系の確立を目指しています。

※ 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。

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