Ryuichi Katada 研究室

本研究室は、死後画像解析と脳卒中後の脳浮腫メカニズムの解明に取り組んでいます。死後の頭部CT画像から脳内出血を検出する際に、機械学習モデルの有効性を検証し、限定的なデータセットの中で高精度な自動診断システムの構築を目指しています。また、火災による死亡事例において、一酸化炭素と同時吸入される青化水素ガスの血液濃度測定と体内動態シミュレーション解析により、死因特定に貢献する分析方法を開発しています。 脳卒中後の脳浮腫に関しては、実験動物モデルを用いた基礎研究を進めており、脳虚血後の急性期に脳梗塞部位に浸潤する免疫細胞が、炎症物質を放出することで脳細胞の水チャネルタンパク質発現を誘導し、浮腫を悪化させるメカニズムを明らかにしています。さらに、運動療法により筋肉から分泌される物質が脳浮腫の改善に関与することを報告し、リハビリテーションの神経生物学的基盤を解明しています。 加えて、歯科パノラマ画像に対して機械学習を適用し、個人識別システムの開発を行っています。歯列は個人差が大きく、死後変化に耐性があるという特性を活かし、法医学における身元確認の自動化を進めています。これらの研究は、法医学的な診断・鑑定を高度化し、臨床応用にも貢献する多面的なアプローチとなっています。