Takuya Ueda 研究室

主宰者:Takuya Ueda
神戸大学

AI 要約(直近 5 年の研究成果)

Takuya Ueda研究室では、医療画像解析と機械学習を組み合わせた診断支援システムの開発に取り組んでいます。乳がんや食道がん、胎盤異常など様々な疾患を対象に、コンピュータ断層撮影やMRI、乳房撮影などの複数の医療画像モダリティから自動的に病変を検出・分類するための深層学習モデルを構築しています。ビジョントランスフォーマーやU-Netなどの最新のニューラルネットワークアーキテクチャを活用し、医師の診断プロセスを模倣した専門的なモデル設計によって、スクリーニング精度の向上を目指しています。 さらに同研究室では、医療画像から抽出した定量的な情報に基づく臨床予測も実施しています。慢性心不全患者の層別化、重症COVID-19患者の転帰予測、集中治療室の管理方法と患者転帰の関連性評価など、機械学習による統計的解析を通じて、患者の多様な病態特性を理解し医療の効率化に貢献する研究を行っています。これらの研究を通じて、医療現場における意思決定支援ツールの実用化を推進しています。

※ 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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