Koïchi Shimizu 研究室

主宰者：Koïchi Shimizu
早稲田大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室の主な研究テーマは、生体組織を透過する近赤外線光を用いた医療診断画像化に関するものです。具体的には、光が組織内で散乱することによって生じる画像のぼやけという課題に取り組んでいます。血管の可視化や動静脈瘻の監視、網膜撮影など、様々な医療応用を目指し、散乱効果を抑制し鮮明な画像を得る技術を開発しています。 手法としては、複数のアプローチを組み合わせています。光学的な理論に基づいた散乱係数の推定、逆問題の解析、および深層学習を活用した画像処理が挙げられます。特に深層学習では、変圧器型のニューラルネットワーク構造やドメイン適応の手法を導入し、ぼやけた画像から血管を自動で抽出したり、2次元画像から3次元構造を復元したりする研究を行っています。限られた学習データでも高い精度を保つために、転移学習やアップサンプリング技術の改善にも取り組んでいます。 これまでの主要な知見としては、背面散乱光の空間分布を測定することで組織内部の光学特性を非侵襲的に評価できることが示されています。また、深層学習によるぼやけ除去と深度推定を統合することで、単一の2次元撮像からより精度の高い3次元構造復元が可能になっています。さらに、筋電図信号の日内変動を定量的に評価する研究も並行して進められており、医学診断の基準化に貢献する成果を積み重ねています。

※ 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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