Yasuhisa Kurata 研究室
主宰者:Yasuhisa Kurata
京都大学・Kyoto University Hospital
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室は、医学画像診断と機械学習を融合させた診断支援システムの開発に取り組んでいます。特に磁気共鳴画像撮像法(MRI)を中心とした画像解析を通じて、産科領域や婦人科腫瘍、泌尿器科疾患の診断精度向上を目指しています。妊娠合併症における胎盤の異常や子宮筋腫と悪性腫瘍の鑑別診断、頸がんの進行度評価など、臨床上の重要な判断を画像所見から客観的に評価する方法の確立を進めています。
診断支援の手段として、深層学習やコンピュータビジョン技術を活用し、複数医療機関のデータを統合した自動解析モデルの開発を行っています。膀胱がんの腫瘍領域の自動抽出、前立腺がんの検出精度向上のための画像品質評価、病理画像の自動分類など、様々な臓器・疾患を対象とした機械学習モデルを構築しています。これらのモデルは、放射線科医の業務効率化と診断精度の向上に貢献することを目指しており、自然言語処理による放射線レポートの自動要約といった臨床ワークフロー改善にも応用されています。
※ 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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研究成果(31 件)
- DOI: https://doi.org/10.1002/jmri.70227
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10147-026-02958-8
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00261-025-04943-7
- DOI: https://doi.org/10.1186/s13244-025-02110-6
- DOI: https://doi.org/10.58530/2025/2136
- DOI: https://doi.org/10.3802/jgo.2025.36.e58
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00261-025-05163-9
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00261-025-04905-z
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00261-024-04739-1
- DOI: https://doi.org/10.1111/jog.16019
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.imu.2024.101465
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-024-01713-1
- DOI: https://doi.org/10.58530/2024/4296
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e36144
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-27883-y
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00330-023-10310-1
- DOI: https://doi.org/10.58530/2022/3664
- DOI: https://doi.org/10.3390/cancers15051535
- DOI: https://doi.org/10.1007/s13691-022-00590-7
- DOI: https://doi.org/10.1002/jmri.28298
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00261-022-03530-4
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12893-022-01505-2
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.mri.2021.10.024
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-98473-z
- DOI: https://doi.org/10.2463/mrms.mp.2021-0003
- DOI: https://doi.org/10.1097/rct.0000000000001210
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00261-021-03208-3
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-93792-7
- DOI: https://doi.org/10.1080/14767058.2021.1929159
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00261-021-03042-7
- DOI: https://doi.org/10.1111/jog.14621
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