Hideaki Haneishi 研究室
主宰者：Hideaki Haneishi
千葉大学・Center for Forensic Mental Health, Chiba University
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、医学的な診断や治療を支援するための画像技術の開発に取り組んでいます。具体的には、マイクロスケールの高分解能画像撮像法と、それらの画像を解析する計算手法を組み合わせることで、従来の検査では捉えきれない組織や臓器の詳細な構造や機能を可視化することを目指しています。扱う対象は、がん診断のためのポジトロン断層法から、組織標本の三次元形態観察、皮膚微細血管の評価、呼吸器疾患の診断補助まで多岐にわたります。
技術的には、X線マイクロ断層撮影、分光画像解析、磁気共鳴画像、光学顕微鏡法などの多様な撮像モダリティと、深層学習に基づく画像再構成・解析ソフトウェアを活用しています。特に、スキャン時間の短縮や被曝線量の軽減が必要な臨床場面では、少ないデータから高品質な画像を生成する人工知能手法の開発に注力しています。
これらの研究成果は、がん患者の手術支援、急性疾患の迅速診断、慢性疾患の進行評価など、実臨床への応用を視野に入れています。組織の血流状態や色素濃度の定量化、臓器運動の異常検出といった機能評価も行うことで、より正確で包括的な医学診断システムの構築を進めています。
※ 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。
外部リンク
関連研究室(8 件)
- 化学Takeharu Haino 研究室広島大学論文 100 件·共通: 分光, 理論・分光, 光学, 光学・プラズマ +7
- 材料科学Ryo Ishikawa 研究室東京大学論文 125 件·共通: 理論・分光, 顕微鏡, 物理化学, イメージング +6
- 工学Shuichi Makita 研究室筑波大学論文 100 件·共通: 顕微鏡, 光学, 光学・プラズマ, イメージング +6
- 工学Masahiro Takei 研究室千葉大学論文 100 件·共通: 分光, 理論・分光, 物理化学, 学習 +8
- 材料科学Kazuo Tanaka 研究室京都大学論文 100 件·共通: 分光, 理論・分光, 光学, 光学・プラズマ +4
- 物理学・天文学Hiroyuki Takahashi 研究室東京大学論文 180 件·共通: 分光, 理論・分光, 光学・プラズマ, 物理化学 +5
- 工学Chihaya Adachi 研究室九州大学論文 100 件·共通: 光学, 光学・プラズマ, 物理化学, イメージング +4
- 医学Tatsuya Inoue 研究室東京大学論文 142 件·共通: 光学, 光学・プラズマ, イメージング, 実験技術 +4
研究成果（38 件）
- DOI: https://doi.org/10.1109/nss/mic/rtsd57106.2025.11287617
- DOI: https://doi.org/10.1109/nss/mic/rtsd57106.2025.11287958
- DOI: https://doi.org/10.1109/nss/mic/rtsd57106.2025.11286711
- DOI: https://doi.org/10.1109/nss/mic/rtsd57106.2025.11287286
- DOI: https://doi.org/10.1109/trpms.2025.3594356
- [2025] Initial demonstration of the Scratch-PET concept: an intraoperative PET with a hand-held detectorDOI: https://doi.org/10.1007/s12194-025-00889-z
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.3047196
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.3046644
- [2024] Generation of short-term follow-up chest CT images using a latent diffusion model in COVID-19DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-024-01699-w
- [2024] Simulation Study of a Panel-Type PET Geometry: Effect of TOF and Sensitivity on Image QualityDOI: https://doi.org/10.1109/nss/mic/rtsd57108.2024.10655865
続きを表示（残り 28 件）閉じる
- [2024] Sino2Sino: deep learning-based direct sparse-view CT reconstruction with only sinogram data trainingDOI: https://doi.org/10.1109/nss/mic/rtsd57108.2024.10655068
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2024.e37272
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-024-01638-9
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-53815-5
- DOI: https://doi.org/10.1109/nssmicrtsd49126.2023.10338258
- DOI: https://doi.org/10.1109/nssmicrtsd49126.2023.10338607
- DOI: https://doi.org/10.1117/1.jbo.28.10.107001
- DOI: https://doi.org/10.1117/1.jbo.28.10.106003
- DOI: https://doi.org/10.3390/diagnostics13203261
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-43503-1
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-023-01466-3
- DOI: https://doi.org/10.3390/s22218471
- DOI: https://doi.org/10.1109/cleo-pr62338.2022.10432151
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10015-022-00737-y
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11517-021-02484-x
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejro.2022.100442
- DOI: https://doi.org/10.1364/cleopr.2022.cthp17f_01
- DOI: https://doi.org/10.1183/13993003.congress-2021.oa1563
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.acra.2021.03.034
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.2576782
- [2021] Vascular Roadmap Generation by Registration and Blending of Multiple Enhanced X-ray AngiogramsDOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3062834
- [2021] Table of ContentsDOI: https://doi.org/10.1016/s0002-9440(21)00013-4
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.2581275
- DOI: https://doi.org/10.1109/access.2021.3124993
科研費（0 件）
まだデータがありません（KAKEN 取り込み後に表示）。
所属学会・役職（0 件）
まだデータがありません（学会データ連携後に表示）。