Kenji Satou 研究室

主宰者：Kenji Satou
金沢大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、医療画像や生物データから自動的に情報を抽出し、診断や疾病理解の支援を行うことを目指しています。パーキンソン病の脳画像診断、肺音から呼吸器疾患を検出する音声分析、子宮頸部細胞の顕微鏡画像解析など、臨床現場で用いられる多様なデータを対象としています。また、ゲノム編集技術の安全性向上や脳腫瘍患者の予後予測、乳がん治療応答の分子メカニズム解明など、遺伝子発現データを活用した基礎医学的な課題にも取り組んでいます。 これらの研究では、畳み込みニューラルネットワークなどの深層学習モデルと、機械学習による特徴抽出・分類を主要な手法としています。特に医療画像の前処理方法や学習プロトコル、不均衡なデータへの対応、事前学習済みモデルの活用といった実装上の工夫に重きを置いています。低線量医療画像の品質改善から、タンパク質の翻訳後修飾部位予測、動物の生殖行動の定量化まで、幅広い応用を試みていることが特徴です。 本研究室の知見は、医療専門家の主観的判断に頼る診断プロセスを補完し、より客観的で効率的な医学的意思決定を実現する可能性を示しています。同時に、不完全な医療データへの適応戦略の開発を通じて、実際の臨床応用に向けた機械学習手法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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