Toshinori Hirai 研究室
主宰者：Toshinori Hirai
熊本大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
平井敏徳研究室は、医療画像と臨床情報を統合して疾患の診断・治療効果予測・予後評価を行う研究を展開しています。CT やMRI などの画像から定量的な情報を抽出し、患者の病態をより正確に把握する手法の開発に注力しています。特に、心筋の線維化や浮腫を評価する細胞外容積測定、肝機能を予測するための造影 CT 解析、腫瘍の化学療法応答を予測する放射線学的特徴量解析など、多様な臓器・疾患を対象とした研究を進めています。
一方で、大規模言語モデル（AI）を医学試験問題や画像診断に応用する研究も積極的に推進しており、従来の医療専門家の判断と AI の能力を比較評価しています。放射線療法計画の最適化や脳腫瘍・脳転移などの神経疾患の画像診断、さらには遺伝性神経疾患の臨床的特徴づけなど、臨床的に重要な課題に対して、画像情報と遺伝情報、統計解析を組み合わせた包括的なアプローチを採用しています。これらの研究を通じて、より個別化された精密医療の実現を目指しています。
※ 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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研究成果（100 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1186/s13023-026-04337-y
- DOI: https://doi.org/10.6084/m9.figshare.32258400
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jaccas.2026.108802
- DOI: https://doi.org/10.21873/anticanres.18115
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00330-025-11347-0
- DOI: https://doi.org/10.3171/2024.8.jns232369
- DOI: https://doi.org/10.1253/circj.cj-24-0733
- DOI: https://doi.org/10.1186/s13195-025-01927-z
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.acra.2025.10.051
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s10014-025-00521-3
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jcct.2025.10.015
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- DOI: https://doi.org/10.1093/neuonc/noaf201.1113
- DOI: https://doi.org/10.1093/neuonc/noaf201.1301
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.radcr.2025.09.079
- DOI: https://doi.org/10.1186/s13014-025-02651-6
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.acra.2025.04.060
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.hroo.2025.09.025
- [2025] Performance of multimodal large language models in the Japanese surgical specialist examinationDOI: https://doi.org/10.1186/s12909-025-07938-6
- DOI: https://doi.org/10.1002/jmri.70149
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.acra.2025.08.059
- DOI: https://doi.org/10.1097/rct.0000000000001792
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijrobp.2025.06.2335
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- DOI: https://doi.org/10.1253/circrep.cr-24-0115
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s00261-024-04228-5
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00234-024-03511-y
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- [2024] CT-derived extracellular volume fraction in aortic stenosis, cardiac amyloidosis, and dual pathologyDOI: https://doi.org/10.1093/ehjci/jeae320
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- DOI: https://doi.org/10.1097/rct.0000000000001680
- DOI: https://doi.org/10.1097/rct.0000000000001685
- DOI: https://doi.org/10.1253/circrep.cr-24-0086
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.acra.2024.09.012
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12328-024-02029-3
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00270-024-03824-8
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.carrev.2024.04.169
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00330-024-10929-8
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s12149-024-01943-3
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijrobp.2023.06.2025
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.acra.2023.08.045
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s00234-023-03212-y
- DOI: https://doi.org/10.1253/circj.cj-23-0480
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00330-023-10129-w
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- DOI: https://doi.org/10.1097/lvt.0000000000000234
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s00330-023-09888-3
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.mri.2023.06.019
- DOI: https://doi.org/10.2214/ajr.23.29506
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00330-023-09755-1
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2023.110914
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- DOI: https://doi.org/10.2214/ajr.23.29073
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