Daisuke Sakabe 研究室

主宰者：Daisuke Sakabe
熊本大学・Kumamoto University Hospital

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

この研究室は、医療用X線CT検査における放射線被曝の最適化と画像診断の精度向上を目指した研究に取り組んでいます。CT検査は診断に有用である一方、放射線被曝のリスクがあるため、被曝線量を正確に評価し、できるだけ低い線量で高品質な診断画像を得ることが重要です。研究室では、造影剤の使用が線量に与える影響、管電圧やスキャン条件の最適化、そして新しい画像再構成技術の活用を通じて、この課題に取り組んでいます。 具体的には、造影剤を用いた検査での線量評価法の開発、シミュレーション技術を用いた被曝線量の定量化、さらに人工知能を利用した画像再構成アルゴリズムの実装と評価を行っています。特に小児患者など放射線感受性が高い対象では、より一層の工夫が必要であり、深層学習による再構成法が低線量条件での画像品質低下を改善する可能性を検討しています。 また、双層スペクトル検出器CTなどの最新型装置による物質識別機能の活用や、冠動脈ステント評価などの臨床的に難しい診断課題への応用も進めています。全国的な実態調査を含めた臨床現場との連携を通じて、基礎的な物理解析から実用的な診療ガイドライン構築まで、包括的なアプローチで放射線医学の発展に貢献しています。

※ 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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