Seitaro Oda 研究室
主宰者：Seitaro Oda
熊本大学・Kumamoto University Hospital
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Seitaro Oda研究室は、医用画像技術と人工知能を活用して、臨床診断の精度向上と患者への放射線被ばく低減を目指す研究を行っています。特に最新の医用CT装置である分光検出器型CTや高精細MRI撮像法を用いて、脳卒中や心疾患、肝機能障害といった重篤な疾患の早期診断と評価に取り組んでいます。これらの研究では、画像データから組織の化学的性質や血流動態に関する定量情報を抽出し、従来の医用画像診断では検出困難であった微細な病変変化を検出することを目指しています。
同時に、放射線医学分野における人工知能の応用にも力を入れており、深層学習による低線量CT画像の再構成法や大規模言語モデルの医学試験への応用可能性を検証しています。これらの研究は、放射線科医の診断支援ツールとなり、診療効率の向上や医療の質向上に貢献することを目標としています。全体として、最先端の医用画像技術と情報処理技術を融合させ、患者にとってより安全で正確な画像診断の実現を追求する研究室です。
※ 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（25 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.acra.2025.10.051
- DOI: https://doi.org/10.1097/rct.0000000000001807
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.hroo.2025.09.025
- DOI: https://doi.org/10.1097/rct.0000000000001792
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00261-025-05165-7
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jacasi.2025.06.003
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00330-025-11497-1
- DOI: https://doi.org/10.25259/jcis_171_2024
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00261-024-04228-5
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- DOI: https://doi.org/10.5797/jnet.cr.2024-0091
- DOI: https://doi.org/10.58530/2024/1817
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.acra.2024.10.035
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.acra.2024.09.012
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00330-024-10929-8
- DOI: https://doi.org/10.1007/s13246-024-01423-y
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00330-023-09888-3
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2023.110914
- [2023] Deep learning-based reconstruction can improve the image quality of low radiation dose head CTDOI: https://doi.org/10.1007/s00330-023-09559-3
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.acra.2022.04.025
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2022.110280
- DOI: https://doi.org/10.1148/rg.2021210105
- DOI: https://doi.org/10.1148/radiol.2021210231
- DOI: https://doi.org/10.1148/radiol.2021202435
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2021.109530
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