Naoki Kobayashi 研究室
主宰者：Naoki Kobayashi
熊本大学・Kumamoto University Hospital
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Naoki Kobayashi研究室では、医療画像と機械学習を組み合わせた多角的な研究に取り組んでいます。医用画像として磁気共鳴画像装置（MRI）やコンピュータ断層撮影（CT）などを用いて、腎臓病や心臓疾患といった様々な疾患の診断・評価を目指しています。特に、深層学習モデルを活用して医療画像の解析を自動化し、臓器の分類や疾患の重症度推定、さらには画像から診断レポートを生成することなど、臨床現場での応用を視野に入れた研究を進めています。
また同研究室では、自然言語処理の分野でも研究を展開しており、機械学習モデルを効率的に訓練するためのデータセット圧縮技術に取り組んでいます。これは大規模な学習データを最小限の情報量に要約し、モデルの性能を損なわずに高速な学習を実現させるアプローチです。さらに、医療画像の画質改善に向けた圧縮センシング技術と深層学習の融合や、大規模言語モデルの医療応用における性能評価といった課題にも取り組んでおり、情報工学の手法を医療・生命科学の課題解決に活かす研究スタイルが特徴的です。
※ 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（71 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2025.112289
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.acra.2025.10.051
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.acra.2025.08.059
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00330-025-11924-3
- DOI: https://doi.org/10.1253/circrep.cr-24-0115
- DOI: https://doi.org/10.5715/jnlp.32.283
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jiac.2024.02.025
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.metabol.2024.155796
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.bmc.2024.117606
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.mri.2024.110308
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00330-024-11212-6
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.acra.2024.10.035
- DOI: https://doi.org/10.1145/3717443.3717446
- DOI: https://doi.org/10.1136/bcr-2024-260692
- DOI: https://doi.org/10.3389/fendo.2024.1451671
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2024.findings-emnlp.581
- DOI: https://doi.org/10.2520/myco.74-1-2
- [2024] Fungal Resistance of Thinly Applied "Modern Lime Plaster" Used as Interior Wall Finishing MaterialDOI: https://doi.org/10.7879/siej.27.175
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-66814-3
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2024.111587
- DOI: https://doi.org/10.1145/3643832.3661836
- DOI: https://doi.org/10.7566/jpsj.93.091002
- [2024] Mite allergen levels and fungal counts in children's bedding in four widely separated towns in JapanDOI: https://doi.org/10.1016/j.reval.2024.104084
- DOI: https://doi.org/10.3136/fstr.fstr-d-23-00144
- DOI: https://doi.org/10.3358/shokueishi.64.179
- DOI: https://doi.org/10.1182/bloodadvances.2023010959
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s12185-023-03655-2
- DOI: https://doi.org/10.1097/rct.0000000000001532
- DOI: https://doi.org/10.1109/embc40787.2023.10340359
- DOI: https://doi.org/10.1080/19440049.2023.2211678
- DOI: https://doi.org/10.2169/internalmedicine.1714-23
- [2023] Activation of AMP-activated protein kinase (AMPK) through inhibiting interaction with prohibitinsDOI: https://doi.org/10.1016/j.isci.2023.106293
- DOI: https://doi.org/10.1097/rct.0000000000001418
- DOI: https://doi.org/10.1111/srt.13270
- DOI: https://doi.org/10.1117/1.jbo.27.10.106007
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-20651-4
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41467-022-33008-2
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.bmc.2022.117042
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-19009-7
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.reval.2022.03.012
- DOI: https://doi.org/10.15586/aei.v50i2.483
- DOI: https://doi.org/10.3390/nu14020264
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.chembiol.2021.12.008
- DOI: https://doi.org/10.5715/jnlp.29.467
- DOI: https://doi.org/10.5715/jnlp.29.875
- DOI: https://doi.org/10.26615/978-954-452-072-4_088
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-01147-z
- DOI: https://doi.org/10.1109/embc46164.2021.9629512
- DOI: https://doi.org/10.1111/resp.14150_178
- DOI: https://doi.org/10.1111/resp.14150_174
- DOI: https://doi.org/10.3358/shokueishi.62.148
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12185-021-03243-2
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.3964212
- DOI: https://doi.org/10.1248/cpb.c21-00429
- DOI: https://doi.org/10.3389/fmicb.2021.697803
- DOI: https://doi.org/10.2337/db20-1295
- DOI: https://doi.org/10.1109/lifetech52111.2021.9391912
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.2581926
- DOI: https://doi.org/10.18653/v1/2021.naacl-main.127
- DOI: https://doi.org/10.1159/000515870
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