Yohan Kondo 研究室

主宰者：Yohan Kondo
新潟大学・Niigata University Medical and Dental Hospital

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、医療画像を対象とした人工知能技術の開発と応用に取り組んでいます。研究の核心は、放射線医学検査で得られるX線写真やCT、超音波画像といった医療画像から、臨床的に重要な情報を自動で抽出・分析することです。具体的には、乳がんの再発リスク予測、思春期特発性側弯症の進行判定、深部静脈血栓症の自己診断支援など、患者の予後予測や診断支援に資するシステムの構築を目指しています。 研究手法としては、深層学習やその他の機械学習モデルを主に活用しています。U-NetやResNet、DenseNetといった画像解析に特化したニューラルネットワークアーキテクチャを用いて、医療画像内の特定領域の自動認識や分類を実現しています。また、大規模言語モデルの医学教育への応用検討や、異常検知アルゴリズムによる画像品質管理など、多様なアプローチを採用しています。 これらの研究を通じて、放射線検査の効率化、医療技術者の負担軽減、大規模災害時の個人識別支援といった実際の医療現場での課題解決に貢献することを目指しています。同時に、医療画像という高度に専門的なデータセットを対象とすることで、人工知能技術の信頼性と実装可能性を検証する研究プラットフォームとしての役割も担っています。

※ 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。

外部リンク

関連研究室(8 件)

研究成果（27 件）

続きを表示（残り 17 件）

科研費（0 件）

まだデータがありません（KAKEN 取り込み後に表示）。

所属学会・役職（0 件）

まだデータがありません（学会データ連携後に表示）。