Shota Ichikawa 研究室

主宰者：Shota Ichikawa
新潟大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、医療画像解析と放射線医学の領域で、深層学習などの機械学習手法を応用した研究を展開しています。主な研究対象は、CT やMRI、X線画像といった医療検査で得られる画像データです。これらの画像から、患者の体重推定、臓器や骨格構造の自動認識、疾患のリスク予測といった臨床上有用な情報を自動抽出することを目指しています。 具体的なアプローチとしては、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やトランスフォーマーなどの深層学習モデルを用いて、医療画像の自動分析システムを開発しています。例えば、胸部や腹部のスキャン画像から患者体重を推定したり、乳がんの術前画像から術後再発リスクを予測したり、脊椎や心臓弁などの解剖学的構造を自動抽出したりする技術を構築しており、これらはいずれも臨床現場での意思決定支援や放射線被曝低減に貢献する可能性があります。 さらに、医療安全の向上も研究テーマに含まれており、スマートフォンや複合現実デバイスのカメラ映像から放射性医薬品の種類を自動判定し、投与時の誤りを防止するシステムの開発にも取り組んでいます。これらの研究を通じて、画像解析技術が医療現場の効率化と安全性向上にどのように活用できるかを検証しています。

※ 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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