Leona Katsuta 研究室

主宰者：Leona Katsuta
東京医科歯科大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、乳がんの診断と治療計画に役立つ医用画像技術の開発と臨床応用を主な研究対象としています。超音波検査、乳房造影MRI、マンモグラフィ、PET/CTなど複数の画像検査法を用いて、乳がんの検出精度を高める方法を探索しています。特に、片側乳がんの手術後に対側乳房に生じる二次乳がん（転移性乳がん）の診断が困難であることに着目し、この課題の解決に取り組んでいます。 研究の主要な手法として、機械学習や深層学習などの人工知能（AI）技術を医用画像解析に応用しています。既存の医用画像データセットをAIモデルの学習に使用し、放射線科医の診断精度を補助するシステムの開発を進めています。また、複数の画像検査法から得られる情報を統合し、相補的に活用する融合画像技術の有用性についても検証しています。さらに、新しい物理的撮像法（仮想単色化法やディープラーニング画像復元法など）による画像品質向上についても調べています。 これらの研究を通じて、乳がんの診断精度向上と、患者にとってより正確で迅速な治療計画立案の実現を目指しています。放射線医学、画像工学、情報処理の知見を組み合わせた学際的なアプローチにより、臨床現場での実用化が期待される技術開発を行っています。

※ 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。

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