Taro Shimono 研究室

主宰者：Taro Shimono
東京都立大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

清野太郎研究室は、医学画像診断の質的向上と臨床応用を目指して、複数の研究テーマに取り組んでいます。主な研究の柱は、人工知能（AI）を活用した画像解析と診断支援です。機械学習モデルを用いて、胸部X線写真からの心機能推定、乳房撮影による乳がん検出、放射線科医の報告文書の質的評価など、多様な医学画像から医学的情報を自動抽出する技術を開発しています。また、大規模言語モデルの医療応用にも注力しており、これらのモデルが放射線診断において人種や性別による偏り（バイアス）を示さないかを検証するなど、AI利用の安全性と公平性を確保する研究を進めています。 一方、従来の医学画像診断の基礎的課題にも取り組んでいます。脳神経疾患に関しては、拡散強調画像データからの張力テンソル画像の自動生成、脳脊髄液の流動に関連する画像指標と神経変性疾患との関連性の解析、腎臓の酸素化状態の定量評価などを実施しています。また珍しい神経疾患や頭部腫瘍の画像診断的特徴を報告する臨床的ケーススタディも多数行っており、医学知識の集積と診断精度向上に貢献しています。これらの研究は、複数の医療機関との連携による大規模データセットの活用を特徴としており、汎用性の高い診断支援ツール開発へ向けた体系的なアプローチをとっています。

※ 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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