Keigo Shimoji 研究室

主宰者：Keigo Shimoji
順天堂大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、脳の構造と機能の変化を非侵襲的に調べる画像診断技術と人工知能の応用を中心に研究を展開しています。主な対象は、加齢に伴う脳の変化、神経変性疾患、代謝関連疾患に伴う脳組織の微細な損傷です。これらの現象を解明するために、磁気共鳴画像装置（MRI）による拡散強調画像などの高度な撮像法を用いて、脳内の白質繊維束の構造的・微細構造的な異常を検出し、認知機能や運動機能との関連性を調べています。 技術的には、複数の施設間で撮像条件が異なることに由来する測定誤差を統計的に補正する調和化手法や、深層学習を用いた画像品質の最適化に取り組んでいます。また、医療現場でのプライバシー保護の制約下で、大規模言語モデルの性能を段階的に改善する方法論も開発しており、臨床診断支援への応用を目指しています。 研究から得られている知見として、脳の廃棄物排出経路（グリンパティック系）の機能障害が水頭症や神経変性疾患に関与していることや、代謝異常や血管疾患が脳白質の繊維束レベルでの構造変化をもたらし、認知・運動機能の低下と関連していることが報告されています。これらの知見は、脳画像解析と臨床パラメータの統合的な理解を通じて、加齢関連疾患の早期発見と予防に貢献する可能性を持っています。

※ 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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