Ayako Kudo 研究室

主宰者：Ayako Kudo
順天堂大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Ayako Kudo研究室は、心臓の冠動脈疾患の診断・予測を目的とした医学画像解析と計算流体力学の研究に取り組んでいます。特に、CT画像から冠動脈の血流状態を数値計算により評価する手法（血流予備量比の推定）の開発と臨床応用に注力しており、従来の解剖学的な形態評価だけでなく、血流動力学に基づいた機能的評価を可能にしています。計算機シミュレーション、深層学習、複数の心臓画像モダリティを組み合わせることで、より正確な診断の実現を目指しています。 研究では、冠動脈の石灰化が強い患者や、2型糖尿病患者など特定の高リスク患者群を対象とした画像解析手法の改善が進められています。深層学習を用いた自動化技術により、従来は手作業に依存していた冠動脈領域の認識や石灰化の影響を軽減する処理が可能になりつつあります。また、血流の流線パターンや周囲脂肪組織など、これまで見過ごされていた因子と疾患進行の関連性も調査されており、これらの知見は患者の予後予測や治療方針決定の精度向上に役立てられています。

※ 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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