Kanako K. Kumamaru 研究室
主宰者：Kanako K. Kumamaru
順天堂大学・Juntendo University Hospital
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
この研究室は、医療画像解析と計算シミュレーションを組み合わせて、循環器疾患および脳神経疾患の診断・予後判定を行う研究に取り組んでいます。特に、CT血管造影やMRI画像から得られた情報に基づいて、流体力学シミュレーションにより血流の物理的特性を定量化し、冠動脈狭窄や脳血管障害の機能的重症度を評価することを目指しています。糖尿病患者の冠動脈プラークの進行予測や、脳梗塞のリスク評価など、複数の臨床応用に関する研究を行っています。
さらに、深層学習（ディープラーニング）を用いた医療画像の自動解析アルゴリズム開発にも力を入れています。放射線科医による診断の標準化と効率化を目的として、画像品質の改善や病変検出の自動化に関する研究を実施しています。また、大規模な医療画像データベースの構築を通じて、データサイエンスと人工知能を医療実践に統合する基盤整備にも貢献しており、これらの取り組みは臨床診断の精度向上と診療の効率化に結びつくことが期待されています。
※ 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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関連研究室(8 件)
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研究成果（24 件）
- DOI: https://doi.org/10.1093/neuonc/noaf242
- [2025] High-resolution deep learning reconstruction to improve the accuracy of CT fractional flow reserveDOI: https://doi.org/10.1007/s00330-025-11707-w
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10554-025-03361-6
- DOI: https://doi.org/10.14789/ejmj.jmj25-0004-p
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmermd.2025.2a1-i03
- DOI: https://doi.org/10.2147/cia.s482198
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.radi.2024.08.016
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jjcc.2024.05.009
- [2024] Super-resolution deep learning reconstruction to improve image quality of coronary CT angiographyDOI: https://doi.org/10.1093/radadv/umae001
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ahjo.2023.100328
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- DOI: https://doi.org/10.1148/ryct.230016
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.atherosclerosis.2023.01.021
- DOI: https://doi.org/10.1148/ryct.220147
- [2022] Coronary flow disturbance assessed by vorticity as a cause of functionally significant stenosisDOI: https://doi.org/10.1007/s00330-022-08974-2
- [2022] Prognostic value of the optimal measurement location of on-site CT-derived fractional flow reserveDOI: https://doi.org/10.1016/j.jjcc.2022.02.019
- DOI: https://doi.org/10.2463/mrms.mp.2021-0162
- DOI: https://doi.org/10.2463/jjmrm.2021-1747
- DOI: https://doi.org/10.4236/ojrad.2022.123007
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11548-021-02492-0
- DOI: https://doi.org/10.3390/jcm10194398
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2021.e07859
- DOI: https://doi.org/10.2463/mrms.tn.2020-0034
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijcha.2021.100815
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.clinimag.2021.05.011
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