Yuichiro Hayashi 研究室
主宰者:Yuichiro Hayashi
横浜市立大学・Yokohama City University Medical Center
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室は、医療画像解析と手術支援システムの開発を中心に展開しています。特にCT画像やMRI、内視鏡動画などの医療画像から、臓器や腫瘍などの関心領域を自動認識する「セグメンテーション」技術の高度化に取り組んでいます。限られた学習用データで高精度な認識を実現するため、半教師あり学習や自己教師あり学習といった機械学習の手法を活用しています。また、不確実性の推定や複数ネットワーク間での知識共有を通じて、モデルの堅牢性を向上させる研究も進めています。
さらに同研究室では、開発した画像認識技術の臨床応用に注力しており、肝臓切除手術や脳腫瘍摘出術などで外科医を支援するナビゲーションシステムの構築を行っています。術中の光学画像とMRI・CT画像を統合したマルチモーダル画像プラットフォームや、3D印刷肝臓モデルを用いた手術計画・シミュレーション、リアルタイム手術器具認識システムなどを開発し、実際の医療現場での有用性を検証しています。これらの取り組みを通じて、最先端の画像解析技術を臨床医療に橋渡しする研究を展開しています。
※ 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。
外部リンク
関連研究室(8 件)
- 医学Mariko Kurokawa 研究室University of Tokyo Hospital論文 134 件·共通: 計算機科学, システム, がん基礎, 腫瘍 +10
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研究成果(58 件)
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11548-025-03352-x
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11548-025-03405-1
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ajoms.2025.06.003
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- [2025] Visualizing ambiguity in semantic segmentation of ICSI support systems for polar-body detectionDOI: https://doi.org/10.1080/18824889.2025.2548044
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.3047558
- DOI: https://doi.org/10.1117/1.jmi.12.2.024003
- DOI: https://doi.org/10.7759/cureus.81310
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11548-024-03252-6
- [2025] Uncertainty-aware semi-supervised learning for enhanced multi-organ segmentation in CT volumesDOI: https://doi.org/10.1117/12.3047155
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s11548-024-03281-1
- DOI: https://doi.org/10.2482/haigan.64.901
- DOI: https://doi.org/10.5794/jjoms.70.327
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jpedsurg.2024.06.023
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11548-024-03139-6
- DOI: https://doi.org/10.2169/internalmedicine.3597-24
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00595-024-02835-9
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.3006620
- DOI: https://doi.org/10.1049/htl2.12068
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.3006630
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11548-023-03049-z
- [2024] Development of real-time navigation system for laparoscopic hepatectomy using magnetic micro sensorDOI: https://doi.org/10.1080/13645706.2023.2301594
- [2024] YOLOv7‐RepFPN: Improving real‐time performance of laparoscopic tool detection on embedded systemsDOI: https://doi.org/10.1049/htl2.12072
- DOI: https://doi.org/10.1049/htl2.12069
- DOI: https://doi.org/10.5227/skincancer.39.299
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.2654636
- DOI: https://doi.org/10.3390/s23249865
- DOI: https://doi.org/10.21873/anticanres.16578
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ajoms.2023.07.015
- DOI: https://doi.org/10.1186/s13014-023-02282-9
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- [2023] Surgical Navigation SystemDOI: https://doi.org/10.5759/jscas.25.47
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11548-022-02804-y
- DOI: https://doi.org/10.1080/21681163.2022.2152728
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11548-022-02773-2
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11548-022-02767-0
- DOI: https://doi.org/10.1109/cvprw56347.2022.00203
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijom.2022.01.014
- [2022] Spatially variant biases considered self-supervised depth estimation based on laparoscopic videosDOI: https://doi.org/10.1080/21681163.2021.2015723
- DOI: https://doi.org/10.21037/acr-21-65
- DOI: https://doi.org/10.1055/a-1733-2585
- DOI: https://doi.org/10.21873/cgp.20365
- DOI: https://doi.org/10.1080/21681163.2022.2155579
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.2582088
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11548-021-02460-8
- DOI: https://doi.org/10.21873/cgp.20238
- [2021] Extraction of lung and lesion regions from COVID-19 CT volumes using 3D fully convolutional networksDOI: https://doi.org/10.1117/12.2581818
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11548-021-02530-x
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11548-021-02492-0
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.2590639
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.2581261
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.2582066
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.2580641
- [2021] Context encoder guided self-supervised siamese depth estimation based on stereo laparoscopic imagesDOI: https://doi.org/10.1117/12.2582348
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.2582341
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