Daisuke Kobayashi 研究室
主宰者：Daisuke Kobayashi
立命館大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
この研究室は、材料工学から医学・工学応用まで幅広い分野に取り組む多領域研究室です。主要な研究テーマは、高温で動作するガスタービンブレード等に用いられるニッケル基超合金の劣化メカニズムの解明と改質にあります。研究では、高密度パルス電流処理による微視的構造変化の分析や、結晶の方位変化を指標とした亀裂発生寿命の評価法開発を進めています。また、X線回折やエネルギー分散分析などの非破壊検査手法により、材料内部の疲労・クリープ損傷を検出する技術開発も行っています。
一方、動画符号化やエッジコンピューティング環境での物体検出性能向上に関する情報工学研究も展開しています。これらは医療機器の画像解析応用へも繋がっており、胸部X線画像などを対象にした自動診断支援システムの構築に関わります。また自然言語処理を半導体製造の品質管理に適用するなど、AI技術の産業応用にも取り組んでいます。
さらに、臨床医学の領域では、心肺蘇生法の有効性評価や市中肺炎患者の予後予測、長期精神疾患休職者の早期発見スクリーニングなど、疫学データベース解析に基づく公衆衛生研究を推進しています。これらは患者登録データと行政記録を連結させた大規模観察研究であり、医療意思決定の最適化を目指すものです。
※ 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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研究成果（45 件）
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijfatigue.2025.109171
- DOI: https://doi.org/10.1109/icce63647.2025.10929840
- DOI: https://doi.org/10.1177/15672069251325678
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jval.2025.09.1884
- DOI: https://doi.org/10.4992/jjpsy.97.24007
- DOI: https://doi.org/10.3390/ijerph22101595
- DOI: https://doi.org/10.1016/s0300-9572(25)00386-7
- DOI: https://doi.org/10.7759/cureus.58491
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10652-023-09966-6
- DOI: https://doi.org/10.1097/jom.0000000000003078
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- DOI: https://doi.org/10.1299/mej.24-00178
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.elspec.2024.147421
- DOI: https://doi.org/10.1080/09603409.2024.2305495
- DOI: https://doi.org/10.1002/adem.202401409
- DOI: https://doi.org/10.1115/gt2024-121111
- DOI: https://doi.org/10.1115/gt2024-127216
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.matpr.2023.04.280
- DOI: https://doi.org/10.1253/circj.cj-23-0177
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.msea.2023.145869
- DOI: https://doi.org/10.36001/phmap.2023.v4i1.3715
- DOI: https://doi.org/10.24546/0100482087
- DOI: https://doi.org/10.1587/transele.2022lhp0002
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.engfracmech.2022.108313
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12890-022-01819-0
- DOI: https://doi.org/10.1002/ams2.760
- DOI: https://doi.org/10.3850/iahr-39wc252171192022950
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- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmesed.2022.20.107
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- DOI: https://doi.org/10.3390/healthcare10091704
- DOI: https://doi.org/10.2196/36862
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.resuscitation.2022.06.007
- DOI: https://doi.org/10.1109/coolchips54332.2022.9772670
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmeicope.2021.15.2021-0257
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmeted.2021.0175
- DOI: https://doi.org/10.1299/jsmekansai.2021.96.3103
- DOI: https://doi.org/10.1161/circ.144.suppl_2.10100
- DOI: https://doi.org/10.1253/circj.cj-21-0675
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.resuscitation.2021.09.027
- DOI: https://doi.org/10.1253/circj.cj-20-1022
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-020-80774-4
- DOI: https://doi.org/10.1541/ieejeiss.141.1296
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