Hideki Takegawa 研究室
主宰者:Hideki Takegawa
関西医科大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室は、放射線がん治療において、より安全で効果的な治療計画の立案と評価を実現するための理論的基盤の構築に取り組んでいます。特に、腫瘍への線量投与を最適化する際に用いられる数学的指標について、その理論的背景を明確にし、実臨床での活用法を整備することを主要な目標としています。骨転移や脊椎転移を含む様々な疾患部位に対して、外部照射療法や小線源療法(体内から放射線を照射する治療法)など複数のアプローチを展開しています。
手法としては、数学的・物理学的な解析手法を駆使して、治療計画システムにおける線量分布の最適化アルゴリズムを理論化し、改善することに注力しています。医療用CT画像から病変部位を抽出・強調するための画像処理技術開発、球面調和関数展開などの高度な数学的手法を用いた線量分布全体の評価方法の構築なども行っています。また、高齢患者や認知症患者といった治療が困難な患者への実臨床応用も視野に入れた研究も進めています。
これらの研究を通じて、放射線治療の精度向上と、より多くの患者への治療提供の実現を目指しています。
※ 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。
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関連研究室(8 件)
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研究成果(17 件)
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- DOI: https://doi.org/10.1088/1361-6560/ad965c
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10278-024-01312-6
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11282-024-00779-x
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10278-024-01111-z
- DOI: https://doi.org/10.1089/jpm.2023.0450
- DOI: https://doi.org/10.1088/1361-6560/acf990
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11548-023-02880-8
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- [2023] Deep learning-based detection of patients with bone metastasis from Japanese radiology reportsDOI: https://doi.org/10.1007/s11604-023-01413-2
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejmp.2023.102544
- DOI: https://doi.org/10.1088/1361-6560/acb989
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.meddos.2022.09.004
- DOI: https://doi.org/10.1007/s40042-022-00595-8
- DOI: https://doi.org/10.5114/jcb.2022.113232
- DOI: https://doi.org/10.1093/jrr/rrab081
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