Akitoshi Inoue 研究室
主宰者：Akitoshi Inoue
滋賀医科大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Akitoshi Inoue研究室では、医用画像診断技術の革新と臨床応用を軸に研究を展開しています。特に、CT（コンピュータ断層撮影）などの画像検査において、放射線被曝を低減しつつ画像品質を向上させる技術開発に注力しています。深層学習を用いたノイズ除去アルゴリズムや、新型検出器を活用した撮像方法の工夫により、患者への負担を減らしながら診断精度を高める方法を探求しています。
同時に、得られた医用画像から疾患の状態をより正確に評価する手法の開発も進めています。例えば、膵炎や腸の狭窄といった難しい診断を対象に、従来は主観的であった評価を定量的・客観的な指標に変換する研究を実施しており、画像解析を通じた疾患理解の精密化を目指しています。さらに、血管性疾患や悪性腫瘍に対する血管内治療などの臨床応用、および画像診断における放射線科医の診断精度を向上させるトレーニング方法の検討なども行っており、基礎技術と臨床実践の両面から医療画像診断の質的向上に貢献しています。
※ 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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研究成果（62 件）
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12876-026-04815-4
- DOI: https://doi.org/10.2169/internalmedicine.7528-26
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-026-01954-2
- DOI: https://doi.org/10.1177/02841851251396571
- DOI: https://doi.org/10.1097/rct.0000000000001818
- DOI: https://doi.org/10.1093/bjr/tqaf128
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.clinimag.2025.110598
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.radcr.2025.05.039
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00261-024-04781-z
- DOI: https://doi.org/10.3179/jjmu.jjmu.k.36
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- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-30102-5
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00261-025-05308-w
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00261-024-04520-4
- DOI: https://doi.org/10.1148/radiol.233039
- DOI: https://doi.org/10.1177/02841851241280365
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00261-024-04721-x
- DOI: https://doi.org/10.1002/deo2.387
- DOI: https://doi.org/10.1177/02841851241244489
- DOI: https://doi.org/10.1148/rg.230065
- DOI: https://doi.org/10.2214/ajr.23.29778
- DOI: https://doi.org/10.1117/1.jmi.10.4.044008
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10396-023-01350-7
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.acra.2023.06.017
- DOI: https://doi.org/10.1148/rg.220158
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.2654007
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-023-01406-1
- DOI: https://doi.org/10.1097/rct.0000000000001450
- DOI: https://doi.org/10.1117/1.jmi.10.1.014003
- DOI: https://doi.org/10.1117/1.jmi.9.5.055501
- DOI: https://doi.org/10.1097/rct.0000000000001419
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- DOI: https://doi.org/10.1097/rli.0000000000000888
- DOI: https://doi.org/10.1148/radiol.220266
- DOI: https://doi.org/10.1088/1361-6560/ac8866
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00261-022-03475-8
- DOI: https://doi.org/10.1111/apt.16859
- [2022] Computer-aided Diagnosis of Peritonitis Using Two-Stream Attention Deep Convolutional NetworkDOI: https://doi.org/10.1109/lifetech53646.2022.9754910
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.2612872
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00330-021-08445-0
- DOI: https://doi.org/10.1093/ibd/izab332
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00330-021-08435-2
- [2022] CT or MR Enterography to Assess Response During Vedolizumab Therapy for Small Bowel Crohn’s DiseaseDOI: https://doi.org/10.1093/crocol/otac003
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- DOI: https://doi.org/10.25259/jcis_194_2021
- DOI: https://doi.org/10.3892/etm.2022.11315
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.2611808
- [2022] A 25-reader performance study for hepatic metastasis detection: lessons from unsupervised learningDOI: https://doi.org/10.1117/12.2611543
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-020-01083-4
- DOI: https://doi.org/10.1002/mp.15219
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00247-021-05158-w
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00270-021-02822-4
- DOI: https://doi.org/10.1177/1708538120986304
- DOI: https://doi.org/10.1177/02841851211052993
- DOI: https://doi.org/10.1177/20584601211030658
- DOI: https://doi.org/10.25259/jcis_143_2021
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