Teiji Nishio 研究室
主宰者：Teiji Nishio
大阪大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、放射線治療における正確な線量計算と治療品質の向上を中心に研究を行っています。特に、陽子線やイオンビームなどの粒子線治療、および従来の放射線治療の精度向上に取り組んでいます。主な研究課題は、呼吸運動などの体内の動きが線量分布に与える影響を評価すること、多層画像撮影技術を用いた組織特性の正確な把握、そして自動分割や治療計画立案を支援する画像解析技術の開発です。
粒子線治療に関しては、超高線量率照射時の線量測定装置の開発や特性評価、ならびに核反応による線量誤差の補正方法を研究しています。一方、画像診断の側面では、コンピュータビジョンや機械学習を活用した腫瘍領域の自動検出、および多施設間での輪郭描出のばらつき評価を行っています。これらの研究を通じて、臨床現場での治療精度を向上させ、患者への最適な放射線治療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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研究成果（53 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejmp.2025.105684
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12194-025-00963-6
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.brachy.2025.07.004
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejmp.2025.105088
- DOI: https://doi.org/10.1002/mp.18026
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.phro.2025.100857
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejmp.2025.104979
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- [2025] Nuclear interaction correction based on dual-energy computed tomography in carbon-ion radiotherapyDOI: https://doi.org/10.1088/1361-6560/adaad4
- DOI: https://doi.org/10.1093/bjr/tqaf108
- DOI: https://doi.org/10.1186/s13014-025-02612-z
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.radonc.2025.110877
- DOI: https://doi.org/10.1007/s13246-024-01451-8
- DOI: https://doi.org/10.21873/invivo.13819
- DOI: https://doi.org/10.1093/jrr/rrae092
- DOI: https://doi.org/10.1088/1361-6560/ad965c
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12194-024-00837-3
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-65513-3
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-62456-7
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-62148-2
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-62060-9
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12194-024-00788-9
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.meddos.2023.04.001
- DOI: https://doi.org/10.1002/mp.16887
- DOI: https://doi.org/10.1093/jrr/rrad076
- DOI: https://doi.org/10.1259/bjro.20220013
- DOI: https://doi.org/10.1002/acm2.13579
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2022.105295
- DOI: https://doi.org/10.1186/s40658-022-00514-7
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s13246-021-01097-w
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejmp.2021.11.004
- DOI: https://doi.org/10.1093/jrr/rrab088
- DOI: https://doi.org/10.1002/mp.15164
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-87627-8
- DOI: https://doi.org/10.1088/2057-1976/abe33c
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