Junya Sato 研究室
主宰者：Junya Sato
大阪大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Junya Sato研究室は、医療画像と人工知能の融合を中心に、臨床診断の精度向上と効率化を目指した研究を展開しています。特に、CT・MRI・内視鏡などで撮影された医療画像から、がんなどの疾患の特徴を自動認識する深層学習モデルの開発に取り組んでいます。肝臓や肺、膵臓などの腫瘍性病変の性状判定、リンパ節転移の予測、病期分類といった臨床的に重要な情報を、医学的な知見に基づいて正確に抽出するアルゴリズムを構築しています。
同時に、放射線科医の診断をAIが支援する仕組みの検証にも力を入れており、医師とAIの性能を比較して、どのような場面でAIが有用かを明らかにしています。さらに、日本語の放射線診断報告書をテキスト解析することで、手作業による注釈なしに学習データを自動生成する方法も開発しており、実臨床への応用を視野に入れた実用的な研究を進めています。
加えて、迅速な病理診断を実現するため、従来のHE染色に代わる新たな蛍光顕微鏡技術と画像変換AIを組み合わせた術中診断システムの構築にも取り組んでいます。これらの研究を通じて、医療現場の診断負担を軽減し、患者の予後改善に貢献することを目指しています。
※ 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（55 件）
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- DOI: https://doi.org/10.3390/bioengineering12111157
- DOI: https://doi.org/10.1093/ejcts/ezaf385
- DOI: https://doi.org/10.15669/pnst.8.307
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.dld.2025.09.009
- DOI: https://doi.org/10.1093/jjco/hyaf156
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.gie.2025.06.042
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.gie.2025.06.009
- DOI: https://doi.org/10.1002/ehf2.15382
- DOI: https://doi.org/10.1253/circj.cj-25-0067
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.gie.2025.03.719
- DOI: https://doi.org/10.15669/pnst.7.168
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12029-025-01199-8
- DOI: https://doi.org/10.1186/s13063-025-08771-4
- DOI: https://doi.org/10.1267/ahc.25-00007
- DOI: https://doi.org/10.1007/s43207-025-00489-y
- DOI: https://doi.org/10.3390/applbiosci4040056
- DOI: https://doi.org/10.1002/ehf2.15068
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cemconres.2025.107814
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10278-024-01338-w
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11548-024-03316-7
- DOI: https://doi.org/10.1117/12.3002339
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jiac.2024.102603
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ebiom.2024.105463
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cllc.2024.10.015
- DOI: https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehae666.1212
- DOI: https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehae666.3744
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.gie.2024.04.1644
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- DOI: https://doi.org/10.1253/circj.cj-23-0562
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11548-023-03031-9
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.isci.2023.107900
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jnucmat.2023.154610
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.isci.2023.107086
- DOI: https://doi.org/10.1002/ehf2.14378
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jacasi.2023.03.008
- [2023] Growth Differentiation Factor 15 and Clinical Outcomes in Japanese Patients With Heart FailureDOI: https://doi.org/10.1253/circj.cj-23-0088
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00380-022-02087-y
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jssc.2022.123808
- DOI: https://doi.org/10.1038/s10038-022-01097-y
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-20985-z
- DOI: https://doi.org/10.21748/theq1330
- DOI: https://doi.org/10.2139/ssrn.4188637
- DOI: https://doi.org/10.2472/jsms.70.406
- DOI: https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehab724.2507
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00380-021-01953-5
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