Daiki Nishigaki 研究室

主宰者：Daiki Nishigaki
大阪大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

この研究室は、医療画像と電子カルテなどの臨床情報を機械学習で分析し、診断支援や疾患検出を実現する研究を行っています。特に、胸部・頭部・腹部のX線やCT画像、PET検査など複数の画像モダリティから、肺がんやがん転移、肝臓腫瘍、脊髄腫瘍などの医学的特徴を自動で認識・分類することを目指しています。また筋肉量減少症など加齢関連疾患の評価にも取り組んでいます。 手法としては、トランスフォーマーやビジョントランスフォーマーといった深層学習モデル、タビュラーデータ処理専門のアルゴリズム、自然言語処理などを組み合わせた統合的なアプローチを採用しています。画像だけでなく、放射線科医が作成した自由形式のテキスト報告書からも情報を抽出し、注釈なしで学習する手法も開発しています。さらに、放射線科医とAIの性能を比較し、異なる画像表示条件下での測定値の一貫性を検証する臨床応用型の研究も進めています。 これらの研究を通じ、医師の診断作業を効率化し、見落としを減らすことで、より正確で迅速な医療診断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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