Hiroyuki Tatekawa 研究室
主宰者：Hiroyuki Tatekawa
大阪公立大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Tatekawa研究室は、医学画像解析と人工知能の融合を通じて、脳腫瘍やアルツハイマー病などの神経疾患の診断・予後予測を改善する研究に取り組んでいます。特に、磁気共鳴画像（MRI）や拡散テンソル画像などの複数の画像モダリティから、疾患の特性を定量的に抽出・可視化する方法を開発しており、グリオーマの遺伝子型判定や腫瘍内部の不均一性の検出などに応用しています。
同時に、深層学習を用いた画像生成・合成技術の開発にも注力しています。対比剤なしのMRI画像からの造影MRI画像や、従来法では困難な医療画像の再構成など、臨床上の制約を克服する新しい画像処理手法を検証しています。これらの技術は、患者への負担軽減や検査の効率化に貢献する可能性があります。
さらに、大規模言語モデルやビジョン言語モデルといった最新のAI技術が放射線診断の領域でどの程度の性能を発揮するか、また利用時にどのようなバイアスが生じうるかについて、系統的に評価する研究も進めています。これらを通じて、AI技術を臨床診断に適切に統合するための基盤づくりを目指しています。
※ 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（40 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-025-01945-9
- DOI: https://doi.org/10.2463/mrms.mp.2026-0019
- DOI: https://doi.org/10.58530/2025/3243
- DOI: https://doi.org/10.2463/jjmrm.2024-1831
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-025-01764-y
- DOI: https://doi.org/10.58530/2023/3009
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-024-01633-0
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00330-024-10902-5
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00062-024-01426-y
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- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-024-53278-8
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00234-024-03322-1
- DOI: https://doi.org/10.1186/s44247-023-00058-5
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00234-024-03503-y
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00330-024-11032-8
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-024-01641-0
- DOI: https://doi.org/10.58530/2023/3525
- DOI: https://doi.org/10.1148/radiol.231040
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00234-023-03142-9
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00234-023-03252-4
- DOI: https://doi.org/10.1016/s2666-7568(23)00133-2
- DOI: https://doi.org/10.1148/radiol.223016
- DOI: https://doi.org/10.1002/jmri.28892
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.yebeh.2023.109278
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0265751
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-05077-2
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-022-01370-2
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.yebeh.2022.108858
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- [2021] Differentiating IDH status in human gliomas using machine learning and multiparametric MR/PETDOI: https://doi.org/10.1186/s40644-021-00396-5
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.seizure.2021.04.007
- DOI: https://doi.org/10.1093/neuonc/noab196.536
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jns.2021.117548
- DOI: https://doi.org/10.1148/radiol.2021203692
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11060-021-03730-w
- [2021] Worse prognosis for IDH wild-type diffuse gliomas with larger residual biological tumor burdenDOI: https://doi.org/10.1007/s12149-021-01637-0
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