Noriyuki Kadoya 研究室
主宰者：Noriyuki Kadoya
東北大学・Tohoku University Hospital
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、放射線治療の精度向上と効率化を目指した研究に取り組んでいます。特に、機械学習を用いた画像解析と治療計画の自動化に注力しており、医療画像から腫瘍や臓器の位置を自動認識する技術、放射線量の分布を予測する技術、そして治療計画を自動生成する技術を開発しています。これらの技術は、患者への治療負担を減らしながら、より安全で正確な放射線治療の実現に貢献しています。
また、最新の医療機器であるMRI装置付き直線加速器を活用した研究も展開しています。治療中にリアルタイムで患者の臓器の位置や形状を確認しながら、その日の解剖学的情報に合わせて治療計画を最適化する適応的放射線治療の臨床応用を進めています。特に前立腺がんや腎臓がんなどの治療において、臓器の動きを考慮した正確な線量計算法の開発を行い、治療の有効性と安全性を両立させる方法を検討しています。
さらに、大規模言語モデルを放射線治療の領域に応用する研究にも取り組んでいます。専門知識を参照しながら回答を生成する技術を用いて、放射線治療に関する専門的な問題解決を支援するシステムの開発と評価を行っています。
※ 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（78 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1002/acm2.70570
- DOI: https://doi.org/10.1093/jrr/rrag026
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12194-026-01056-8
- DOI: https://doi.org/10.1093/jrr/rrag019
- DOI: https://doi.org/10.1002/mp.70497
- DOI: https://doi.org/10.1002/acm2.70528
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12194-026-01010-8
- DOI: https://doi.org/10.64898/2026.01.08.26343652
- DOI: https://doi.org/10.1093/jrr/rrag001
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- DOI: https://doi.org/10.1093/jrr/rraf019
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10147-025-02720-6
- DOI: https://doi.org/10.3857/roj.2024.00521
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12194-024-00877-9
- DOI: https://doi.org/10.1002/acm2.70403
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- DOI: https://doi.org/10.1002/acm2.70291
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s12194-025-00946-7
- DOI: https://doi.org/10.1109/embc58623.2025.11252665
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- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-99717-y
- DOI: https://doi.org/10.1016/s0167-8140(24)01822-x
- DOI: https://doi.org/10.21037/asvide.2024.042
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12194-024-00800-2
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0312032
- [2024] PO0259DOI: https://doi.org/10.1016/j.brachy.2024.08.189
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijrobp.2024.07.383
- DOI: https://doi.org/10.1002/acm2.14519
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s12194-024-00828-4
- DOI: https://doi.org/10.1080/0284186x.2023.2178859
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- DOI: https://doi.org/10.1093/jrr/rrad040
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- DOI: https://doi.org/10.1093/jrr/rrad011
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- DOI: https://doi.org/10.1093/jrr/rrac049
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- DOI: https://doi.org/10.1093/jrr/rrac030
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-12170-z
- DOI: https://doi.org/10.1002/mp.15697
- DOI: https://doi.org/10.3390/diagnostics12051149
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12885-022-09354-1
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejmp.2022.01.011
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejmp.2022.11.009
- DOI: https://doi.org/10.6009/jjrt.2022-1308
- DOI: https://doi.org/10.5981/jjhnc.47.290
- DOI: https://doi.org/10.11323/jjmp.41.3_157
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- DOI: https://doi.org/10.1002/acm2.13319
- DOI: https://doi.org/10.1093/jjco/hyab100
- DOI: https://doi.org/10.1002/mp.15031
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12194-021-00623-5
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.adro.2021.100730
- DOI: https://doi.org/10.3389/fonc.2021.665837
- DOI: https://doi.org/10.1186/s13014-021-01810-9
- [2021] Stereotactic body radiotherapy for kidney cancer: a 10-year experience from a single instituteDOI: https://doi.org/10.1093/jrr/rrab031
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-021-01091-y
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