Megumi Nakao 研究室
主宰者：Megumi Nakao
京都大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
中尾めぐみ研究室では、医療画像と機械学習を組み合わせ、手術や放射線治療における診断・治療支援を実現する研究に取り組んでいます。特に、X線画像や内視鏡カメラなど手術中に得られる限定的な画像情報から、術前のCT検査などで得た3次元データを活用して、患者固有の臓器形状を推定する技術を開発しています。深層学習やグラフニューラルネットワークなどの最新の機械学習手法を用いて、観測領域外の情報を復元し、画像誘導手術の実現を目指しています。
同時に、手術中の過度な力の加わりの検出や、内視鏡動画から気漏れ箇所の自動識別など、視覚情報だけから物理的・生理的な状態を推定する課題にも取り組んでいます。特にラボラトリ環境での実験データが限定される医療分野では、合成画像の生成や自己教師学習といった手法を活用し、ラベル付けデータの不足という実務的な課題を克服する工夫がされています。
さらに同研究室は、肺の虚脱状態をシミュレーションする技術や臓器形状の統計モデル構築など、術前計画と術中所見の乖離を埋める手術支援システムの開発も進めており、複雑な胸部外科手術や放射線治療計画の精度向上に貢献しています。
※ 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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