Kazuki Shimada 研究室
主宰者：Kazuki Shimada
京都大学・Kyoto University Hospital
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、医療現場における画像診断と信号処理の両領域を中核とした研究を展開しています。医療面では、脳腫瘍（グリオーブラストーマ）の手術時に重要な微小血管を高精度で可視化する画像技術の開発に取り組んでいます。従来の撮像方法では検出困難な小径の血管を、超高分解能CT血管造影と拡散テンソル画像解析を組み合わせることで、術中の神経機能障害を最小限に抑えた安全な腫瘍切除を実現することを目指しています。同時に、がん患者の緩和ケアにおいて、機械学習を用いた症状予測や医療現場の業務効率化に関する研究も行っています。
一方、音声・音響信号処理の領域では、拡散モデルや機械学習を活用した音声強調やマルチモーダル音響処理の研究を進めています。複数の音源が重複した環境で音の位置と種類を同時に推定する技術や、映像情報と組み合わせたバイノーラル音声生成など、実世界の複雑な音響シーンに対応するシステム開発に注力しています。さらに材料科学では、強誘電性有機半導体やバイオデグラダブルポリマーを用いた次世代デバイス開発にも従事しており、医工学領域での応用を見据えた研究を行っています。
※ 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（39 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s44174-025-00357-7
- DOI: https://doi.org/10.1109/taslpro.2025.3619824
- DOI: https://doi.org/10.1109/taslpro.2025.3587455
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00701-025-06741-y
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- DOI: https://doi.org/10.1145/3746027.3754919
- DOI: https://doi.org/10.1109/ijcnn64981.2025.11228529
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp48485.2024.10448497
- DOI: https://doi.org/10.36463/idw.2024.1331
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp48485.2024.10448429
- DOI: https://doi.org/10.1021/jacs.4c00514
- DOI: https://doi.org/10.1021/acsami.3c08708
- DOI: https://doi.org/10.1109/waspaa58266.2023.10248171
- [2023] Novel method for predicting nonvisible symptoms using machine learning in cancer palliative careDOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-39119-0
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp49357.2023.10095162
- DOI: https://doi.org/10.52202/075280-3189
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp43922.2022.9746384
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp43922.2022.9746754
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp43922.2022.9747312
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- DOI: https://doi.org/10.25259/sni_887_2021
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp39728.2021.9413609
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