Eichi Takaya 研究室
主宰者：Eichi Takaya
東北大学・Tohoku University Hospital
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
この研究室では、医用画像との組み合わせにより、疾患の診断や治療効果の予測を行う機械学習モデルの開発を進めています。MRI、CT、乳房撮影、超音波といった多様な医用画像から疾患に関連する特徴量を抽出し、深層学習やランダムフォレストなどの統計的手法を用いて、医師の診断を支援するシステムを構築することが主な目標です。特に、画像の時間的な変化を捉えた解析手法に力を入れており、治療前後の画像比較を通じて患者の予後や治療応答性を予測する研究に取り組んでいます。
対象疾患は多岐にわたり、癌（乳癌、前立腺癌、食道癌、膀胱癌、腎細胞癌）や周産期疾患（胎盤病変）、感染症（菌血症）、心疾患など、様々な領域の臨床課題に対応しています。手術時間の予測や集中治療室での患者管理の効率化、骨粗鬆症の早期発見なども含まれており、実臨床への応用を視野に入れた実証研究が特徴です。また、複数の画像モダリティや臨床情報を統合する「マルチモーダル学習」の開発にも注力しており、より正確で堅牢な診断支援システム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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研究成果（39 件）
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jocd.2026.101671
- DOI: https://doi.org/10.1620/tjem.2026.j001
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-026-50400-w
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cmpbup.2026.100246
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.fri.2026.200699
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00595-025-03152-5
- DOI: https://doi.org/10.7717/peerj-cs.3252
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0331017
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10157-025-02714-8
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10278-025-01549-9
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- DOI: https://doi.org/10.1186/s13054-025-05393-9
- DOI: https://doi.org/10.3390/diagnostics15070801
- DOI: https://doi.org/10.1109/icassp49660.2025.10888652
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ajur.2024.12.001
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10388-025-01106-x
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12194-024-00874-y
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jocd.2025.101666
- [2025] Operative Time Prediction by Machine Learning for Robot‐Assisted Laparoscopic Radical ProstatectomyDOI: https://doi.org/10.1111/iju.70292
- DOI: https://doi.org/10.1186/s40981-025-00819-3
- DOI: https://doi.org/10.1097/01.ju.0001009448.41537.64.09
- [2024] Deep learning model to predict Ki-67 expression of breast cancer using digital breast tomosynthesisDOI: https://doi.org/10.1007/s12282-024-01549-7
- DOI: https://doi.org/10.1111/iju.15581
- DOI: https://doi.org/10.1620/tjem.2024.j071
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10278-024-01180-0
- DOI: https://doi.org/10.1097/01.ju.0001009416.90901.7b.08
- DOI: https://doi.org/10.3233/xst-230009
- DOI: https://doi.org/10.1002/ehf2.14288
- DOI: https://doi.org/10.1186/s40560-023-00708-w
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12194-023-00731-4
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s12194-022-00686-y
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.inat.2022.101560
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00330-022-08630-9
- DOI: https://doi.org/10.3390/cancers13040600
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jneumeth.2021.109066
- [2021] Effect of the Pixel Interpolation Method for Downsampling Medical Images on Deep Learning AccuracyDOI: https://doi.org/10.4236/jcc.2021.911010
- DOI: https://doi.org/10.6009/jjrt.2021_jsrt_77.8.821
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