Hiroyuki Sugimori 研究室

主宰者：Hiroyuki Sugimori
北海道大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Sugimori研究室は、医療画像の解析と診断支援を目指した機械学習・深層学習の応用研究に取り組んでいます。特にCT、MRI、X線などの医療画像から、疾患の兆候や解剖学的構造を自動的に検出・分割する技術の開発を進めています。冠動脈疾患、脳卒中、乳がん、関節リウマチなど様々な疾患の診断において、深層学習モデルを用いて血管や腫瘍、炎症部位などを認識する手法を研究しており、臨床現場での医師の負担軽減と診断精度の向上を目指しています。 研究手法としては、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やトランスフォーマーなどの深層学習アーキテクチャを駆使し、画像領域の特定や分類、セグメンテーション（領域抽出）といった基本的なタスクに取り組んでいます。また限られた教師データで高い性能を実現するため、自己教師学習や半教師学習といった学習効率を高める手法も導入しています。さらに、モデルの判断根拠を可視化する説明可能性（XAI）の技術も組み込み、臨床医が検査結果を信頼できるよう工夫しています。 医療以外の領域では、手術動画の解析や運動機能評価といった臨床実践に密接した課題にも取り組んでいます。これらの研究を通じ、画像認識技術を医療現場に実装可能な形へ発展させることで、より安全で効率的な医療提供の実現に貢献することを目指しています。

※ 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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