Katsunori Oyama 研究室

主宰者：Katsunori Oyama
日本大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、高齢者の認知機能低下を早期に発見するための方法開発に取り組んでいます。具体的には、血液検査データと光学的計測技術（近赤外分光法）を組み合わせることで、軽度認知障害やその進行リスクを予測するモデルを構築しています。脳の委縮度合いと全身の代謝状態を関連付けることで、より正確なスクリーニングを実現しようとしており、機械学習やディープラーニングの手法を活用して予測精度を向上させています。 さらに、データ不足という実際的な課題に対応するため、生成的敵対ネットワーク（GAN）を用いた合成データの生成手法を検討しています。歯周病検査や基本的な血液検査結果などの限定的なデータから、より多くの学習用データを人工的に生成することで、モデルの汎用性と堅牢性を高める工夫を進めています。これらの研究成果は、医療施設で利用可能な低コストの検査項目を組み合わせ、誰もが気軽にアクセスできる認知機能評価システムの実現を目指しています。 一方、放射線量測定やドローンを用いた環境監視システムなど、センサ技術と信号処理を応用した別の研究領域も手がけており、多角的な情報処理技術を医療・防災分野に応用する研究室です。

※ 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。

外部リンク

関連研究室(8 件)

研究成果（25 件）

続きを表示（残り 15 件）

科研費（0 件）

まだデータがありません（KAKEN 取り込み後に表示）。

所属学会・役職（0 件）

まだデータがありません（学会データ連携後に表示）。