Yoshiki Kawata 研究室

主宰者：Yoshiki Kawata
徳島大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

当研究室は、医療用画像解析と職業被ばく管理を中心に、二つの大きな研究テーマに取り組んでいます。 一つ目の柱は、CT画像やX線画像を用いた疾患診断の精密化です。肺炎や腎腫瘍、肺がんなど複数の疾患に対して、画像内の微細な構造や病変をコンピュータで自動的に認識・分類する手法を開発しています。特に、機械学習の一種であるU-Netなどのニューラルネットワークを応用し、医師の診断をサポートするツールの構築を進めています。また、三次元マイクロCT画像を用いて肺の微細な空気嚢の立体構造を詳細に解析し、肺の成長や疾患進行の機序を明らかにしようとしています。 二つ目の柱は、医療従事者の職業被ばく管理システムの開発です。従来の被ばく線量計では蓄積線量のみが記録されていましたが、被ばくがいつ、どこで、どのような状況で生じたかの情報まで統合的に管理するシステムを開発し、臨床現場で実装しています。これにより、被ばく防止教育の有効性評価や安全管理の向上を目指しています。

※ 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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