Noboru Niki 研究室

主宰者：Noboru Niki
徳島大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、医療画像から疾患の診断や患者の安全管理に関わる情報を引き出すことを目指しています。特にCT（コンピュータ断層撮影）画像を主な対象として、肺疾患、腎臓腫瘍、心血管系疾患など多様な臓器の病変を定量的に分析する研究を展開しています。例えば、じん肺症の進行度を微小結節の分布から判定する方法や、腎腫瘍の種類を造影CT画像の時間的変化から識別する手法などを開発しています。 手法としては、深層学習（U-Netなど）を用いた画像領域の自動抽出や、画像解析を通じた定量的特徴の抽出を中心としています。通常のCT検査に加えて、超高分解能のシンクロトロン放射光マイクロCTを活用した肺の微細構造の三次元解析も行っており、肺胞壁の構造や肺胞の形態を詳細に調べています。これらの技術により、従来は目視による診断に頼っていた領域を客観的で正確な診断へと転換することを目指しています。 さらに、医療現場における安全管理の向上にも取り組んでいます。放射線科検査室での職業被曝管理システムの開発では、線量計のデータと職員の位置・時間情報を統合し、被曝がいつどこで生じたかを可視化するシステムを構築しています。こうした情報システムにより、医療従事者の放射線防護意識を高め、より安全な医療環境の実現に貢献しようとしています。

※ 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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