Robert J.H. Miller 研究室
主宰者：Robert J.H. Miller
東京理科大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
この研究室は、心臓疾患の診断と予後評価を目的として、医療画像解析に人工知能（AI）を応用する研究を行っています。主な研究対象は、心筋梗塞、心不全、心筋症など多様な心疾患であり、特に陽電子放射断層撮影法（PET）や単一光子放射断層撮影法（SPECT）といった核医学画像検査に焦点を当てています。深層学習モデルを用いて、これまで十分に活用されていなかった検査データから自動的に臓器の大きさや形態、組織成分を測定し、患者の生命予後や心疾患発症リスクを予測することが主要な目標です。
手法としては、深層学習による自動画像分割（セグメンテーション）、定量化、放射線量低減化といった技術開発を中心に、大規模な多施設共同レジストリを活用した臨床研究を展開しています。例えば、心臓周辺の脂肪組織、冠動脈の石灰化、心室の容積といった様々な指標を自動抽出し、死亡率や急性冠症候群のリスクとの関連を調べています。また、従来の医学的知見との一致性を確認するため、侵襲的冠動脈造影や心臓磁気共鳴検査などとの比較検証も行っています。
これまでの研究から、AI技術により既存の検査から新たな予測情報を抽出できること、そして個々の患者の特性（年齢や性別など）に応じたリスク評価が可能になることが示されています。こうした成果は、放射線被ばくを最小限に抑えながら、より正確で個別化された心疾患診療の実現に貢献する可能性があります。
※ 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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