Nobuyuki Kawai 研究室
主宰者：Nobuyuki Kawai
岐阜大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室では、医学的な画像診断を高精度化するための技術開発に取り組んでいます。主な対象は、膵臓がん、肝臓がん、大動脈瘤などの腹部臓器の疾患であり、これらを正確に検出し、患者の予後を評価することを目指しています。
研究の手法としては、CT（コンピュータ断層撮影）やMRI（磁気共鳴画像検査）といった医療用画像検査技術の改善に焦点を当てています。特に、画像圧縮技術や機械学習を活用した画像再構成法、また撮影タイミングの最適化などを組み合わせることで、より鮮明で診断しやすい画像を取得する方法を開発しています。さらに放射線量やX線造影剤の使用量を減らしながら、画像品質を保つ技術的な工夫も行っています。
主要な発見としては、これらの新しい撮影・処理技術により、従来の方法と比べて疾患検出の感度や画像の鮮明さが向上すること、また患者の身体的負担（被ばく線量など）を軽減できることが報告されています。これらの成果は、より安全で正確な診断につながる臨床応用を目指した研究として展開されています。
※ 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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研究成果（45 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.crad.2025.107010
- DOI: https://doi.org/10.2463/mrms.mp.2024-0162
- DOI: https://doi.org/10.1007/s42058-025-00183-2
- DOI: https://doi.org/10.1097/rct.0000000000001774
- [2025] Optimal trigger threshold with the bolus-tracking technique for the renal CT angiography protocolDOI: https://doi.org/10.1007/s00261-025-05158-6
- DOI: https://doi.org/10.2463/mrms.mp.2024-0046
- DOI: https://doi.org/10.58530/2023/0514
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- DOI: https://doi.org/10.58530/2024/4165
- DOI: https://doi.org/10.58530/2024/5115
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00261-024-04637-6
- DOI: https://doi.org/10.58530/2023/4825
- DOI: https://doi.org/10.58530/2023/4793
- DOI: https://doi.org/10.3390/cancers16122271
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2024.111445
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11547-024-01806-x
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.crad.2024.02.002
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.crad.2023.12.024
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2023.111059
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00330-023-09521-3
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-023-01448-5
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2023.110960
- DOI: https://doi.org/10.58530/2022/4260
- DOI: https://doi.org/10.58530/2022/4230
- DOI: https://doi.org/10.1111/hepr.13964
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s00261-022-03581-7
- DOI: https://doi.org/10.5812/iranjradiol-122423
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- [2021] Low-dose whole-body CT using deep learning image reconstruction: image quality and lesion detectionDOI: https://doi.org/10.1259/bjr.20201329
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2021.109806
- DOI: https://doi.org/10.1259/bjr.20201276
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.crad.2021.03.010
- DOI: https://doi.org/10.1259/bjr.20210315
- DOI: https://doi.org/10.3348/kjr.2020.0001
- DOI: https://doi.org/10.1148/radiol.2021210102
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00330-021-08121-3
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2021.109889
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.crad.2021.10.014
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00261-021-03111-x
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