Takashi Yoshiura 研究室
主宰者：Takashi Yoshiura
鹿児島大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
この研究室は、医療用画像検査の結果から患者の病態や予後を予測する研究を進めています。特に、CT・MRI・PET といった複数の画像診断法を組み合わせて、腫瘍や血管疾患などの疾患の特性を詳しく評価しています。画像から得られる信号強度や信号変化のパターンを定量的に測定し、通常の目視診断では検出しにくい微細な病理学的特徴との関連性を明らかにすることで、より正確で客観的な診断や治療効果予測を実現することを目指しています。
さらに、機械学習やAI技術を活用して、多数の画像パラメータから疾患の進行や治療成績を予測するモデルの開発に取り組んでいます。従来の単一パラメータではなく、複数の定量指標を統合的に解析することで、臨床判断の精度向上を目指しています。膵臓腫瘍、肺塞栓症、脳腫瘍、婦人科がんなど多様な疾患を対象に、術前・術後評価から治療反応予測まで、幅広い臨床応用を開発しています。これらの研究は、患者ごとの最適な治療選択を支援する医学的根拠の構築に貢献しています。
※ 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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研究成果（61 件）
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0350858.s002
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0350858
- DOI: https://doi.org/10.3390/jcm15062252
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.crad.2025.107187
- DOI: https://doi.org/10.3390/tomography11110120
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jaccas.2025.105836
- DOI: https://doi.org/10.3390/tomography11090095
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.mri.2025.110486
- DOI: https://doi.org/10.1186/s13550-025-01295-7
- DOI: https://doi.org/10.3390/medicina61081395
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- DOI: https://doi.org/10.1002/ca.70006
- DOI: https://doi.org/10.1111/jog.16367
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12885-025-14047-6
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-025-91030-y
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-025-01747-z
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2025.111978
- DOI: https://doi.org/10.1111/ped.70277
- DOI: https://doi.org/10.1111/jon.13254
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11307-024-01952-8
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-024-01649-6
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-024-01722-0
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-024-01578-4
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-024-01546-y
- DOI: https://doi.org/10.1186/s40644-023-00639-7
- DOI: https://doi.org/10.1002/jmri.29106
- DOI: https://doi.org/10.1186/s40644-023-00595-2
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-023-01478-z
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-023-01476-1
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- DOI: https://doi.org/10.1002/mp.15881
- DOI: https://doi.org/10.1186/s13550-022-00933-8
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-022-01331-9
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11307-022-01757-7
- DOI: https://doi.org/10.1097/md.0000000000029282
- [2022] Differentiation of hemangioblastoma from brain metastasis using MR amide proton transfer imagingDOI: https://doi.org/10.1111/jon.13019
- DOI: https://doi.org/10.2463/jjmrm.2021-1753
- DOI: https://doi.org/10.1259/bjr.20211050
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00261-021-03350-y
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2021.110036
- DOI: https://doi.org/10.3390/cancers13184633
- DOI: https://doi.org/10.3390/cancers13153914
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11060-021-03812-9
- DOI: https://doi.org/10.1097/rti.0000000000000605
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-90841-z
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11307-021-01599-9
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00261-021-02985-1
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.radcr.2021.01.062
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-82455-2
- DOI: https://doi.org/10.1259/bjr.20201311
- DOI: https://doi.org/10.1097/md.0000000000025494
- DOI: https://doi.org/10.2214/ajr.20.25430
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-82217-0
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