Masatoyo Nakajo 研究室
主宰者：Masatoyo Nakajo
鹿児島大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Masatoyo Nakajo研究室では、医療画像解析と機械学習を組み合わせて、がんや心臓疾患などの診断・予後予測を行う研究を展開しています。具体的には、PET（陽電子放出断層撮影）やMRI、CTなどの画像から定量的な特徴を自動抽出し、これらのデータを機械学習モデルに入力することで、腫瘍の種類判定、遺伝子変異の有無推定、患者の予後リスク評価などを実現しようとしています。大腸がん、脳腫瘍、甲状腺がんなど複数のがん種を対象とした研究が報告されており、臨床応用を見据えた実証的なアプローチが特徴です。
さらに同研究室は、拡散強調MRIの時間依存的解析にも取り組んでいます。異なる拡散時間条件での画像パラメータを比較することで、腫瘍内部の微細構造をより詳細に評価し、従来の方法では判別困難であった疾患の鑑別診断を改善させることを目指しています。加えて、CT値や電子密度といった画像上の物理パラメータが治療効果予測や臓器機能評価に有用であることも報告しており、多角的な画像情報の活用を通じて、医学診断の精度向上と個別化医療の実現に貢献する研究を進めています。
※ 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/10.1007/s11604-025-01936-w
- DOI: https://doi.org/10.3390/tomography11110120
- DOI: https://doi.org/10.1186/s13550-025-01295-7
- DOI: https://doi.org/10.5604/01.3001.0055.1903
- [2025] Mutations in Anaplastic Thyroid Carcinoma: An Analysis of the Japanese National Genomic DatabaseDOI: https://doi.org/10.1002/lio2.70110
- 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/10.1016/j.crad.2025.107187
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-024-01722-0
- 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/10.7759/cureus.65783
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-024-01578-4
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-024-01546-y
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12149-024-01905-9
- DOI: https://doi.org/10.21873/invivo.13404
- DOI: https://doi.org/10.1186/s40644-023-00639-7
- DOI: https://doi.org/10.1002/jmri.29106
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12070-023-04258-3
- DOI: https://doi.org/10.1186/s40644-023-00595-2
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s11307-021-01599-9
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00261-021-02985-1
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00261-021-03350-y
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-82217-0
- DOI: https://doi.org/10.3390/cancers13184633
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12149-021-01667-8
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-021-01174-w
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00259-021-05365-5
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-021-87942-0
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