Atsushi Tani 研究室

主宰者：Atsushi Tani
鹿児島大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Tani研究室では、放射線医学的イメージング検査から得られる情報を機械学習で解析し、患者の治療方針決定や予後予測に役立てる研究に取り組んでいます。主に、ポジトロン・エミッション・トモグラフィー（PET）検査で取得される画像データから微細な特徴量（ラジオミクス特徴）を自動抽出し、患者の臨床情報と組み合わせることで、複数の臓器がんや心臓疾患の診断や悪化予測を行うモデルを開発しています。 研究では、ランダムフォレストやニューラルネットワークなどの複数の機械学習手法や、深層学習を用いた画像解析を実施しています。これらの解析手法により、大腸がん、胆嚢がん、喉頭がん、子宮体がん、縦隔腫瘍など、様々な疾患における遺伝子変異の有無や転移のリスク、治療後の再発・生存予測が可能になることを報告しています。 さらに、褐色細胞腫や心サルコイドーシスなどの稀な疾患に対しても、シンチグラフィ画像の定量解析と機械学習を組み合わせて、病態評価や臨床イベント予測に取り組んでいます。このように、イメージング検査のデータを有効活用する新たな医療支援技術の開発を目指しています。

※ 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。

外部リンク

関連研究室(8 件)

研究成果（16 件）

続きを表示（残り 6 件）

科研費（0 件）

まだデータがありません（KAKEN 取り込み後に表示）。

所属学会・役職（0 件）

まだデータがありません（学会データ連携後に表示）。