Tsubasa Nakano 研究室

主宰者：Tsubasa Nakano
鹿児島大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Tsubasa Nakano研究室では、医用画像を用いた疾患診断と予測に関する研究を行っています。主な対象は脳腫瘍（脳転移、膠芽腫、原発性中枢神経系リンパ腫）や下垂体腫瘍、髄膜腫、甲状腺関連腫瘍など多様な腫瘍性病変であり、これらの悪性度評価、遺伝子型判定、機能分類などの臨床課題を解決することを目指しています。 研究の手法としては、デュアルエネルギーCT（DECT）と時間依存性拡散強調MRIという比較的新しい医用画像技術に焦点を当てています。DECTからは電子密度や実効原子番号などのパラメータを、拡散強調MRIからは異なる拡散時間での見かけ拡散係数の変化を計測します。さらに機械学習を活用し、これらの定量的な画像パラメータが腫瘍の生物学的特性や治療効果を反映できるかを検討しています。 複数の研究を通じて、従来の標準的な画像パラメータよりも、時間依存性や物理的特性に基づいた新しい指標の方が、腫瘍間の鑑別診断や臨床的予測において優れた識別性を持つことが報告されています。これらの知見により、より精密な術前診断と治療方針決定への貢献が期待されています。

※ 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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