Akinori Higaki 研究室
主宰者：Akinori Higaki
愛媛大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
高木昭德研究室は、心血管疾患の診断・予後評価と臨床管理の改善に取り組んでいます。特に、心不全や冠動脈疾患、不整脈といった主要な心疾患の患者を対象に、非侵襲的な検査手法を活用した新しい評価方法の開発を進めています。生体電気インピーダンス分析や脈波解析といった測定技術を組み合わせることで、従来の検査では得られない患者の体液バランスや血行動態の情報を抽出し、病態の正確な把握と予後予測に応用する研究が進められています。
同時に、各種疾患における危険因子や予測スコアの臨床的有用性を検証する研究も活発です。冠動脈疾患や心房細動の患者レジストリデータを活用して、既存の予測ツールの改良や新規スコアの検証を行い、患者層別化と個別化治療戦略の確立を目指しています。さらに、がん治療薬による心毒性や、複数疾患の合併例など臨床的に複雑な事例の診断と管理法の確立にも取り組んでおり、日常診療における実践的な課題解決を重視する姿勢が特徴です。
※ 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（55 件）
- DOI: https://doi.org/10.1093/eschf/xvag071
- DOI: https://doi.org/10.7326/aimcc.2025.0923
- DOI: https://doi.org/10.2169/internalmedicine.6732-25
- DOI: https://doi.org/10.2169/internalmedicine.7517-26
- DOI: https://doi.org/10.1136/openhrt-2026-004041
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ahjo.2026.100794
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jccase.2026.05.004
- DOI: https://doi.org/10.2169/internalmedicine.7166-26
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12928-026-01286-y
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.hrthm.2026.03.1947
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- [2025] Atrial electrophysiology in the context of digital hypertension: when interpretability mattersDOI: https://doi.org/10.1038/s41440-025-02523-2
- DOI: https://doi.org/10.2169/internalmedicine.4824-24
- DOI: https://doi.org/10.21873/invivo.13973
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41440-025-02222-y
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijcrp.2025.200457
- DOI: https://doi.org/10.21873/anticanres.17962
- DOI: https://doi.org/10.2169/internalmedicine.5704-25
- DOI: https://doi.org/10.1253/circj.cj-24-0306
- DOI: https://doi.org/10.21873/invivo.13838
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00380-024-02498-z
- DOI: https://doi.org/10.1093/omcr/omae156
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cjca.2024.05.012
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijcha.2024.101459
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ahjo.2024.100383
- DOI: https://doi.org/10.1093/omcr/omae026
- [2024] A Prediction Model for Estimating NT-proBNP in a General Japanese Population: The Toon Health StudyDOI: https://doi.org/10.1002/ehf2.14691
- DOI: https://doi.org/10.5256/f1000research.152278.r265728
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- DOI: https://doi.org/10.1093/ehjcr/ytad439
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- DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-022-17567-4
- DOI: https://doi.org/10.1111/pace.14648
- DOI: https://doi.org/10.7759/cureus.30646
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41440-022-01055-3
- DOI: https://doi.org/10.19102/icrm.2022.13106
- DOI: https://doi.org/10.1093/ehjdh/ztac052
- DOI: https://doi.org/10.1093/omcr/omac082
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12350-022-03030-4
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41440-022-00880-w
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10840-022-01171-7
- DOI: https://doi.org/10.7759/cureus.22773
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ajem.2021.04.068
- DOI: https://doi.org/10.1038/s41440-021-00830-y
- [2021] Concerns in the use of adversarial learning for image synthesis in cardiovascular interventionDOI: https://doi.org/10.1093/ehjdh/ztab064
- DOI: https://doi.org/10.7759/cureus.20807
- [2021] Automated Detection and Diameter Estimation for Mouse Mesenteric Artery Using Semantic SegmentationDOI: https://doi.org/10.1159/000516842
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.cjca.2021.03.004
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