Yasutaka Ichikawa 研究室
主宰者：Yasutaka Ichikawa
三重大学・Mie University Hospital
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室では、医用画像診断技術の高度化と臨床応用を中心に研究を進めています。特に最先端の画像撮影装置（光子計数検出器 CT やMRI など）を用いた心臓血管系および胸部疾患の診断精度向上に取り組んでいます。血管内治療後の合併症検出、冠動脈狭窄の評価、大動脈解離の経過観察など、生命に関わる疾患の早期発見と治療方針決定を支援する画像技術の開発が主要なテーマです。
同時に、人工知能（深層学習）を医用画像解析に適用する研究も積極的に展開しています。医師の経験に依存しない客観的で再現性の高い診断を実現するため、ニューラルネットワークを用いた自動検出・定量評価アルゴリズムを開発しており、肺線維症の程度評価や冠動脈狭窄検出などの臨床課題に応用しています。
さらに、医用画像撮影時の放射線被ばく低減も重要な研究課題です。低管電圧撮影法や高度な画像再構成技術を組み合わせることで、診断精度を保ちながら患者の被ばく線量を大幅に削減する方法を検証しており、地域の医療機関と連携した実臨床での評価も進めています。
※ 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（54 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1097/mao.0000000000004833
- DOI: https://doi.org/10.1097/mao.0000000000004804
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00062-025-01591-8
- DOI: https://doi.org/10.2967/jnmt.125.270294
- DOI: https://doi.org/10.1177/01455613251387389
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00276-025-03733-6
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.anl.2025.08.004
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-025-01846-x
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jacadv.2025.102013
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-025-01835-0
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jcct.2025.05.050
- DOI: https://doi.org/10.2299/jsp.29.115
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jocmr.2024.101330
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00270-025-04066-y
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10278-025-01529-z
- DOI: https://doi.org/10.1161/circulationaha.124.072866
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00595-025-03032-y
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jocmr.2025.101932
- DOI: https://doi.org/10.6009/jjrt.25-1559
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.radcr.2024.01.083
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.radcr.2024.11.071
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s10278-023-00864-3
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12149-023-01833-0
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10278-023-00808-x
- DOI: https://doi.org/10.2463/mrms.mp.2022-0025
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.radonc.2022.11.002
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejmp.2022.10.022
- DOI: https://doi.org/10.1136/pn-2022-003522
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- DOI: https://doi.org/10.1097/mnm.0000000000001575
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00330-022-08647-0
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jcmg.2021.08.008
- DOI: https://doi.org/10.1148/ryct.2021210060
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12968-021-00749-w
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-021-01089-6
- DOI: https://doi.org/10.6009/jjrt.2021_jsrt_77.11.1325
- DOI: https://doi.org/10.22468/cvia.2021.00066
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