Tohru Kamiya 研究室

主宰者：Tohru Kamiya
九州工業大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Tohru Kamiya研究室は、医療画像と機械学習を融合させた診断支援技術の開発に取り組んでいます。主な研究の問いは、医療画像に含まれるノイズや欠陥をどのように除去し、正確な診断情報を抽出するかにあります。具体的には、CT画像やX線画像、光学画像などに生じる影のようなアーティファクト、時間的な変化、あるいは視認性を低下させる要因に対して、物理モデルに基づいた画像補正やディープラーニングを組み合わせるアプローチを採用しています。 手法としては、深層学習ネットワーク（畳み込みニューラルネットワークやビジョンテンサーなど）と従来の画像処理技術を統合した手法が特徴です。例えば、時系列画像の差分を用いて新たな異常を検出したり、3次元点群データから対称性を定量評価したり、医学的知見に基づいた最適化を組み込んだりしています。また、限定的なデータセットでも学習可能な効率的なモデル設計も重視されています。 複数の論文に共通した知見として、これらの技術により肺がん、新型コロナウイルス感染症、リウマチ性関節炎といった疾患の早期発見や進行予測が可能になること、そして医療従事者の診断負担を軽減できることが示されています。同時に、顔面手術前後の形態変化の定量的評価や呼吸音の自動分類など、医療画像解析の応用範囲を広げる研究も展開されています。

※ 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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