Koji Sakai 研究室

主宰者：Koji Sakai
京都府立医科大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

Sakai研究室では、医療画像を中心とした複数の研究領域に取り組んでいます。脳疾患の診断・治療支援を目的とした研究では、磁気共鳴画像（MRI）やコンピュータ断層撮影（CT）などの医療画像から、脳の異常な変化や神経変性疾患の兆候を検出する手法を開発しています。具体的には、アルツハイマー病や脳血管アミロイド症などの進行性疾患に関連する脳組織の変化を、非侵襲的な画像解析により捉える方法を探索しており、これが臨床診断の精度向上につながることを目指しています。 画像解析の手法としては、機械学習や深層学習のアルゴリズムを活用した自動診断・報告生成システムの構築に力を入れています。乳がんのMRI検査、肺がんのCT検査、子宮頸がんの放射線治療計画など、複数の臨床領域で、医療画像から病変を検出・分類するコンピュータシステムを開発しており、医師の診断負担を軽減することを目標としています。また、こうした機械学習モデルに必要なデータセット構築の標準化に関する研究も並行して進めています。 さらに同研究室では、医療応用だけでなく、材料工学や構造設計の分野における持続可能性の評価にも取り組んでいます。鉄鋼スラグからの資源回収やコンクリート製造における低炭素化、建設材料の選定にあたっての環境・経済・社会的側面の統合評価など、工学分野全体の持続可能な発展に向けた研究を実施しています。

※ 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。

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