Yoshiyuki Ozawa 研究室
主宰者:Yoshiyuki Ozawa
藤田医科大学・Fujita Health University Hospital
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
小澤研究室は、医療画像診断技術の革新を通じて、より正確で安全な疾患検出と評価を目指しています。主な研究テーマは、CT(コンピュータ断層撮影)やMRI(磁気共鳴画像)などの画像装置から得られるデータに対して、深層学習や圧縮センシングといった先端的な再構成・処理技術を応用し、画像品質の向上と被曝線量の低減を実現することです。特に、従来の画像再構成法と新しい深層学習再構成法の性能を比較評価する研究が数多く実施されており、胸部・腹部・骨盤など多くの部位での臨床応用可能性が検証されています。
同時に、呼吸器疾患や肺がんの診断評価においても、従来の形態学的観察にとどまらず、灌流や代謝機能など機能情報を統合した画像診断法を開発しています。デュアルエネルギーCTや化学交換飽和移動MRIなど、組織特性をより詳細に可視化する手法の活用も進めており、治療効果予測や病態理解の向上に貢献しています。加えて、特発性肺線維症患者の栄養状態と筋肉量の変化が予後に与える影響を追跡調査し、医学的な生活指導の重要性を明らかにする臨床研究も推進されています。
※ 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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研究成果(33 件)
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2025.112647
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00330-025-11653-7
- DOI: https://doi.org/10.1148/ryct.240505
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00330-025-11376-9
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ccm.2024.02.017
- DOI: https://doi.org/10.1097/rct.0000000000001657
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- DOI: https://doi.org/10.1097/rti.0000000000000809
- [2024] Efficacy of compressed sensing and deep learning reconstruction for adult female pelvic MRI at 1.5 TDOI: https://doi.org/10.1186/s41747-024-00506-5
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.mri.2024.110240
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.resinv.2024.07.019
- DOI: https://doi.org/10.3390/cancers16091714
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.alit.2024.02.002
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.mri.2024.01.015
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2024.111289
- DOI: https://doi.org/10.3390/cancers15030950
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00330-023-10105-4
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-023-01512-0
- DOI: https://doi.org/10.2169/internalmedicine.2584-23
- DOI: https://doi.org/10.2463/mrms.mp.2023-0068
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- DOI: https://doi.org/10.2214/ajr.21.25499
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-021-01195-5
- DOI: https://doi.org/10.1080/02770903.2021.1897837
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