Hiroyuki Nagata 研究室
主宰者：Hiroyuki Nagata
藤田医科大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、医療画像撮影時の放射線被曝や検査時間を削減しながら、診断に必要な画像品質を維持する方法の開発を中心に取り組んでいます。特に、コンピュータ断層撮影（CT）や磁気共鳴画像法（MRI）といった医療画像検査において、従来の画像処理法よりも優れた画像再構成手法を検討しています。人工知能の一種である深層学習を用いた画像再構成技術や、信号圧縮技術など複数のアプローチを組み合わせることで、より安全で効率的な検査の実現を目指しています。
具体的には、肝臓や肺、頭頸部、骨盤など複数の臓器領域を対象に、低線量CT撮影や高速MRI撮影後の画像品質改善を検証しています。また肺がんなどの悪性腫瘍に対して、従来の検査法では難しかった機能的な情報（血流評価や細胞活動度の測定など）を得る新しい撮影・画像解析法の有効性についても研究しています。これらの研究では、ファントム実験（人体模擬試験）や臨床患者を対象とした検証を行い、画像の信号ノイズ比や診断精度を定量的に評価することで、実際の臨床応用に向けた基礎データを蓄積しています。
※ 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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研究成果（26 件）
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s00330-025-11653-7
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ccm.2024.02.017
- 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/10.3390/cancers16091714
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2024.111289
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.mri.2024.01.015
- DOI: https://doi.org/10.1097/rct.0000000000001657
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- DOI: https://doi.org/10.3390/cancers15030950
- DOI: https://doi.org/10.3390/vetsci10090585
- DOI: https://doi.org/10.3390/diagnostics13152518
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-023-01470-7
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2023.110969
- DOI: https://doi.org/10.1097/rli.0000000000001017
- DOI: https://doi.org/10.2463/mrms.mp.2023-0068
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00330-023-10105-4
- DOI: https://doi.org/10.3390/diagnostics13132295
- DOI: https://doi.org/10.1002/jmri.28691
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2023.110764
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00330-022-08877-2
- DOI: https://doi.org/10.3390/jcm10071468
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12328-021-01376-9
- DOI: https://doi.org/10.1186/s40792-020-01093-4
- DOI: https://doi.org/10.2185/jrm.2020-037
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