Hirotaka Ikeda 研究室
主宰者:Hirotaka Ikeda
藤田医科大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
池田研究室は、医学画像解析と化学構造解析の二つの研究領域で活動しています。
医学画像分野では、肺がんや脳腫瘍などの悪性腫瘍の診断・評価を目的とした磁気共鳴画像法(MRI)やコンピュータ断層撮影(CT)の研究を進めています。特に、深層学習を用いた画像再構成技術により、標準線量から超低線量の撮影条件において画像品質を向上させ、診断精度を保ちながら被ばく低減を実現する方法を検討しています。また、拡散強調画像やアミドプロトン交換を利用した化学交換飽和移行法など、複数の高度な撮像技術を組み合わせることで、腫瘍の悪性度判定や化学放射線療法の治療効果予測の精度向上に取り組んでいます。さらに、機械学習アルゴリズムを用いた定量的画像解析により、従来の視覚的評価では捉えられない微細な画像特性から疾患情報を抽出する研究も行っています。
一方、化学分野では、有機分子の立体構造と物理化学的性質の関係を調査しています。核磁気共鳴分光法や計算化学的手法を駆使して、窒素含有化合物における幾何異性体(シス・トランス異性体)の安定性に及ぼす置換基効果や溶媒効果を解明しています。これらの知見は、ペプチド合成などの有機合成化学の効率化に応用されています。
※ 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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関連研究室(8 件)
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研究成果(37 件)
- DOI: https://doi.org/10.14943/rjgshhs.25.l129
- DOI: https://doi.org/10.1097/rct.0000000000001871
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.joc.4c02929
- DOI: https://doi.org/10.18894/0002000416
- DOI: https://doi.org/10.3390/cancers16091714
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2024.111289
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2023.110969
- DOI: https://doi.org/10.7759/cureus.40146
- DOI: https://doi.org/10.1002/jmri.28691
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejrad.2023.110764
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- DOI: https://doi.org/10.18894/00002416
- DOI: https://doi.org/10.1097/rct.0000000000001432
- DOI: https://doi.org/10.1021/prechem.3c00001
- DOI: https://doi.org/10.3390/cancers15030950
- DOI: https://doi.org/10.7759/cureus.38214
- DOI: https://doi.org/10.7759/cureus.46600
- DOI: https://doi.org/10.2463/mrms.mp.2023-0068
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00330-023-10105-4
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-023-01470-7
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.mri.2022.08.004
- DOI: https://doi.org/10.3390/medicina58101392
- DOI: https://doi.org/10.18926/amo/64031
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00330-022-08983-1
- DOI: https://doi.org/10.1002/jmri.28288
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00330-022-08877-2
- DOI: https://doi.org/10.1007/s11604-022-01270-5
- DOI: https://doi.org/10.7759/cureus.21877
- [2022] Deep Learning Reconstruction of Diffusion-weighted MRI Improves Image Quality for Prostatic ImagingDOI: https://doi.org/10.1148/radiol.204097
- DOI: https://doi.org/10.7759/cureus.21137
- DOI: https://doi.org/10.2185/jrm.2020-047
- DOI: https://doi.org/10.1148/radiol.211254
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.comptc.2021.113362
- DOI: https://doi.org/10.1007/s12149-021-01624-5
- DOI: https://doi.org/10.2463/mrms.rev.2020-0184
- DOI: https://doi.org/10.1021/acs.joc.1c00801
- DOI: https://doi.org/10.1259/bjr.20201053
- DOI: https://doi.org/10.2185/jrm.2020-045
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