Syoji Kobashi 研究室

主宰者：Syoji Kobashi
兵庫県立大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

この研究室は、医療画像を機械学習やディープラーニングで解析し、疾患の診断や予測を自動化する研究に取り組んでいます。具体的には、X線写真、超音波画像、CTスキャンなどの医療画像から、骨折や腫瘍、歯の異常といった各種疾患の兆候を自動検出する手法を開発しています。また、臨床データと画像解析を組み合わせることで、患者の将来的な病状悪化や合併症の発生リスクを予測するモデルも構築しており、これらが医師の診断支援につながることを目指しています。 手法としては、物体検知や画像分類のための深層学習モデル（YOLOやCNN）を活用し、医療画像から関心領域を自動抽出した上で、正常と異常を識別しています。特に、訓練用データとして利用できる医療画像が限定的であるという現実的な課題に対しては、3D画像からの合成画像生成や転移学習などの工夫で対応しており、より少ないデータで精度の高い診断モデルを実現しようとしています。 さらに、脳卒中患者の再発予測や心臓の危険因子の評価、糖尿病神経障害の重症度判定など、多様な臨床課題に機械学習を応用しており、医療現場での実装を想定した実用的な診断支援システムの開発を進めています。

※ 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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