研究内容RESEARCH

分野紹介

医学系研究科
医用画像工学分野/
医工学研究科 知能システム医工学分野

Radiological Imaging and Informatics/
Intelligent Biomedical Systems Engineering

【放射線画像を用いた診断・治療システムの計算知能・知的情報処理機構による高度化】

X線CT、X線透視やMRIといった医療機器によって撮像される医用画像は、直接目にすることのできない体内の様子を可視化し、より正確な診断・的確な治療を実現する重要な情報源です。医用画像工学分野では、医用画像に含まれる有用な情報・知見を引き出すため、AI・機械学習を含む計算知能(computational intelligence)を活用した新たな理論・技術を探究し、より高度な診断・治療を支援するシステムとして実装する研究に取り組んでいます。たとえば、画像診断支援のため、医用画像に潜む病変や病因を深層学習モデルによって自動検出・識別し、くわえてその根拠を専門医のもつ高度な読影論理や画像解剖学的知見とも関連付けて提示する手法や、がん放射線治療の効果向上・副作用低減のため、X線透視像から腫瘍の位置・形状の時間変化を追跡し、予測する数理的手法などの研究・開発を行っています。また、医療用機器・システムの開発企業との共同研究も積極的に推進しており、開発した技術の知財化と移転を通して研究成果の社会還元も図っています。

Radiological images acquired by using X-ray CT, fluoroscopy, and MRI can visualize what happens in the body and play important roles to achieve better diagnosis and treatment. To derive clinically useful information and findings from those radiological images, our department aims at studying and developing new methods and theories of computational intelligence including AI and machine learning technologies and implementing them as intelligent medical systems to advance the clinical diagnosis and treatment further. For example, we are developing intelligent systems that automatically detect lesions latently captured in the medical diagnosis images and classify them based on more clear explanations associated with medical evidence and practices in specialists’ diagnoses. The mathematical and computational methods to accurately track and predict the time-varying location and shape of tumors obscurely captured in X-ray images is another research topic for achieving more accurate radiation therapy. Also, we are actively advancing research collaboration with companies in the field of medical systems and making contributions to our society by releasing our developed technologies as intellectual properties.

研究内容紹介

  • 放射線治療装置班

    より安全で効果の高いがん放射線治療に向けて、腫瘍に合わせた正確な照射制御を実現する次世代型治療システム技術の研究に取り組んでいます。

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  • 医用画像診断支援班

    人工知能・機械学習技術を駆使して,X線CT画像など医用画像から病巣を検出・診断するコンピュータ支援診断システムの研究を行なっています。

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  • CT班

    X線CTによる画像診断の発展のため,より良質な画像を得る手段を追求し、評価の難しい新しい撮像技術を適確に評価する研究を行っています。

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