マイクロCTとは，医療用のX線CT装置に比べて，大幅に空間分解能が向上したイメージング装置です．微小な対象物の内部構造を非破壊に観察できることから，これまでは主に産業用の非破壊検査装置として用いられてきました．近年では医療分野にも研究の幅が広がっており，特に病理標本や生体組織を対象とした立体構造解析が盛んに行われています．マイクロCTは，これまで観察が困難であった情報を医療にもたらす可能性がありますが，医療応用を想定した場合，低画質や膨大な撮影時間など多くの課題が残されています．私の研究では，画像処理による画質改善や画像再構成技術の開発により，マイクロCTの医療応用の促進を目的としています．ソフトウェア開発が主な研究となりますが，撮影対象に対する染色や造影方法も検討しており，ハード/ソフトの両面から課題解決に取り組み，社会実装を目指します．

多様な医用画像に対する画像処理アルゴリズムの開発に取り組んでいます．具体的には，上記のマイクロCTに関する技術開発に加えて，医療用CTからの医療用CT像のノイズ除去，OCT（光干渉断層撮影）断層像からの網膜構造抽出，腹腔鏡手術動画像からの出血検出など，機械学習・深層学習を応用した技術開発を幅広く行い，実用化に向けた取り組みを進めています．