研究テーマ

CTやMRIをはじめとする医用画像診断装置の進歩に伴い、一検査あたりの画像枚数が年々増加しています。画像診断における医師の負担を軽減し、かつ診断精度の向上を目的としたコンピュータ支援診断／検出(computer-aided diagnosis/detection, CAD)ソフトウェアの開発を進めています。これまでに、胸部CT画像の肺結節検出、頭部MRA画像の脳動脈瘤検出、造影CT画像の出血検出などのCADソフトウェアを開発しています。また、CADソフトウェアの実用化後を見据えた継続的な性能改善手法に関する研究にも取り組んでいます。

臨床現場における治療方針の決定には、疾患の状態や患者背景、画像所見など、さまざまな情報を総合的に評価する必要があります。そこで、臨床情報および画像情報を用いて、患者ごとの治療方針の決定を支援する予測手法を開発しています。具体的には、原発性肺癌患者の予後予測、卵巣がんの術式選択のための浸潤予測、ならびにステントグラフト内挿術後の合併症や再治療の必要性の予測に取り組んでいます。