本研究室では、生体知識と医用画像を対象とした数理とデータ科学、人工知能(AI)や機械学習のイメージング・診断・治療への応用に関する研究を行っています。
Keywords: Machine intelligence, Statistical modeling, Automated diagnosis and therapy
M2 大矢 友貴君が情報処理学会 コンピュータビジョンとイメージメディア研究会で CVIM奨励賞 を受賞
人間健康科学系専攻の 大学院説明会 が開催されます
京都大学大学院医学研究科 人間健康科学系専攻 知能医工学研究室 が発足しました
Megumi Nakao
本研究では,治療時のイメージングに対する制約や限界に対し、部分観測 に基づいて生体をより深く理解し、治療に直結する情報を生成する深層イメージング技術を探求している.新たに開発した Image-to-graph convolutional network により、2次元X-ray画像から輪郭が視認できない腹部臓器の3次元形状や変形を推定できることを確認した.(共同研究: 京大病院 放射線治療科)
本研究では肺がん切除術を対象として,手術時のカメラ画像に対して微小結節の位置同定と予測切除ガイド を重畳可視化するバーチャルマーキングの実現を目指している.肺の虚脱変形モデルと手術映像における肺形状の認識技術を研究開発の核として,臨床における利用を想定したプロトタイプシステムの開発を目指している. (共同研究:京大病院 呼吸器外科, AMED ACT-M 2017-20)
CT画像内に生じた金属アーチファクトは診断や手術計画,放射線治療等,多くの臨床分野において問題となっており,複雑な欠損画素の復元は課題である.本研究では,複数の歯科金属から生成される広範囲な画素欠損を伴うアーチファクトを対象に3次元敵対的生成ネットワークの枠組みの構築を目指している.(共同研究:イーグロース株式会社, 奈良医科大学)
本研究では,患者固有の三次元CT画像に基づいて半自動でシミュレーション画像を生成する臓器切除プロセスマッピングを提案した.肺切除の進展に伴って変化する臓器外形や血管構造等の術中解剖の可視化を達成すること,手前計画や医学教育への有効性を確認した. (共同研究: 京大病院 呼吸器外科,肝胆膵移植外科)
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