画像診断学

Clinical Imaging

放射線医学・バイオイメージング

数理学的手法、機械学習を用いた臨床画像診断と死因究明画像診断の研究

保健学専攻

  • 修士課程/博士課程

教員構成

植田 琢也

植田 琢也教授

UEDA, Takuya Professor, M.D. Ph.D.

TEL:022-717-7481

E-Mail:takuedarad*rad.med.tohoku.ac.jp
(「*」を「@」に変換してください)

URL:http://www.cimage.med.tohoku.ac.jp/

その他の教員・スタッフ
  • 川住 祐介准教授

    Assoc. Prof.KAWASUMI, Yusuke

この分野の研究テーマ

  • 数理的手法を活用した臨床画像診断法の開発(植田)
  • 深層学習/人工知能AIの臨床画像診断への応用(植田)
  • 死亡時画像診断(川住)

研究キーワード

画像診断, 診断支援システム, イメージング, 数値流体力学, 死後画像診断

技術キーワード

CT, MRI, 超音波, 機械学習, 人工知能, 深層学習, コンピューター数値流体計算

分野の紹介

・本研究分野は、科学技術振興財団による戦略的創造研究推進事業(CREST)の「臨床医療における数理モデリングの新たな展開」に採択されており、血流動態の解析や幾何学的な画像解析など、臨床医師と数理科学者との協働による臨床医療分野への数理モデリングを応用した独自の研究を推進しています。 ・近年では、これまでの臨床学的視点・医用情報科学相方向からの視点の研究実績を生かし、また機械学習/人工知能AIの臨床医療への応用を積極的に推進しています。 ・また、死後画像診断法(オートプシーイメージング)の研究を行っています。法医学分野、画像診断学分野と協力してしっかりとした学術的背景にもとづいた死後画像による死因究明法の確立を目指しています。 ・本研究分野は、科学技術振興財団による戦略的創造研究推進事業(CREST)の「臨床医療における数理モデリングの新たな展開」に採択されており、血流動態の解析や幾何学的な画像解析など、臨床医師と数理科学者との協働による臨床医療分野への数理モデリングを応用した独自の研究を推進しています。 ・近年では、これまでの臨床学的視点・医用情報科学相方向からの視点の研究実績を生かし、また機械学習/人工知能AIの臨床医療への応用を積極的に推進しています。 ・また、死後画像診断法(オートプシーイメージング)の研究を行っています。法医学分野、画像診断学分野と協力してしっかりとした学術的背景にもとづいた死後画像による死因究明法の確立を目指しています。

Figure 1.画像診断領域における数理的手法
Figure 1.画像診断領域における数理的手法

主な論文

  • Ueda T. Computational Fluid Dynamics Modeling in Aortic Diseases. Cardiovasc Imaging Asia. 2:58-64. 2018
  • Ueda T. A geometrical characteristics study in patient-specific FSI analysis of blood flow in the thoracic aorta Advances in computational fluid?structure interaction and flow simulation: New methods and challenging computations. 29: 379?386, 2016
  • Ueda T. A pictorial review of acute aortic syndrome: discriminating and overlapping features as revealed by ECG-gated multidetector-row CT angiography. Insights Imaging 3: 561-571; 2012
  • Ueda T. Detection of Broken Sutures and Metal-Ring Fractures in AneuRx Stent-Grafts by Using Three-dimensional CT Angiography after Endovascular Abdominal Aortic Aneurysm Repair: Association with Late Endoleak Development and Device Migration. Radiology. 272: 275-83, 2014
  • Kawasumi Y. Distinction between saltwater drowning and freshwater drowning by assessment of sinus fluid on post-mortem computed tomography. Eur Radiol. 26: 1186-90; 2016

OB・OGの主な進路

国立大学教員、独立行政法人技術系職員、大学病院職員

担当教員より進学志望者へのメッセージ

数理科学における知見と臨床医療の二つのバックグラウンドを生かし、数値流体力学や機械学習・人工知能AIなど新たな方向性をめざした臨床画像の研究を行っております。医療分野に興味のある数理科学者/数理科学者・数理分野に興味のある医学者・臨床医療を行いながら研究に興味のある放射線技師などの社会人大学院生など幅広い人材を受け入れます。興味のある方はお気軽にご連絡ください。

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