ニュース&トピックス
甲斐千遥 助教がRSNA (Radiological Society of North America)2025にて発表しました。
廣野悠太 客員技術研究員が第29回日本遠隔医療学会学術大会にて発表しました。
廣野悠太 客員技術研究員が第64回日本生体医工学会大会にて発表しました。
甲斐千遥 助教がThe 11th International Breast Density Workshopにて発表しました。
2025年4月
学部生7名が本研究室に配属されました。
分野紹介
情報化社会の発展に欠かせない技術として人工知能が注目されており、医療分野においても人工知能をいかに活用するかが焦点となりつつあります。本分野では、各種生体検査情報（画像や検査値など）を用いて、人工知能技術の社会実装の拡大につながる技術を研究し、その有効性を評価する研究を行っています。
メンバー
教員
放射線学科
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笠井 聡 （教授）
甲斐 千遥（助教）
研究員
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田森 秀明（客員技術研究員）
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廣野 悠太（客員技術研究員）
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石塚 紗智（研究補助技術員）
学部生
4年生：7名研究内容
医用データを用いた人工知能（AI）の開発および評価
医用データ解析に関する研究テーマにおいて、臨床施設や企業との連携により、社会実装まで視野に入れた研究を特徴としています 。
各研究テーマの概要を説明します。脳MRI画像を用いたグリオーマの治療支援AIに関する研究
悪性腫瘍の一種であるグリオーマの治療は患者にとって負担が大きい開頭手術後の病理検査で確定します。術前のMRI画像からAIを用いて分子マーカーと化学療法反応性を予測することで治療方針を提案し、患者の負担を減らすことを目的としています。慶應義塾大学病院、東京歯科大学との共同研究により、複数の病院からデータを収集した国内有数のデータベースをもとにAI研究を実施しています。
X線画像（静止画、動画）を用いた異常所見の早期発見に関する研究
検診などのプライマリケアで使用されることを想定した胸部単純X線画像やマンモグラムを用いた病気の早期検出に関するAIの研究を行います。特に、現在の研究の中心は、目視では確認できず、診断の対象とならないような異常のわずかな兆しをAIの目を通すことで抽出することです。胸部単純X線画像からは、呼吸機能や骨密度などの情報を含んでいる可能性が見つかってきています。マンモグラムを用いた研究では、乳がんの発症リスクを予測する研究を行っています。
胎児心拍数計測とモニタリングに関する研究
胎児の健康状態を把握するために胎児心拍の音声信号が測定されます。測定された胎児心拍から胎児の異常をモニタリングし、早期にアラートを提示するAIを研究しています。また、母体の心拍や他の音声信号が紛れ込むことがあり、胎児心拍と取り違える判断ミスを防ぐ信号源判定システムの研究開発も進めています。これらは医療機器メーカーと協力して製品化を目指しています。
生成AIに関する研究
ChatGPTに代表される生成AIは、医療領域でも研究が広がっています。本研究室でも画像版の生成AIの研究や医療データと言語領域で研究された基盤モデルを融合して、精度が高い診断や意思決定を支援する研究を行っています。
ゼミ行事
ゼミ
週2回、研究進捗報告を行っています。
フォトギャラリー
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研究室
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ゼミの様子
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専門家とのディスカッション
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読影実験の事前説明
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読影実験
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データ収集実験
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学会発表（ECR2025）
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KASAI2025
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デモ用機器操作①
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デモ用機器操作②
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笠井先生誕生日
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新潟医療福祉大学施設見学
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新潟医療福祉大学との合同研修会
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卒業研究発表会お疲れさま！
学術業績
～2024の業績はこちら
原著論文
・Chiharu Kai, Satoshi Kasai, Rei Teramoto, Akifumi Yoshida, Hideaki Tamori, Satoshi Kondo, Phan Thanh Hai, Nguyen Van Cong, Dinh Minh Tuan, Thai Van Loc, Naoki Kodama (2025) Classifying abnormalities in chest radiographs from Vietnam using deep learning for early detection of cardiopulmonary diseases. Front. Radiol. 5:1703927. doi: 10.3389/fradi.2025.1703927
・佐藤郁美，廣野悠太，甲斐千遥，吉田皓文，西山博久，児玉直樹，笠井聡．Convolutional Neural Networkを用いた超音波ドプラの信号源を分類するAIモデルの開発と判定精度の評価．看護理工学会誌 2025.Vol.13（印刷中）学会報告
2025
・山口朋己，甲斐千遥，中屋雅人，田森秀明，佐々木光，笠井聡．基盤モデルを用いたMRI画像における神経膠腫領域自動セグメンテーションの性能比較．第81回日本放射線技術学会総会学術大会 2025年4月13日・菅 将瑛，甲斐千遥，中屋雅人，佐々木光，笠井聡．術前MRI画像を用いたVision Transformerによる神経膠腫の1p/19q共欠失の予測．第81回日本放射線技術学会総会学術大会 2025年4月13日・廣野悠太，甲斐千遥、佐藤郁美、笠井聡．超音波ドプラ信号の分類タスクにおける半教師あり学習の有用性検討．第64回日本生体医工学会大会 2025年6月6日・Chiharu Kai, Tsunehiro Ohtsuka, Hitoshi Futamura, Satoshi Kasai. Breast Cancer Risk Assessment by Use of Estimated Compressed Breast Thickness from Mammogram. The 11th International Breast Density Workshop, June 4–6, 2025・甲斐 千遥，田森 秀明，廣野 悠太，石塚 紗智，近藤 敏志，笠井 聡．Low-Rank Adaptationを用いたVision Language Modelによるマンモグラムの放射線科レポート自動作成の初期検討．日本デジタル医学会 第1回学術大会．2025年10月18日・菅 将瑛，甲斐 千遥，田森 秀明，中屋 雅人，藤原 広和，佐々木 光，児玉 直樹，笠井 聡．術前MRI画像を用いた深層学習による低悪性度神経膠腫の分類手法の検討．日本デジタル医学会 第1回学術大会．2025年10月18日・竹田 悠馬，甲斐 千遥，田森 秀明，中屋 雅人，藤原 広和，佐々木 光，児玉 直樹，笠井 聡．YOLO11ｘ-segを用いた汎用性の高い神経膠腫セグメンテーションAIの検討．日本デジタル医学会 第1回学術大会．2025年10月18日・廣野 悠太，甲斐 千遥，佐藤 郁美，笠井 聡．AIを用いた胎児心拍数モニタリングにおけるポジショニング支援技術の開発．第29回日本遠隔医療学会学術大会．2025年10月25日・佐藤郁美，廣野悠太，甲斐千遥，吉田皓文，児玉直樹，笠井聡．超音波ドプラ信号の信号源分類におけるAIアルゴリズムと助産師の判定精度の非劣性検証．2025年度 日本生体医工学会東海支部大会．2025年11月22日・山口朋己，甲斐千遥，田森秀明，中屋雅人，藤原広和，佐々木光，児玉直樹，笠井聡．基盤モデルを用いた神経膠腫自動抽出手法に関するサブタイプ別に見た精度評価の検討．2025年度 日本生体医工学会東海支部大会．2025年11月22日・ Chiharu Kai, Sachi Ishizuka, Hideaki Tamori, Masato Nakaya, Hikaru Sasaki, Tsunehiro Ohtsuka, Satoshi Kasai. SEGMENTATION OF MEDICAL IMAGES USING DEEP LEARNING AND FOUNDATION MODELS. RSNA (Radiological Society of North America), 2025著書
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