NAIST / Biomedical Imaging Intelligence Laboratory NAIST / 生体画像知能研究室

AI for the next era of biomedical imaging. 次世代の医用画像を切り拓くAI。

We design intelligent systems for segmentation, reconstruction, registration, and clinically grounded image understanding across radiology and intervention.

セグメンテーション、再構成、位置合わせ、そして臨床現場に根ざした画像理解まで、放射線画像と治療支援のための知能システムを設計します。

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Spatiotemporal Analysis of Swallowing Movement via 4DCT4DCTを用いた嚥下運動の時空間分析

This project focuses on the spatiotemporal analysis of swallowing mechanics using four-dimensional computed tomography (4DCT), a dynamic imaging modality that acquires volumetric CT data at multiple successive time points to capture the motion of anatomical structures over time. Swallowing is a highly coordinated neuromuscular process involving the simultaneous movement of dozens of structures including the tongue, hyoid bone, larynx, pharynx, and esophagus. Dysphagia — impaired swallowing — is a clinically important condition associated with aspiration pneumonia, malnutrition, and reduced quality of life, particularly in elderly and neurologically impaired populations. A precise, quantitative understanding of swallowing kinematics is therefore essential both for clinical diagnosis and for the development of targeted rehabilitation strategies.

本研究は、四次元CT（4DCT）を用いた嚥下動態の時空間分析に取り組んでいます。4DCTは連続した複数の時点で体積CTデータを取得する動態撮像モダリティであり、解剖学的構造の動きを経時的に捉えることができます。嚥下は、舌・舌骨・喉頭・咽頭・食道など多数の構造が関与する高度に協調されたの神経筋プロセスです。嚥下障害（嚥下困難）は誤嚥性肺炎・栄養不良・QOL低下と関連する臨床的に重要な状態であり、特に高齢者や神経障害患者に多く見られます。

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Sex and Age-related Analysis of Cortical and Trabecular Bone Density in the Femur and Lumbar Spine Using a Large-scale CT Database大規模CTデータベースを用いた大腿骨と腰椎における皮質骨・海綿骨密度の性別・年代別解析

This project extends the analysis of cortical and trabecular bone mineral density (BMD) to explicitly incorporate sex as a stratification variable, building on a dataset of 110 subjects aged between 50 and over 90 years with a female-dominant composition reflecting the clinical epidemiology of osteoporosis. The inclusion of both male and female subjects across multiple age decades enables a rigorous investigation of how biological sex modulates the trajectory of age-related bone loss in each of the two main bone compartments and at two clinically important skeletal sites — the proximal femur and the lumbar spine.

本研究は、50歳から90歳超にわたる110名（骨粗鬆症の臨床疫学を反映した女性多数構成）のデータセットを基に、皮質骨・海綿骨のBMD解析に性別を層別化変数として明示的に組み込んだ拡張研究です。複数の年代にわたる男女被験者の包含により、生物学的性別が各骨区画の年代別骨量減少軌跡にどのような影響を与えるかを厳密に調査することが可能となっています。

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Depthmap-based 2D–3D Reconstruction of the Hand Bones from a Single-View Radiograph for the Diagnosis of Deformity and Treatment Planning変形診断と治療計画のための単一X線画像からの深度マップを用いた手骨の2D-3D再構成

This project focuses on the reconstruction of a metrically accurate three-dimensional representation of hand bones from a single X-ray image, which is a fundamentally ill-posed problem due to the loss of depth information inherent to 2D radiographic projection. In a standard X-ray, multiple 3D structures are compressed along the projection rays into a single image, making it impossible to directly recover the original geometry without additional assumptions or learned priors. Nevertheless, solving this problem has strong clinical relevance, particularly for deformity assessment and surgical planning, where access to 3D information is crucial but CT acquisition may be costly, time-consuming, or associated with higher radiation exposure.

本研究は、単一X線画像から手骨の計量的に正確な三次元表現を再構成することを目的としています。これは2D放射線投影に固有の深度情報の損失により根本的に不良設定な問題です。標準的なX線では複数の三次元構造が投影光線に沿って単一画像に圧縮されるため、追加の仮定や学習済み事前情報なしに元の形状を直接回復することは不可能です。しかし、この問題の解決は臨床的に強い関連性を持ちます。特に変形評価と外科的計画において三次元情報へのアクセスが重要ですが、CT撮影はコストや時間・より高い被ばく線量の問題があります。

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