放射線診断学・IVR学

基本情報

 

場所

学舎 11階

連絡先

TEL：06-6645-3831　MAIL：gr-med-radiology@omu.ac.jp

HP

https://ocu-radiology.jp/

 

教育方針

学部教育

• 画像診断学・核医学および、IVRの基本理論と手技について講義し、さらに理解を深めるため臨床現場において実際の診断手法や画像処理、治療手技について実習を行います。
• 診断学では各種画像診断方法の基本原理と撮像方法、実際の症例を通じた正常画像の理解と病変の抽出手法についての理解を深める教育を行います。核医学では医療用放射性同位元素とそれらを用いた放射性薬剤について充分な理解と知識を深め、それらを元に核医学検査の実際と用いられる装置について学習します。IVR学では基本的理念を理解し、実際の治療を通して手技を指導していきます。

臨床教育（研修医の育成）

• 上記学部教育に加え、日本医学放射線学会や日本インターベンショナルラジオロジー学会など各種学会専門医機構認定の専門医取得、核医学専門医取得を目指すため、学会発表や論文作成などを指導・支援しています。
• 放射線（画像）診断領域における指導方法としては、まずteaching fileの作成を日々実施し、各人がレビューできるようにしています。現在ではすでに1万例近くのteaching fileが作成されています。これに加え、毎週2回の放射線科内画像診断カンファレンス（中枢神経領域と全身領域）と他の10以上の診療科との画像カンファレンスを開催し、重要と思われる症例については特にインタラクティブな指導を心がけています。
• 附属病院だけでなく、多くの関連施設と連携して教育体制を整えており、多彩な症例経験を積むことが出来ます。また、全国で行われる院外の勉強会や研究会にも積極的に引率して指導しています。

研究指導

• 豊富な経験を有する各領域の専門家により、最新の知見をあわせ、研究指導を行っており、臨床研究とともに基礎研究も行っています。若手医師に対して、活発に発表や論文の指導が行われています。
• 臨床研究は、画像診断部門では、MRIを用いた脳温度計測やアミロイドの描出などの最先端の研究をおこない、成果を出しています。IVR部門では門脈圧亢進症に対する治療や肝癌治療、ラジオ波凝固療法に関連する基礎実験、臨床研究を行っています。また、各部門AIの研究も盛んです。

研究について

概要

• 研究を志す方は大学院への進学および博士号の取得も可能です。診断学・IVR学の各分野の指導医の元で多様な研究を行っており、新たな撮像技術・診断技術・治療法などをテーマとした研究を行える体勢を整えています。
• 国外留学に関してもUniversity of Bordeaux (France)・Thomas Jefferson University (USA)・Oregon Health Sciences University (USA)・University of Texas at San Antonio (USA)・University of Iowa (USA)・Lund University (Sweden)・ Malmo University Hospital (Sweden)・University of Bonn (Germany)・Aachen University of Technology (Germany)・Nantes University (France)などへの留学実績があります。

教室を代表する業績

• 門脈圧亢進症に対するIVR治療に関しては2020-2025年で25本もの論文を発表し、世界的にも有数の臨床研究を行っている。人工知能学教室との共同研究では多くの高いIF雑誌に掲載される論文を発表している。

論文

• Harada S, Yamamoto A, Jogo A, Kageyama K, Nakano M, Murai K, Matsushita K, Nishida N, Kaminou T, Miki Y. Transhepatic Antegrade Gastric Variceal Sclerotherapy: Comparing Outcomes with and without Initial Efferent Vein Embolization. J Vasc Interv Radiol. 2025 Jan;36(1):106-115. 
• Horiuchi D, Tatekawa H, Oura T, Shimono T, Walston SL, Takita H, Matsushita S, Mitsuyama Y, Miki Y, Ueda D. ChatGPT's diagnostic performance based on textual vs. visual information compared to radiologists' diagnostic performance in musculoskeletal radiology. Eur Radiol. 2025 Jan;35(1):506-516. 
• Matsushita S, Shimono T, Maeda H, Tsukamoto T, Horiuchi D, Oura T, Ishibashi K, Takita H, Tatekawa H, Atsukawa N, Goto T, Miki Y. Comparison of clinical and radiological characteristics of inflammatory and non-inflammatory Rathke cleft cysts. Jpn J Radiol. 2025 Jan;43(1):32-42.
• Atsukawa N, Tatekawa H, Ueda D, Oura T, Matsushita S, Horiuchi D, Takita H, Mitsuyama Y, Baba R, Tsukamoto T, Shimono T, Miki Y. Visualizing the association between the location and prognosis of isocitrate dehydrogenase wild-type glioblastoma: a voxel-wise Cox regression analysis with open-source datasets. Neuroradiology. 2025 Mar;67(3):553-562. 
• Takita H, Kabata D, Walston SL, Tatekawa H, Saito K, Tsujimoto Y, Miki Y, Ueda D. A systematic review and meta-analysis of diagnostic performance comparison between generative AI and physicians. NPJ Digit Med. 2025 Mar 22;8(1):175. 
• Mitsuyama Y, Tatekawa H, Takita H, Sasaki F, Tashiro A, Oue S, Walston SL, Nonomiya Y, Shintani A, Miki Y, Ueda D. Comparative analysis of GPT-4-based ChatGPT's diagnostic performance with radiologists using real-world radiology reports of brain tumors. Eur Radiol. 2025 Apr;35(4):1938-1947. 
• Ueda D, Uchida-Kobayashi S, Yamamoto A, Walston SL, Motoyama H, Fujii H, Watanabe T, Miki Y, Kawada N. Performance of a Chest Radiograph-based Deep Learning Model for Detecting Hepatic Steatosis. Radiol Cardiothorac Imaging. 2025 Jun;7(3):e240402. 
• Atsukawa N, Tatekawa H, Oura T, Matsushita S, Horiuchi D, Takita H, Mitsuyama Y, Omori A, Shimono T, Miki Y, Ueda D. Evaluation of radiology residents' reporting skills using large language models: an observational study. Jpn J Radiol. 2025 Jul;43(7):1204-1212. 
• Yamamoto A, Kageyama K, Jogo A, Sohgawa E, Kita R, Uchida-Kobayashi S, Takemura S, Tamori A, Kaminou T, Miki Y. Repeated ultraselective transcatheter arterial chemoembolization for hepatocellular carcinoma with portal vein thrombus. Br J Radiol. 2025 Aug 1;98(1172):1290-1297.
• Yamamoto A, Kageyama K, Jogo A, Sohgawa E, Nakano M, Hamuro M, Kimura K, Miki Y. Anterograde Recanalization and Repair of a Ruptured and Occluded Main Portal Vein via Transhepatic Catheterization of a Collateral Vein. J Vasc Interv Radiol. 2025 Aug;36(8):1374-1375.
• Takita H, Walston SL, Mitsuyama Y, Watanabe K, Ishimaru S, Ueda D. Comparative performance of large language models in structuring head CT radiology reports: multi-institutional validation study in Japan. Jpn J Radiol. 2025;43(9):1445-1455. 
• Takita H, Walston SL, Mitsuyama Y, Watanabe K, Ishimaru S, Ueda D. Comparative performance of large language models in structuring head CT radiology reports: multi-institutional validation study in Japan. Jpn J Radiol. 2025 Sep;43(9):1445-1455. 
• Yamamoto A, Sato S, Ueda D, Walston SL, Kageyama K, Jogo A, Nakano M, Kotani K, Uchida-Kobayashi S, Kawada N, Miki Y. Deep-learning-based prediction of significant portal hypertension with single cross-sectional non-enhanced CT. Eur Radiol. 2025 Sep 22. 
• Mitsuyama Y, Takita H, Walston SL, Watanabe K, Ishimaru S, Miki Y, Ueda D. Deep learning models for radiography body-part classification and chest radiograph projection/orientation classification: a multi-institutional study. Eur Radiol. 2025 Oct 22. 
• Matsushita K, Kageyama K, Yamamoto A, Jogo A, Harada S, Murai K, Nakano M, Takemori D, Norimasa T, Miki Y. Usefulness of balanced steady-state free precession for portosystemic shunts prior to balloon-occluded retrograde transvenous obliteration. Clin Radiol. 2025 Dec;91:107083. 
• Yonezawa H, Yamamoto A, Kageyama K, Sohgawa E, Nota T, Jogo A, Miki Y. Safety and Efficacy of Renal Sympathetic Denervation Using Percutaneous Radiofrequency Ablation, a New Hypertension Treatment. Acad Radiol. 2025 Dec 15:S1076-6332(25)01122-5. 
• Necker FN, Yamamoto A. Cinematic rendering of arterial thoracic outlet syndrome from intra arterial computed tomography angiography. J Vasc Surg. 2024 Aug;80(2):573. 
• Horiuchi D, Tatekawa H, Shimono T, Walston SL, Takita H, Matsushita S, Oura T, Mitsuyama Y, Miki Y, Ueda D. Accuracy of ChatGPT generated diagnosis from patient's medical history and imaging findings in neuroradiology cases. Neuroradiology. 2024 Jan;66(1):73-79. 
• Tatekawa H, Ueda D, Takita H, Matsumoto T, Walston SL, Mitsuyama Y, Horiuchi D, Matsushita S, Oura T, Tomita Y, Tsukamoto T, Shimono T, Miki Y. Deep learning-based diffusion tensor image generation model: a proof-of-concept study. Sci Rep. 2024 Feb 5;14(1):2911. 
• Ozaki M, Kageyama K, Kimura K, Eguchi S, Yamamoto A, Tanaka R, Nota T, Yonezawa H, Nishiofuku H, Sakai Y, Tani N, Jogo A, Terai M, Sato T, Ishizawa T, Miki Y. A rat-based preclinical platform facilitating transcatheter hepatic arterial infusion in immunodeficient rats with liver xenografts of patient-derived pancreatic ductal adenocarcinoma. Sci Rep. 2024 May 8;14(1):10529. 
• Oura T, Shimono T, Horiuchi D, Goto T, Takita H, Tsukamoto T, Tatekawa H, Ueda D, Matsushita S, Mitsuyama Y, Atsukawa N, Miki Y. Evaluation of cranial nerve involvement in chordomas and chondrosarcomas: a retrospective imaging study. Neuroradiology. 2024 Jun;66(6):955-961. 
• Ueda D, Matsumoto T, Yamamoto A, Walston SL, Mitsuyama Y, Takita H, Asai K, Watanabe T, Abo K, Kimura T, Fukumoto S, Watanabe T, Takeshita T, Miki Y. A deep learning-based model to estimate pulmonary function from chest x-rays: multi-institutional model development and validation study in Japan. Lancet Digit Health. 2024 Aug;6(8):e580-e588. 
• Yamamoto A, Hiraki T, Ikeda O, Nishimura J, Yasumoto T, Hasegawa T, Tamura Y, Inaba Y, Iwasawa T, Uka M, Takaki H, Kodama H, Okuma T, Yamakado K. Radiofrequency Ablation in Patients with Interstitial Lung Disease and Lung Neoplasm: A Retrospective Multicenter Study. J Vasc Interv Radiol. 2024 Sep;35(9):1305-1312. 
• Asano K, Kageyama K, Yamamoto A, Jogo A, Nakano M, Murai K, Yukawa-Muto Y, Odagiri N, Kotani K, Kozuka R, Kawamura E, Fujii H, Uchida-Kobayashi S, Enomoto M, Kawada N, Miki Y. Predictors of Immediate Deterioration of the Child-Pugh Classification From A to B After Transcatheter Arterial Chemo-Embolization for Treatment-Naive Hepatocellular Carcinoma. Cancer Med. 2024 Nov;13(21):e70367. 
• Higashiyama S, Katayama Y, Yoshida A, Inoue N, Yamanaga T, Ichida T, Miki Y, Kawabe J. Investigation of the effectiveness of no-reference metric in image evaluation in nuclear medicine. PLoS One. 2024 Nov 21;19(11):e0310305. 
• Ogawa S, Yamamoto A, Jogo A, Kageyama K, Sohgawa E, Ohira G, Kimura K, Tanaka S, Amano R, Takemura S, Ishizawa T, Miki Y. Embolization with or without portal vein stenting for bleeding ectopic jejunal varices in hepatopetal portal collaterals due to extrahepatic portal vein occlusion or stenosis after hepatobiliary and pancreatic surgery. Jpn J Radiol. 2024 Nov;42(11):1342-1351. 
• Horiuchi D, Tatekawa H, Oura T, Oue S, Walston SL, Takita H, Matsushita S, Mitsuyama Y, Shimono T, Miki Y, Ueda D. Comparing the Diagnostic Performance of GPT-4-based ChatGPT, GPT-4V-based ChatGPT, and Radiologists in Challenging Neuroradiology Cases. Clin Neuroradiol. 2024 Dec;34(4):779-787.
• Oura T, Tatekawa H, Horiuchi D, Matsushita S, Takita H, Atsukawa N, Mitsuyama Y, Yoshida A, Murai K, Tanaka R, Shimono T, Yamamoto A, Miki Y, Ueda D. Diagnostic accuracy of vision-language models on Japanese diagnostic radiology, nuclear medicine, and interventional radiology specialty board examinations. Jpn J Radiol. 2024 Dec;42(12):1392-1398.
• Matsushita S, Tatekawa H, Ueda D, Takita H, Horiuchi D, Tsukamoto T, Shimono T, Miki Y. The Association of Metabolic Brain MRI, Amyloid PET, and Clinical Factors: A Study of Alzheimer's Disease and Normal Controls From the Open Access Series of Imaging Studies Dataset. J Magn Reson Imaging. 2024 Apr;59(4):1341-1348.
• Nota T, Kageyama K, Yamamoto A, Jogo A, Sohgawa E, Yonezawa H, Murai K, Ogawa S, Miki Y. Feasibility of gel-like radiopaque embolic material using gelatin sponge and contrast agent for tract embolization after percutaneous treatment. PLoS One. 2023 Feb 3;18(2):e0281384. 
• Asano K, Kageyama K, Yamamoto A, Jogo A, Uchida-Kobayashi S, Sohgawa E, Murai K, Kawada N, Miki Y. Transcatheter Arterial Chemoembolization for Treatment-Naive Hepatocellular Carcinoma Has Different Treatment Effects Depending on Central or Peripheral Tumor Location. Liver Cancer. 2023 Mar 31;12(6):576-589. 
• Kageyama K, Yamamoto A, Jogo A, Sohgawa E, Izuta S, Himoto D, Kakimi A, Kita R, Miki Y. Identification of reversed portal flow on 4DCT and of factors contributing to reversed portal flow in patients with liver cirrhosis and portosystemic shunt before interventional radiology procedures. Hepatol Res. 2023 Mar;53(3):228-237. 
• Necker F, Yamamoto A. Intra-Arterial CT Angiography Cinematic Rendering in Peripheral Arterial Disease. Radiology. 2023 Apr;307(2):e221110.
• Tatekawa H, Matsushita S, Ueda D, Takita H, Horiuchi D, Atsukawa N, Morishita Y, Tsukamoto T, Shimono T, Miki Y. Improved reproducibility of diffusion tensor image analysis along the perivascular space (DTI-ALPS) index: an analysis of reorientation technique of the OASIS-3 dataset. Jpn J Radiol. 2023 Apr;41(4):393-400. 
• Jogo A, Yamamoto A, Mukai K, Kageyama K, Kaminou T, Miki Y. Transportal Balloon-Occluded Retrograde Transvenous Obliteration for a Pancreatic Arteriovenous Malformation Using the Outflow Debranching Technique. J Vasc Interv Radiol. 2023 May;34(5):927-931.
• Ueda D, Mitsuyama Y, Takita H, Horiuchi D, Walston SL, Tatekawa H, Miki Y. ChatGPT's Diagnostic Performance from Patient History and Imaging Findings on the Diagnosis Please Quizzes. Radiology. 2023 Jul;308(1):e231040.
• Horiuchi D, Shimono T, Tatekawa H, Tsukamoto T, Takita H, Matsushita S, Miki Y. Brain temperature remains stable during the day: a study of diffusion-weighted imaging thermometry in healthy individuals. Neuroradiology. 2023 Aug;65(8):1239-1246.
• Takita H, Matsumoto T, Tatekawa H, Katayama Y, Nakajo K, Uda T, Mitsuyama Y, Walston SL, Miki Y, Ueda D. AI-based Virtual Synthesis of Methionine PET from Contrast-enhanced MRI: Development and External Validation Study. Radiology. 2023 Aug;308(2):e223016. 
• Ueda D, Matsumoto T, Ehara S, Yamamoto A, Walston SL, Ito A, Shimono T, Shiba M, Takeshita T, Fukuda D, Miki Y. Artificial intelligence-based model to classify cardiac functions from chest radiographs: a multi-institutional, retrospective model development and validation study. Lancet Digit Health. 2023 Aug;5(8):e525-e533. 
• Mitsuyama Y, Matsumoto T, Tatekawa H, Walston SL, Kimura T, Yamamoto A, Watanabe T, Miki Y, Ueda D. Chest radiography as a biomarker of ageing: artificial intelligence-based, multi-institutional model development and validation in Japan. Lancet Healthy Longev. 2023 Sep;4(9):e478-e486.
• Takita H, Doishita S, Yoneda T, Tatekawa H, Abe T, Itoh Y, Horiuchi D, Tsukamoto T, Shimono T, Miki Y. Correlation between Phase-difference-enhanced MR Imaging and Amyloid Positron Emission Tomography: A Study on Alzheimer's Disease Patients and Normal Controls. Magn Reson Med Sci. 2023 Jan 1;22(1):67-78. 
• Matsushita S, Shimono T, Okuma T, Inoue T, Manabe T, Miki Y. Clinical and magnetic resonance imaging feature differences between solitary and multiple type Langerhans cell histiocytosis involving the craniofacial bone. Heliyon. 2022 Jan 11;8(1):e08741. 
• Shimazaki A, Ueda D, Choppin A, Yamamoto A, Honjo T, Shimahara Y, Miki Y. Deep learning-based algorithm for lung cancer detection on chest radiographs using the segmentation method. Sci Rep. 2022 Jan 14;12(1):727. 
• Higashiyama S, Yoshida A, Kawabe J. Predicting the prognosis of prostate cancer bone metastasis using the bone scan index and hot spots calculated using VSBONEⓇ bone scan index from Tc-99m-hydroxymethylene diphosphonate bone scintigraphy. Urol Int. 2022 Mar 4:1-7. 
• Ueda D, Ehara S, Yamamoto A, Iwata S, Abo K, Walston SL, Matsumoto T, Shimazaki A, Yoshiyama M, Miki Y. Development and Validation of Artificial Intelligence-based Method for Diagnosis of Mitral Regurgitation from Chest Radiographs. Radiol Artif Intell. 2022 Mar 2;4(2):e210221. 
• Ueda D, Yamamoto A, Onoda N, Takashima T, Noda S, Kashiwagi S, Morisaki T, Fukumoto S, Shiba M, Morimura M, Shimono T, Kageyama K, Tatekawa H, Murai K, Honjo T, Shimazaki A, Kabata D, Miki Y. Development and validation of a deep learning model for detection of breast cancers in mammography from multi-institutional datasets. PLoS One. 2022 Mar 24;17(3):e0265751. 
• Kageyama K, Yamamoto A, Jogo A, Sohgawa E, Hagihara A, Fujii H, Uchida-Kobayashi S, Kawada N, Miki Y. The Albumin-bilirubin score detects changes in the liver function during treatment for Budd-Chiari syndrome: a retrospective observational study. Intern Med. 2022 Apr 1;61(7):959-967. doi: 10.2169/internalmedicine.8020-21. Epub 2021 Sep 18. PMID: 34544949.
• Yoshida A, Ueda D, Higashiyama S, Katayama Y, Matsumoto T, Yamanaga T, Miki Y, Kawabe J. Deep learning-based detection of parathyroid adenoma by 99mTc-MIBI scintigraphy in patients with primary hyperparathyroidism. Ann Nucl Med. 2022 May;36(5):468-478. doi: 10.1007/s12149-022-01726-8. Epub 2022 Feb 18. PMID: 35182328.
• Nota T, Kageyama K, Yamamoto A, Kakehashi A, Yonezawa H, Jogo A, Sohgawa E, Murai K, Ogawa S, Miki Y. Safety and Feasibility of Contrast-Enhanced Computed Tomography with a Nanoparticle Contrast Agent for Evaluation of Diethylnitrosamine-Induced Liver Tumors in a Rat Model. Acad Radiol. 2023 Jan;30(1):30-39. doi: 10.1016/j.acra.2022.03.027. Epub 2022 Jun 6. PMID: 35680546.
• Honjo T, Ueda D, Katayama Y, Shimazaki A, Jogo A, Kageyama K, Murai K, Tatekawa H, Fukumoto S, Yamamoto A, Miki Y. Visual and quantitative evaluation of microcalcifications in mammograms with deep learning-based super-resolution. Eur J Radiol. 2022 Sep;154:110433. 
• Yonezawa H, Ueda D, Yamamoto A, Kageyama K, Walston SL, Nota T, Murai K, Ogawa S, Sohgawa E, Jogo A, Kabata D, Miki Y. Maskless 2-Dimensional Digital Subtraction Angiography Generation Model for Abdominal Vasculature using Deep Learning. J Vasc Interv Radiol. 2022 Jul;33(7):845-851.e8.
• Horiuchi D, Shimono T, Tatekawa H, Tsukamoto T, Takita H, Okazaki M, Miki Y. Frequency and imaging features of the adjacent osseous changes of salivary gland carcinomas in the head and neck region. Neuroradiology. 2022 Sep;64(9):1869-1877. 

主な研究内容

現在の主な研究テーマ

神経画像解析と人工知能（AI）技術の融合による診断精度向上と病態深層診断に迫る研究

生成AIおよび大型言語モデル（LLM）の医療応用最新のAI技術を放射線診療に安全かつ効果的に導入するための研究を行っています。診断支援と精度検証: GPT-4などのLLMを用いた脳腫瘍診断能の評価や、医師との比較研究をいち早く進めています 。教育・レポート支援: 若手放射線科医の読影レポート評価や、専門医試験問題に対する視覚言語モデルの有用性について検証しています 。信頼性の向上: AI診断における潜在的なバイアスの検証や、メタ解析を通じた客観的なエビデンスの構築に取り組んでいます 。

深層学習（Deep Learning）を活用し、従来画像を上回る画質の画像提供と撮像効率化の研究

深層学習（Deep Learning）を活用し、従来の限界を超える画質の向上と撮影の効率化を目指しています。高精細画像への変換（DLR）: 深層学習を用いた画像再構成技術により、低磁場MRIでの血管描出向上や、各種臓器における撮影の高速化・高画質化を追求しています 。仮想画像生成技術: 造影MRIからの仮想的なPET画像生成や、拡散テンソル画像の合成など、物理的な制約を超えた情報抽出技術を開発しています 。臨床応用の拡大: 頭部領域のみならず、婦人科領域における新たな撮像プロトコルの最適化を進行中です。

先進的MRI・PETによる神経変性疾患と脳腫瘍の解析微細な組織変化を捉える定量的指標（QSM, DTI, OGSE等）と分子イメージングを組み合わせ、疾患の個別化医療の提供

先進的MRI・PETによる神経変性疾患と脳腫瘍の解析微細な組織変化を捉える定量的指標（QSM, DTI, OGSE等）と分子イメージングを組み合わせ、疾患の個別化医療に貢献します。神経変性疾患のバイオマーカーを用いた髄液循環の評価や、最新のアルツハイマー病治療における画像変化の解析を行っています 。脳腫瘍の分子病態予測: 複数の画像パラメータ（マルチパラメトリック解析）と機械学習を組み合わせ、脳腫瘍の遺伝子変異や予後を非侵襲的に予測するモデルを構築しています 。微細構造の可視化: 細胞レベルの構造変化を鋭敏に捉える新たな撮像法（OGSE）を用い、腫瘍の質的診断や治療効果判定への応用を研究しています。

ラジオミクス（Radiomics）による診断支援画像特徴量の抽出および予後予測モデルの開発

大規模データとラジオミクスによる診断支援画像特徴量の抽出: 膨大な画像データから目視では困難な情報を抽出するラジオミクス（Radiomics）を用い、脳腫瘍や肺疾患などの診断・予後予測モデルの開発を行っています 。自動検出モデルの構築: オープンソースデータと自施設データを統合し、救急疾患や転移性病変の自動検出を目指した研究を推進しています。

放射線内用療法とセラノスティクスの研究

核医学分野では、治療（Therapy）と診断（Diagnosis）を一体化したセラノスティクス（Theranostics）の概念が主軸となっています。
大阪公立大学医学部附属病院では、I-131を用いた甲状腺癌・バセドウ病に対する治療に加え、ソマトスタチン受容体陽性神経内分泌腫瘍に対するLu-177を用いたPRRT（ペプチド受容体核種療法）を積極的に実施しています。これら各種内用療法の治療成績を評価するとともに、その成果を臨床研究へフィードバックしています。

脳血流シンチグラフィーおよび分子イメージングによる認知症の診断と研究

生成AIおよび大型言語モデル（LLM）の医療応用最新のAI技術を放射線診療に安全かつ効果的に導入するための研究を行っています。診断支援と精度検証: GPT-4などのLLMを用いた脳腫瘍診断能の評価や、医師との比較研究をいち早く進めています 。教育・レポート支援: 若手放射線科医の読影レポート評価や、専門医試験問題に対する視覚言語モデルの有用性について検証しています 。信頼性の向上: AI診断における潜在的なバイアスの検証や、メタ解析を通じた客観的なエビデンスの構築に取り組んでいます 。

人工知能（AI）を用いた門脈圧亢進症の推定

門脈圧亢進症は慢性肝疾患などを理由として、門脈圧が亢進することによる様々な症状、合併症の総称である。合併症は、食道胃静脈瘤出血、難治性腹水、肝性脳症、黄疸などであり、それぞれ致命的な疾患である。これらの門脈圧亢進症の診断基準のゴールドスタンダードは、門脈肝静脈圧格差（HVPG）測定であり、10㎜Hg以上を臨床的に有意な門脈圧亢進症と定義されている。HVPGはその他にも肝癌の発生頻度や慢性肝疾患患者の予後にも関連しており、欧州での肝疾患診療ガイドライン(Baveno VI Consensus Workshop 2015)でもHVPGは重要で測定すべきと考えられている。

本邦ではC型肝硬変患者が多いが、DAA(Direct acting antiviral)により効率な治癒状態(sustained virological response(SVR))が得られるようになった。しかし、DAAによる治癒後も門脈圧亢進症は継続するケースがみられ、依然門脈圧亢進症に留意する必要がある。また世界的には治癒困難なB型肝炎患者は4億人おり、そのうち3億人は東アジアに集中している。HVPG低下を目標とした薬剤が開発されているなど、肝炎の経過における門脈圧亢進症においてHVPGはその診断、経過観察、治療に重要な位置を占め続ける。

このようにHVPGは重要な検査値であるが、HVPG測定には、バルーンカテーテルを静脈から挿入し、肝静脈まで先進させて肝静脈楔入圧と、肝静脈圧を測定する必要がある。HVPG測定の大きな問題は、頚静脈から肝静脈にバルーンカテーテルを挿入するために、動脈の誤穿刺や気胸などのリスクがあり、入院必要とする検査であることである。そのため、低侵襲/無侵襲なHVPG推定法が必要とされている。

今回当科では、AIを用いてCT画像から門脈圧亢進症を推定できるかの研究を進めている。

腹部IVRにおけるC-arm CTの臨床的有用性に関する研究

フラットパネル技術や画像再構成方法の開発により、血管造影装置にて断面画像を再構築し標準的なCT装置と同様の画像（C-arm CT画像）を得ることが可能となった。従来は撮影中の動きに弱いC-arm CTの活用は動きを抑制しやすい脳血管内治療の領域が中心で、呼吸や臓器の動きを長時間抑制することが難しい腹部領域における活用は進んでいなかったが、近年の技術進歩により撮像時間の短縮が可能となったことで、腹部領域への応用が進みつつある。我々は腹部IVRへのC-arm CT画像の活用を探求している。

核医学領域における貴重な症例の発信

1978年に核医学の発展と啓蒙を目的として発足した核医学症例検討会は 症例報告の場として多方面に活用され貴重な症例が記録されている。
https://www.jstage.jst.go.jp/browse/nmj/-char/ja

臨床への取り組み

大阪公立大学（診断部門）放射線(画像)診断領域において、通常の読影業務においてだけでなく、毎週～定期の院内放射線科と10個以上の他科合同画像診断カンファレンスを実施し（放射線科医師のみならず他科若手医師だけでなく、そこに参加している学生、前期研修医に対してもインタラクティブな指導を心がけています）、結果がフィードバックされる体制を整えています。また院内だけでなく、院外の他科の大阪市立大学関連施設合同のカンファレンスにも招かれ、関連施設のデータまでフィードバックされる体制を整えています。既述のごとく豊富な臨床症例フィードバックを、皆で共有閲覧できるようデータベースを構築し、これを利用して臨床研究応用に役立てています。

（IVR部門）腫瘍性病変に対して動脈塞栓術や動注化学療法などの血管内治療、およびラジオ波焼灼術などの穿刺治療を行っています。閉塞性血管病変や大動脈瘤に対しては血管拡張術、ステント・ステントグラフト留置術などを行っています。静脈瘤や難治性腹水などの門脈圧亢進症に対しては静脈瘤塞栓術（BRTO、経皮経肝的静脈瘤硬化術など）や、自費診療となりますが、TIPS（経頸静脈肝内門脈大循環短絡術 ※2026年保険診療収載予定）などを行っています。

（核医学部門）放射性同位元素使用のための隔離病室(3床)において、I-131による甲状腺癌転移に対する放射性ヨード治療を行なってきたことが特色です。2022年1月からは、ソマトスタチン受容体陽性の神経内分泌腫瘍に対する、Lu-177によるペプチド受容体放射性核種療法（PRRT）を開始しました。前立腺がんに対しては、去勢抵抗性前立腺がんの骨転移に対する Ra-223による外来での治療を2017年から行っています。2026年からはPSMA陽性の去勢抵抗性前立腺がん遠隔転移に対するLu-177による治療を開始します。質の高い核医学診療の提供を目指し､他科・他学､地域の医療機関と連携して日々診療を行なっています。

スタッフ

 

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