進行中または最新の研究
基盤モデル構築：
TotalFM: An Organ-Separated Framework for 3D-CT Vision Foundation Models
3D-CTボリュームデータと言語表現の対応を効率的に学習する基盤モデルフレームワークであり、臓器ごとに分離した学習により計算効率と高解像度表現を両立しました。ゼロショットでの異常有無判定で既存モデルと同等以上の性能を示し、実臨床データに基づく3D-CT基盤モデルの実装指針を提示しました。
読影に対するAI出力の影響調査：
Eye tracking as a tool to quantify the effects of CAD display on radiologists’ interpretation of chest radiographs
胸部X線読影時に、CADの検出結果が読影開始とともに表示（Concurrent Reader型）されることの影響について、Eye-trackingを用いて定量化した研究です。Bounding-box表示により病変への初回注視は早まる一方、読影時間や視線走査が増加するなど、AI提示様式が読影行動そのものを変化させることを示しました。
Presented at RSNA 2025 (Radiological Society of North America Annual Meeting), November 30 - December 4, 2025, Chicago, IL, USA