|
検索したキーワードがページ内でハイライトします。
| RESET |
研究キーワード:京都大学における「医療機器」 に関係する研究一覧:3件
概要表示
折りたたむ
発表日:2026年9月4日
1
血液適合性高分子表面の「中間水」の直接観察に成功
―生体適合性材料の設計に向けた新たなナノスケール評価手法―
医療機器や人工臓器において、材料表面の血液適合性(抗血栓性)は極めて重要です。優れた血液適合性を持つポリ(2-メトキシエチルアクリレート)(PMEA)は、その表面に「中間水」と呼ばれる運動性の高い水和層を形成し、これがタンパク質吸着を抑制するバリアとして機能するという仮説が立てられていました。京都大学大学院工学研究科とテルモ株式会社は、共同研究により、液中周波数変調原子間力顕微鏡(FM-AFM)を用いて「中間水」の直接観察に成功しました。研究は、京都大学大学院工学研究科電気電子デジタル理工学専攻の小林 圭 准教授、Yilin Wang 博士後期課程学生らおよび...
キーワード:データ駆動/人工知能(AI)/医療機器/水和構造/高分子/生体適合性/評価手法/AFM/コーティング/シミュレーション/ナノスケール/原子間力顕微鏡/周波数/血栓/人工臓器/血液
他の関係分野:情報学複合領域数物系科学化学工学
概要表示
折りたたむ
発表日:2026年8月18日
2
8種類の色素性皮膚病変を高精度で判別
―診断根拠を可視化するAIを開発、医療現場への導入に期待―
近畿大学医学部(大阪府堺市)皮膚科学教室主任教授 大塚篤司、近畿大学病院(大阪府堺市)皮膚科専攻医・近畿大学大学院医学研究科医学系専攻博士課程 飯沼紀実らの研究グループは、京都大学(京都府京都市)大学院医学研究科皮膚科学教室助教 入江浩之、札幌医科大学(北海道札幌市)、広島大学(広島県東広島市)と共同で、通常のカメラで撮影した一般的な皮膚の画像から、8種類の色素性皮膚病変(しみ・ほくろ・皮膚がんなど)を自動で見分ける人工知能(AI)を開発しました。 これまでAIによる画像診断は、精度が高くても判断理由がブラックボックスであることが、医療現場で使用するうえでの障壁でした。今回開発したAI...
キーワード:AI/人工知能(AI)/医療機器/画像診断/医師
他の関係分野:情報学複合領域
概要表示
折りたたむ
発表日:2026年5月19日
3
ウェアラブル脳波計システム「ポリメイトGo」を産学連携で共同開発・製品化
―てんかん診断を容易にする在宅脳波測定への応用を可能に―
松本理器 医学研究科教授、保多隆裕 神戸大学特命教授、馬瀬隆造 株式会社ミユキ技研代表取締役社長らは、本学、神戸大学、株式会社ミユキ技研による三者共同研究によって、より生活環境に近い状態での持続的な脳波測定への応用が期待できるウェアラブル脳波計 「ポリメイト Go」 を開発し、本装置が医療機器として正式に認証され、保険診療の枠組みで利用可能になりました。 本成果は、大学における研究成果を、実臨床で使用可能な医療機器として社会実装した事例であり、在宅医療や地域医療への貢献が期待されます。...
キーワード:ウェアラブル/医療機器/産学連携/地域医療/てんかん/在宅医療/脳波
他の関係分野:情報学複合領域
京都大学 研究シーズ