本研究成果のポイント

◆AI（深層学習）と画像処理、グラフ理論を組み合わせて、顕微鏡画像から血管の形を自動で計測するソフトウェア「PAVSAT（パブサット）」を開発した。
◆PAVSATは曲がった血管や太さの違いまで正確に捉え、専門家の手作業に近い精度で、はるかに速く大量の画像を解析できる。
◆誰でも使えるオープンソースのソフトウェアとして公開しており、血管の発生、がん、脳血管など幅広い研究への活用が期待される。

論文名

PAVSAT: An Automated Blood Vessel Analysis Tool Using Deep Learning-Based Segmentation and Image Processing
（日本語タイトル：「PAVSAT：深層学習による領域抽出と画像処理を用いた血管自動解析ツール」）

著者

Ryozo Ishida, Naoi Hosoe, Anna Shimizu, Kazuhiro Takara, Yumiko Hayashi, Lamri Lynda, Hiroyasu Kidoya

石田　凌三（福井大学 医学系部門医学領域 血管統御学 学部生）
細江　尚唯（福井大学 医学系部門医学領域 血管統御学 大学院生）
清水　杏奈（福井大学 医学系部門医学領域 血管統御学／耳鼻咽喉科・頭頸部外科学大学院生）
高良　和宏（福井大学 医学系部門医学領域 血管統御学 助教）
林　弓美子（福井大学 医学系部門医学領域 血管統御学 助教）
ラムリ・リンダ（福井大学 医学系部門医学領域 血管統御学 助教）
木戸屋　浩康（福井大学 医学系部門医学領域 血管統御学 教授）（責任著者）

掲載誌

「BMC Bioinformatics」（ビーエムシー・バイオインフォマティクス）

DOI

10.1186/s12859-026-06505-0
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研究者情報

木戸屋 浩康 教授

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