研究メンバーと実績
本ページでは、国内外の学会・フォーラムにおける発表や、共同研究、社会実装に向けたプロジェクトなど、これまでの研究実績をご紹介しています。AI技術の応用や大規模データ解析による予防医療の推進など、私たちの研究活動がどのように社会に貢献しているのかをご覧いただけます。
研究開発メンバー
森 進
創業者｜代表取締役CEO
ジョンズホプキンス大学 (JHU) 医学部放射線科 教授
JHU 脳画像科学センター所長、JHU 高解像度MRIセンター所長を歴任
日本核磁気共鳴医学会名誉会員 (2019)
国際核磁気共鳴医学会Gold Medal (2018)
過去100年で最も影響のあった論文15選
Neuro部門選出 (2015)（Radiology誌）
総論文引用数 62,491**｜H-index 112**
Dr. N.M. 主任研究員
日本企業の研究所で7年勤務したのち、ジョンズホプキンス大学（JHU）で30年以上研究員として勤務。30本以上の論文に貢献し、2025年から株式会社エムに参画
K.N. 研究開発エンジニア
理工系大学院で脳MRIを主軸とした解析ツールの開発を行う。JHUへの留学経験もあり、論文及び国際会議の発表経験を複数有する。
H.M. 研究開発エンジニア
理工系大学院で医療AI技術の研究に従事。研究のみならずアプリケーション開発の知識も有し、インフラおよびフロントエンドの開発も行う。
論文
2023年
JAMA Network Open
Characterization of Brain Volume Changes in Aging Individuals With Normal Cognition Using Serial Magnetic Resonance Imaging
本研究では、個人レベルで正常な認知能力を持つ集団における局所的な脳容積の変化の縦断的パターンを特徴付けることにより、脳の老化プロセスに対する理解が深まり、加齢に伴う神経変性疾患の予防に役立つ可能性があります。
2022年
BRAIN COMMUNICATIONS
Brain atrophy in middle age using magnetic resonance imaging scans from Japan’s health screening programme
本稿では、2015年から2019年にかけて3つの参加施設から13,980名の被験者の脳T1強調MRI画像を取得し、予備的な定量分析を行った結果を報告する。自動セグメンテーション解析を適用し、様々な脳構造における加齢依存的な容積減少を観察した。続いて、スキャンプロトコルの影響と、データを統合するためのキャリブレーションの実現可能性を調査した。最後に、脳萎縮の程度は、認知症の既知の4つの危険因子、すなわち血糖値、高血圧、肥満、およびアルコール摂取量と相関していた。
Journal of Healthcare Engineering, 2019
NMR Biomed. 2018
論文 (MRICloud技術を使った他者の論文)
International Journal of Neuroscience, 2021
学会発表
2025年8月 京都
第66回 日本人間ドック・予防医療学会学術総会
演題：フレイルを予防する：画像を用いた脳と筋肉の管理
本発表では、フレイル予防のための脳MRIを用いたMVision healthと胸腹部CTを用いたMVision bodyの有用性について解説いたしました。
2025年7月 高知
第28回 日本臨床脳神経外科学会
演 題：日本に眠る健常人脳MRIデータの大量解析と生活習慣病としての認知症マネジメントへの応用
本発表では、日本国内に蓄積された健常人の脳MRIデータを大規模に解析し、その結果をもとに、認知症を生活習慣病としてとらえたマネジメントへの応用可能性について考察しました。
2025年6月 京都
第34回 日本脳ド ック学会総会
演題：脳ドック画像データベースの未来
本発表では、脳ドックにおける画像データベースの現状と課題を踏まえ、今後の利活用の可能性やAI技術との連携による精度向上、予防医療への貢献について提案を行いました。
2025年2月 京都
特別講演
第54回 日本神経放射線学会
演題：日本に眠る健常人脳MRIデータの大量解析と生活習慣病としての認知症マネジメントへの応用
本発表では、日本国内に蓄積された健常人の脳MRIデータを大規模に解析し、その結果をもとに、認知症を生活習慣病としてとらえたマネジメントへの応用可能性について考察しました。
2025年1月 香港
基調講演
Scientific Forum on Innovation and Technologies for Cerebrocardiovascular Health
本フォーラムにて、AIを活用したヘルスケア技術（AI-enabled healthcare technology）に関する発表を行いました。
2024年11月 福島
第43回 日本認知症学会学術集会
演題：脳ドックデータ大量解析から見える未病時の脳健康状態について
本発表では、脳ドックによって収集された膨大な健常者データを解析することで、症状が現れる前の「末病状態」における脳の健康状態を可視化し、将来的な認知機能低下リスクの把握や予防医療への応用可能性について考察しました。
2024年9月 香港
招待講演
Hong Kong International Biotechnology Forum and Exhibition (BIOHK2024)
本フォーラムにて、招待講演を行いました。
2024年9月 福岡
特別講演
第22回
日本神経理学療法学会学術大会
演題：MRI画像のビッグデータと人工知能を用いた脳疾患医療の未来展望
本講演では、MRI画像から得られる膨大なデータとAI技術を組み合わせることで、脳疾患の診断・予測・治療にどのような革新がもたらされるのかについて、最新の研究動向と今後の医療応用の可能性が紹介されました。
2024年6月 名古屋
シンポジウム講 演
第8回
脳神経外科認知症学会学術総会
演題：脳ドックが拓く認知症時代の社会貢献
本発表では、超高齢社会を迎える中で、脳ドックが果たすべき新たな役割について考察しました。脳ドックを通じた「見えない変化の可視化」が、認知症時代の新たな社会インフラとなる未来像を提示しています。
2024年9月 福岡
シンポジウム講演
第22回
日本メディカルAI学会学術総会
演題：脳神経画像AIのヘルスケアへの応用
本発表では、脳MRIなどの神経画像にAI技術を組み合わせることで実現する、次世代ヘルスケ アの可能性について紹介しました。特に、健常段階での変化を検出することで、未病対策への応用が期待されます。
2024年6月 広島
教育講演
第33回 日本脳ドック学会総会
演題：脳ドック画像利用の将来：認知症マネジメントへの応用
本発表では、脳ドックで取得されたMRI画像を活用し、認知症の早期発見やリスク評価に役立てる取り組みについて紹介しました。A今後の脳ドックの社会的意義と、認知症マネジメントへの応用の展望が示されました。