臓器・血管などの生体組織の構造と力学特性、変形・損傷・破壊のメカニズムについて、工学的な観点から研究しています。力や変位の精密計測、画像計測、病理組織学的解析などを組み合わせることで、組織内部の微細構造とマクロな力学応答との関係を明らかにします。また、手術器具による圧縮・把持・牽引など、実際の手術操作を模擬した実験を行い、安全な操作条件や組織損傷の予測指標の確立を目指しています。

We investigate the structure, mechanical properties, and mechanisms of deformation, damage, and fracture in biological tissues such as organs and blood vessels from an engineering perspective. Combining precise force and displacement measurement, optical image tracking, and histopathological analysis, we elucidate the relationship between internal microstructure and macroscopic mechanical response. Furthermore, we conduct experiments simulating surgical procedures—such as compression, grasping, and traction using surgical instruments—to establish safe operational parameters and predictive indicators for tissue damage. 

[1]  K. Yamamoto, H. L. Mizuno, K. Hara, T. Yamakawa, H. Hontani, I. Sakuma, E. Kobayashi, "Investigating the Structural Responses of Medial Collagen and Elastin to Traction To Elucidate Mechanical Property Differences in Porcine Aorta and Pulmonary Artery", Acta Biomaterialia, Volume 217  355-368,  2026. 

[2] K. Yamamoto, K. Hara, E. Kobayashi, Y. Akagi, I. Sakuma, Tissue damage force estimation in porcine small intestine from its elasticity, International Journal of Computer Assisted Radiology and Surgery, vol.18, pp.587-594, 2023 

光は神経科学において、オプトジェネティクス、神経ネットワークの蛍光イメージング、脳機能の測定などに利用される極めて重要な手段です。しかし、生物組織による固有の光散乱や吸収のため、深部への到達には限界があります。この制限を克服するため、我々は、脳や生物試料内での光の伝播を制御することで、深部への光の送達と検出を可能にする先進的な音響光学技術を開発しています。

Light is a vital tool in neuroscience, widely utilized in optogenetics, fluorescence imaging of neural networks, and the measurement of brain function. However, inherent optical scattering and absorption by biological tissues limit its reach into deeper regions. To overcome this constraint, we are developing advanced acousto-optic technologies that control light propagation within the brain and biological specimens, enabling deep-tissue optical delivery and detection. 

[1] N. Yamamura, E. Okada, K. Nakagawa and S. Takagi, "Monte Carlo simulation of photon transport in a scattering-dominated medium with a refractive index gradient for acoustic light-guiding." Optics Continuum 1, 846-859 (2022).

[2] A. Ishijima, U. Yagyu, K. Kitamura, A. Tsukamoto, I. Sakuma and K. Nakagawa, “Nonlinear photoacoustic waves for light guiding to deep tissue sites.” Optics Letters 44, 3006-3009 (2019).

我々は、深層学習により心臓カテーテル電極信号から心筋膜電位分布を直接推定する技術を開発しました。この技術により、従来の物理モデルに基づく順問題・逆問題解析を経ずに、侵襲性の制約下でも不整脈起源部位を高精度に可視化することが可能となります。この逆問題解析手法を活用し、主に心臓電気生理学、とりわけカテーテルアブレーション治療における不整脈基質推定に焦点を当てています。さらに、次世代の低侵襲マッピング技術に関する研究も進めています。

We have developed a technology that directly estimates myocardial membrane potential distributions from cardiac catheter electrode signals using deep learning. This technology enables high-precision visualization of arrhythmia origin sites under invasiveness constraints, bypassing conventional forward-model-based inverse problem analysis. Leveraging this inverse-problem analysis approach, we focus primarily on cardiac electrophysiology—specifically arrhythmogenic substrate estimation for catheter ablation therapy. Furthermore, we are advancing research into next-generation minimally invasive mapping technologies.

我々は、深層学習によりセンサ信号からデバイスの形状・位置情報を直接推定する技術を開発しました。この技術により、複雑な物理モデルに基づく信号処理を経ずに、超音波プローブや血管内デバイスのリアルタイムかつ高精度な位置推定が可能となります。この信号解析手法を活用し、主に医用超音波イメージング、とりわけ低侵襲治療デバイスのセンシング・ナビゲーションに焦点を当てています。さらに、次世代のインテリジェント治療デバイスに関する研究も進めています。

We have developed a technology that directly estimates device shape and position information from sensor signals using deep learning. This technology enables real-time, high-precision localization of ultrasound probes and intravascular devices, bypassing signal processing based on complex physical models. Leveraging this signal analysis approach, we focus primarily on medical ultrasound imaging—specifically sensing and navigation for minimally invasive therapeutic devices. Furthermore, we are advancing research into next-generation intelligent therapeutic devices.