研究課題
若手研究
染色が不要で，かつ定量的な診断が可能なラベルフリー組織診断技術である「定量位相イメージングを用いたディジタル組織診断」において，ナノスケールの構造変化を抽出可能なマーカーとして定量位相画像の空間自己相関長を用いることを新たに提案した．乳がん組織の良性-悪性判別を行い，空間自己相関長マップの平均対標準偏差値が良性，悪性グレード1，2，3の非隣接グレード間識別に有用であることを示した．
光工学
本研究により，定量位相画像の空間自己相関長は乳がん組織の良性-悪性診断に有用であることが示された．今後は機械学習等の発展も手伝い，複数のマーカーを複合的に用いた多角的な診断が要求されると予想される．その点で，新たな病理マーカーを確立できたことの学術的意義は大きく，また，本研究が目指す簡単で正確な診断技術が支える医療社会の実現に向けた社会的意義も大きいと考える．
