| Project/Area Number |
16F16108
|
|---|
| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
|
| Allocation Type | Single-year Grants |
|---|
| Section | 外国 |
|---|
| Research Field |
Medical systems
|
|---|
| Research Institution | Kyushu University |
|---|
Principal Investigator |
橋爪 誠 九州大学, 先端医療イノベーションセンター, 名誉教授 (90198664)
|
|---|
| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
JANG JONGSEONG 九州大学, 先端医療イノベーションセンター, 外国人特別研究員
|
|---|
| Project Period (FY) |
2016-07-27 – 2019-03-31
|
| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2018)
|
| Budget Amount *help |
¥2,200,000 (Direct Cost: ¥2,200,000)
Fiscal Year 2018: ¥100,000 (Direct Cost: ¥100,000)
Fiscal Year 2017: ¥1,100,000 (Direct Cost: ¥1,100,000)
Fiscal Year 2016: ¥1,000,000 (Direct Cost: ¥1,000,000)
|
|---|
| Keywords | Surgical navigation / Medical image analysis / Object tracking / Artificial Intelligence / Image fusion / Medical image anaysis |
|---|
| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、ロボット支援前立腺癌根治手術における人工知能を用いたナビゲーションシステムの構築を目的として研究してきた。
最初の年度において、光学的センサーと超音波、位置情報登録システムなどを用いて、前立腺、膀胱、尿道との境界を解剖学的に識別する方法を確立した。
最終年度においては、ロボット手術のリアルタイム内視鏡画面から、ディープラーニング手法とregional proposal network(RPN)を用いることで、鉗子先端を追尾し、鉗子先端を識別し、枠組みで囲んだ状態で抽出するソフトウエアを開発することができた。本技術には、人工知能を用い、鉗子先端を追尾するソフトウエアの改善を図った。RPNの技術は、非常に複雑な手術画面における鉗子先端の抽出を可能とするものである。人工知能を用いたソフトウエアの訓練用データとテスト用データとして臨床データを確保することができ、精度の向上を図ることができた。これにより鉗子先端位置周辺の解剖学的医用画像情報を重畳して、手術ナビゲーションをもちいることでより安全・確実な誘導を可能とすることができるようになる。
しかしながら、まだ実臨床における手術ナビゲーションシステムとして利用するには、frame rateが少なく、精度の向上との間にはトレードオフの関係にあり、まだロバーストなパフォーマンスを発揮するには不十分と言わざるを得ない。今後の解決策としては、これまでの位置情報は２Dカメラからの情報であったので、単独のカメラではなく、二個以上のカメラを用い、ステレオ技術を導入し、３D情報とすることで、鉗子先端の位置情報をさらに正確に把握でき、臨床用に本システムを応用することができるようになると考える。
|
| Research Progress Status |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| Strategy for Future Research Activity |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
|
