| Project/Area Number |
18F18377
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| Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 外国 |
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| Review Section |
Basic Section 61040:Soft computing-related
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| Research Institution | University of Hyogo |
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Principal Investigator |
小橋 昌司 兵庫県立大学, 工学研究科, 教授 (00332966)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
HOSSAIN MD BELAYAT 兵庫県立大学, 工学(系)研究科(研究院), 外国人特別研究員
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| Project Period (FY) |
2018-11-09 – 2021-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2020)
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| Budget Amount *help |
¥2,200,000 (Direct Cost: ¥2,200,000)
Fiscal Year 2020: ¥700,000 (Direct Cost: ¥700,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,100,000 (Direct Cost: ¥1,100,000)
Fiscal Year 2018: ¥400,000 (Direct Cost: ¥400,000)
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| Keywords | 整形外科手術支援 / 人工知能 / 手術支援 / 動画像解析 / 手術ナビゲーション / 手技認識 / 整形外科 / 深層学習 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
超高齢化社会の到来を背景に，関節置換術の手術症例数は増加傾向にある．手術予後の向上には，正しいアライメントでの骨切りや人工関節設置が有効であるとされており，同手術精度を向上するため，これまで様々なナビゲーションシステムやロボット手術が導入されてきた．一方，同手術は多くの工程で構成され，多くの手術器具が使用される．そのため器械出し看護師にとって，同手術の複雑な手順と手術器具を把握することは大きな負担であり，術中の器具の受け渡しのミス，手術時間延長による予後不良等の手術の質の低下につながる可能性がある．しかしながら，前述の通りこれまでのナビゲーションシステムは手術精度の向上が主眼であり，術者や看護師らの作業支援には注目されていなかった．
本研究では，術中に器械出し看護師を含む医療スタッフに対し，手術工程を通知する整形外科手術-人工知能ナビゲーションシステム(Orthopaedic Surgery AI Navigation System; OSAI System)を提案した．同システムでは，執刀医が行っている現時点の手術工程を自動認識し，周囲の助手や器械出し看護師に，次手術工程を通知し，必要な手術器具やその準備を提示する．本システムでは，執刀医がスマートグラスを装着するのみで実装可能であるため，非常に導入が容易で，安価である特徴を有する．
術者視点で取得した手術映像からの手術手技工程の自動認識法として，深層学習による画像解析技術に基づく2つの手法を提案した．Convolutional-LSTM networkに基づく手法の精度は59.9%であった．また，工程進行の時点検出に基づく手法では，TCCMの精度は83.1%，異常検知モデルの検出精度は平均二乗誤差が0.151であった.
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| Research Progress Status |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和2年度が最終年度であるため、記入しない。
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