| Project/Area Number |
20K12053
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 62010:Life, health and medical informatics-related
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| Research Institution | Osaka Electro-Communication University |
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Principal Investigator |
Watanabe Kaoru 大阪電気通信大学, 総合情報学部, 教授 (50298832)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
沼田 哲史 大阪電気通信大学, 総合情報学部, 准教授 (20411481)
陳 延偉 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (60236841)
上善 恒雄 大阪電気通信大学, 総合情報学部, 教授 (70388396)
埜中 正博 関西医科大学, 医学部, 教授 (90577462)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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| Keywords | ブレインシフト / 臓器変形 / OpenCV / 特徴点 / メタバース空間 / SLAM / 脳モデリング / 手術ナビゲータ / DICOM特徴点 |
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| Outline of Research at the Start |
本研究の概要は以下の通りである。①同一患者のCTとMRIのDICOM（Digital Imaging and COmmunications in Medicine）を領域分割する。②CTやMRIの明瞭領域データを教師としてCTやMRIのDICOMを強化学習し、正確に領域分割（濃淡値の正規化・明瞭化）する。また、3D Slicerで手術前後の領域分割したDICOMの大きさ・位置姿勢を合わせる。③DICOMの大きさ・位置姿勢を合わせ、手術前後の膨大な3D特徴点対応を抽出する。④3D特徴点対応を利用してDICOMボクセルの物理パラメータを同定し、脳の変形モデリングを作成する。
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| Outline of Final Research Achievements |
We constructed software to detect intraoperative brain shift with high accuracy by extracting 3D feature points and their corresponding points from preoperative and postoperative DICOM data. The software automatically detects intraoperative brain shift by extracting areas where CT and MRI are poor at using supervised machine learning and superimposing the corresponding 3D feature points from pre- and postoperative DICOM data. Also, a new type of coronavirus infection occurred at the beginning of the research, causing the university and hospital to be closed for an extended period of time. A new type of coronavirus infection occurred at the beginning of the study, causing the university and hospital to be closed for an extended period of time. In other words, what had previously been done in person could now only be done remotely. In this study, such medical DX was also incorporated into the research, creating a surgical metaverse space where doctors could also gather remotely.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
病院では、多数のDICOMがCTやMRIで撮像・保存されている。そこで、CTやMRIが個々に得意な領域(悪性腫瘍・骨・動脈瘤・神経・血管など)を撮像したDICOMを重畳させる。次に、術前術後のDICOMペア間で3D特徴点マッピングを抽出する。これより、外科手術ナビゲーションにおいて医師に術中の臓器変形が提示できる可能性が開ける。医師は患者の手術が正確に実施でき、患者の術後の生活の質を高めることができる。また、新型コロナウイルス感染症よりDXの重要性が認識された。そこで、CTやMRI由来のDICOMを合し、それを遠隔カンファレンスで医師が利用できるような外科手術用のメタバース空間を構築した。
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