Challenge in developing a guide for surface identification of the lungs using deformation algorithm by deflation and bird-view function
| Project/Area Number |
21H03020
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 55040:Respiratory surgery-related
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
芳川 豊史 名古屋大学, 医学系研究科, 教授 (00452334)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
北坂 孝幸 愛知工業大学, 情報科学部, 教授 (00362294)
中尾 恵 京都大学, 医学研究科, 教授 (10362526)
中村 彰太 名古屋大学, 医学部附属病院, 講師 (20612849)
門松 由佳 名古屋大学, 医学部附属病院, 病院助教 (80878364)
後藤 真輝 名古屋大学, 医学部附属病院, 病院助教 (50844916)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥17,680,000 (Direct Cost: ¥13,600,000、Indirect Cost: ¥4,080,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2022: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2021: ¥9,230,000 (Direct Cost: ¥7,100,000、Indirect Cost: ¥2,130,000)
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| Keywords | シミュレーション / 胸腔鏡手術 / 肺癌 / 脱気変形 / 呼吸器外科 / 手術ガイド / バードビュー / 手術シミュレーション / ロボット支援下手術 |
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| Outline of Research at the Start |
肺は、術前CT画像は含気状態であるが、手術は脱気状態で行われるため、術前と術中の形態が大きく異なる。
画像技術の進歩により、微小な肺結節の検出が増え、その切除には、術前マーキングが必須である。また、区域切除において、現在行われている区域間面の同定法も確実とはいえず、現在の内視鏡カメラでは視野に限界がある。
本研究では, 侵襲的な処置をすることなく、真に低侵襲に微小肺結節を切除するために、微小結節の位置や区域間面の同定が正確に可能となるシステムを情報学的手法により構築する。また、バードビューカメラシステムを用い、肺表面の位置情報を術中にリアルタイムで、わかりやすく、正確にガイドすることを目指す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
2022年までに術前・術中CT画像と手術（胸腔鏡）画像をデータサイエンスとして利用できるように編集しデータベースを構築した。続いて、このデータベースを基に、情報学的処理を行い、脱気肺における肺微小結節や区域間面の予測モデルを構築した。さらに、脱気肺における肺内構造物の位置を推定するモデルに胸腔鏡画像における実際の脱気の状態を学習させることで、表面位置情報ガイドの創出を行った。この表面位置情報ガイドを実臨床で使用するために、レトロスペクティブな妥当性の検証を行った。
まずは、区域間面の位置同定が正確にできるのかについて、肺の区域切除における区域間面の描出について、本表面位置情報ガイドを用いた手法と、臨床で広く用いられているICGを用いた手法との比較を行った。16例のレトロスペクティブな検討であるが、12例でほぼ一致することを示すことができた。今後は、さらに精度を上げ、前向きに実臨床での使用を考慮した臨床研究を行う予定である。
続いて、2023年度も、バードビューカメラシステムの研究を進めた。カメラシステムの小型化に改良が必要であるが、複数個のカメラを組み合わせることで、通常の内視鏡カメラによる限定された視野でなく、手術側の片側胸郭全体を描出できるようになることを示すことができ、上記のガイドとの併用を今後行いたい。
最後に、胸腔鏡画像の認識と画像の描出の自動化についても、予備実験を開始した。これまでの種々の実験で位置合わせに時間を要することが分かったため、胸腔鏡画像内の動きに合わせて肺内構造物の変位をリアルタイムに推定する技術を開発していく予定である。
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| Research Progress Status |
令和5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5年度が最終年度であるため、記入しない。
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Report
(3 results)
Research Products
(22 results)
