Multiple advanced video analysis to elucidate the 'complexity' of microsurgery
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21K09091
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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 56010:Neurosurgery-related
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
杉山 拓 北海道大学, 大学病院, 講師 (70748863)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
杉森 博行 北海道大学, 保健科学研究院, 准教授 (20711899)
松澤 等 新潟大学, 脳研究所, 非常勤講師 (70303170)
小笠原 克彦 北海道大学, 保健科学研究院, 教授 (90322859)
藤村 幹 北海道大学, 医学研究院, 教授 (00361098)
伊東 雅基 北海道大学, 大学病院, 助教 (10399850)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2021: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
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| Keywords | artificial intelligence / video analysis / surgical skill / adverse event / carotid endarterectomy / AVM / deep learning / artifcial intelligence / virtual reality / motion analysis / neurosurgery |
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| Outline of Research at the Start |
近年の技術進歩には目覚ましいものがある一方、脳神経外科領域では、これまでの治療を凌駕するほどの人工知能（AI）手術やロボット手術は未だ登場していない。これは、効果的かつ安全な手術はどういったものなのか？という本質的な問いに答えを見いだせていないことが原因と考えられる。本研究では、深層学習を駆使した多次元先端映像解析により、術前から手術の全工程を調査対象とし、‘複雑適応系’とも形容される外科治療の機能と安全性の源の分析を行う。この解明の先にアウトカム予測、イベント予測、スキル評価AIの開発などにつなげたい。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、外科手術の機能や安全性、術者スキルに関わる重要な要素を探索することであり、この先にアウトカム予測、有害イベント予測、術者スキル評価AIなどを目指すものである。
令和4年度は、頚動脈狭窄症に対する頚動脈内膜剥離術に焦点を当て、手術映像の解析に着手した。頚動脈を剥離する際の、頚動脈の動き（加速度）に着目し、これを手術映像から測定することで、“組織に対する愛護的な手術操作”の新たな指標とした。１１７例の頚動脈内膜剥離術中映像の網羅的解析により、この新たな指標が、手術スキルおよび手術合併症に相関する指標であることが証明された。また、この指標を用いることにより、どの様な剥離法が客観的に有用であるかを示すことが可能になった。本研究結果を、現在英語論文として投稿し、under revisionである。
また、微小脳血管吻合のトレーニング映像を用いて、術具の先端を自動追跡する深層学習アルゴリズム、手術操作の対象となる微小血管をセグメンテーションするアルゴリズムの作成を開始した。術具の軌道分析・組織の変形ともに、微小血管吻合における手術スキルに相関する指標となり得ることが証明された。また、これにより、微小血管吻合トレーニングにおける課題提示が可能となった。本研究結果を、現在英語論文として投稿し、under revisionである。
また、新たに術中の出血イベントを抽出するAIアルゴリズムの作成に着手を開始し、脳動静脈奇形手術に焦点を当て、解析中である。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
令和4年度は、頚動脈内膜剥離術におけるビデオ分析で、論文成果を達成しつつあり、また、新たに微小血管吻合において2つのアルゴリズムの生成に成功した。ついで、術中のイベント抽出するアルゴリズムの作成も新たに開始しており、研究はおおむね順調に進展していると言える。
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| Strategy for Future Research Activity |
本年度の研究業績の論文化を推進し、1本の原著論文を受理まで到達すること、さらに2本の論文を投稿準備するところである。新たに開始したAVM手術における出血イベントの抽出アルゴリズムを学習強化していく方針で、手術の安全性や術者の技量レベルに関与する重要因子の探索を継続する方針である。長期的には、ヴァーチャルリアリティシミュレーション映像の解析、手術室における人の行動解析など、未だ着手していない手術関連映像の解析に解析を広げていく方針である。
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Report
(2 results)
Research Products
(3 results)
