| Project/Area Number |
21K12723
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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 90130:Medical systems-related
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
Oda Masahiro 名古屋大学, 情報基盤センター, 准教授 (30554810)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
古川 和宏 名古屋大学, 医学部附属病院, 病院講師 (70624310)
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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 |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | 認知と行動の関係解析 / 内視鏡支援システム / 内視鏡操作支援システム / 内視鏡操作支援ロボット |
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| Outline of Research at the Start |
医師の内視鏡操作をコンピュータで支援し自動化することで、個人の経験に依存しない治療が可能となる。医師が内視鏡操作を行う上で、視覚等による状況把握と判断を連続的に行い、それに基づいて操作を実行する。つまり状況の「認知」と「行動」が密接に連携して行われる。そのため医師の認知と行動の連携をデータドリブンで解析し、行動選択の仕組みを解明することが有効である。本研究では、(1) 医師の認知と行動を計測する枠組みの実現、(2) 認知と行動の連携のモデル化、(3) モデルを用いた認知と行動支援情報の提示及び (4) ロボットによる行動介入を通した内視鏡操作支援システムの開発を行う。
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| Outline of Final Research Achievements |
The purpose of this study is to realize an endoscopic operation support system based on the analysis of the relationship between cognition and behavior. To achieve this, we first developed a method to measure the cognition and behavior of physicians during endoscopic operations. Subsequently, we developed a cognition-behavior linkage model that can estimate behavior from cognitive information. This model was developed using a data-driven approach with deep learning. Additionally, we developed and evaluated a system to provide support information to physicians. With the cooperation of gastroenterologists, we conducted measurements and evaluations using the system, which demonstrated the ability to present useful treatment support information. On the other hand, it became clear that further adaptation to individual differences in endoscopic operation by physicians is necessary.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
従来の治療支援システムは、画像情報などの「認知」情報のみを使って支援情報生成を行うものが主流であった。本研究はそれだけでなく、治療操作つまり「行動」情報までも扱い、認知と行動の関連性をモデル化し治療支援システムに利用する。本研究を行う中で、治療操作を計測しデータ化する方法、形状データを解析する深層学習モデル構築を行い、その成果が国際会議でのOutstanding Paper Award受賞という形で認められた。本研究を行う中で、医師が行う治療操作には医師の個人差が強く影響し、個人差を考慮した方法の開発が必要との知見が得られた。本研究の成果は、今後の治療支援システムの高性能化に大きく貢献する。
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