| Project/Area Number |
21K17788
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 61020:Human interface and interaction-related
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| Research Institution | Tokyo Institute of Technology |
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Principal Investigator |
宮藤 詩緒 東京工業大学, 情報理工学院, 助教 (90883497)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
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| Keywords | 顕微鏡縫合 / 訓練システム / ゲーミフィケーション / 医療VR / 技能伝達 / ビデオシースルーHMD / XR HMD / 訓練 / 物体検出 / 練習効率化 / 医療器具検出 / 熟練者技術獲得支援 / 脳神経外科手術 / ダイナミックワーピング / ビジュアルフィードバック / リアルタイムトラッキング |
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| Outline of Research at the Start |
脳神経外科医が手術を行うまでには、1万針の顕微鏡縫合練習が必要であると言われている。顕微鏡縫合練習は、各自で行うことが一般的であり、現状では熟練者からの技能伝達の場や時間は十分に設けられていない。本研究では、上級者の技術要素を深層学習により明らかにし、練習者との差分を視覚的に伝達することで技術を効率的に伝達する。また、練習と本番の差を埋めることを目的とした練習中動画への表示を行うことで本番に許容できるまでの技術習得を支援する顕微鏡縫合技能獲得支援手法を提案する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，脳神経外科医が行う顕微鏡縫合を対象とし，上級者の技術要素を練習者へ視覚的に伝達することで，顕微鏡縫合練習の効率化を図る．
今年度は，昨年度提案したVRヘッドセット（VR HMD）内で顕微鏡縫合中のフィードバックを可視化する訓練方法について，実際の脳神経外科医に本訓練システムを使用していただき，意見を元にシステムの改善を行った．具体的には，訓練システムをビデオシースルーヘッドセット（Video See-through HMD）を用いた実装に変更することで，視点を動かした際の立体感の増強，現実環境の取り入れを可能とした．また，縫合の各動作によるフィードバック内容をより的確にするため，音声認識を使用した動作遷移認識を実装に組み込んだ．
そして，脳神経外科研修医を対象とした被験者実験を行い，本研究の有用性を検証した．本実験により，本訓練システムは診察の合間など，多忙な医師の日常的な訓練に本システムを取り入れ可能であると評価された．
また，練習者の顕微鏡縫合中の視線をHMDから取得し，初心者と中級者の視線分析を行い，2者間で術具の位置と視線の相関に差が生じることを明らかにした．さらに，各レベルで必要となる訓練項目を策定し，レベルに合わせた異なる訓練項目を実装した．
以上の内容を論文にまとめ，査読付きの国内学会で発表を行なった．また，査読付き国際学会に提出を行い，HCI分野のトップカンファレンスであるCHI2024での採択が決定した．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
実際の脳神経外科研修医を対象とした提案システムの被験者実験を行い，結果を論文としてまとめた．
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| Strategy for Future Research Activity |
HCI分野のトップカンファレンスであるCHI2024での発表を行う．
また，術具認識の手法変更や精度改善を含む初心者用の訓練システムの改善を行う予定である．
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