Project/Area Number |
23K17236
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Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Review Section |
Basic Section 90130:Medical systems-related
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Research Institution | Waseda University |
Principal Investigator |
大澤 啓介 早稲田大学, 理工学術院(情報生産システム研究科・センター), 助教 (80962117)
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Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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Keywords | 大腸内視鏡 / ロボット / ウォームギヤ / ソフトマテリアル / 内視鏡 / 大腸がん / 歯車 / 低侵襲 |
Outline of Research at the Start |
大腸がんは最も罹患数の多いがんの一つであるが、早期発見・治療することで完治可能であり、自然開口部から病変にアプローチできる軟性内視鏡が有用である。一方で、その操作には熟練を要する手技が必要である。この問題を解決するために、内視鏡先端で自走するデバイスがあれば、腸管を伸ばさずに内視鏡を大腸深部まで挿入することが可能になる。内視鏡先端で自走するデバイスの大きな課題として、①変化する大腸内径への対応と、②大腸内壁へのダメージの配慮、がある。そこで、本研究では、柔らかい歯車と弾性体の変形を組み合わせたやわらかギヤメカニズムにより、腸内に柔軟にフィットする自走式大腸内視鏡の実現に挑戦する。
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Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、内視鏡の大腸への挿入を簡単化するために内視鏡先端で自走するデバイスで簡素な機構を提案し、その原理を検証することである。先行研究では、ウォーム1個で4つの平歯車を駆動する機構を提案し、ブタ摘出大腸でテストの結果、十分な推進力を持っていることを明らかにした。一方で、硬い歯車を使用しているため粘膜の巻き込みや大腸内壁へのダメージが課題として残った。そこで、柔らかい歯車と弾性体の変形を組み合わせたやわらかギヤメカニズムにより、腸内に柔軟にフィットする自走式大腸内視鏡ロボットの実現に挑戦する。具体的には、①ソフトギヤの基礎構造検討、②有限要素解析による構造最適化、③自走式大腸内視鏡ロボットの開発、④生体組織を用いた評価を行う。本年度は、研究期間の初年度として、①ソフトギヤの基礎構造検討を行った。 まず、歯車設計ソフトウェアを使用し、ウォームとソフトギヤのモジュール、圧力角、歯数、転位係数をそれぞれ調節した。大腸内壁との接触方法を比較検討するため、つまり歯の側面で当てるのか歯先で当てるのかを比較するために歯車諸元を変えて数種類試作した。次に、硬度を変更することができるゴム材料に着目し、材料特性の調査を行った。最後に、光造形方式の3Dプリンタを用いて、プロトタイプを開発し、基礎的な駆動特性を評価した。大腸内視鏡トレーニングモデルを用いた評価実験では、ソフトギヤによる推進力が要求仕様を満たすことを確認した。
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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
【研究実績の概要】にて示したとおり、①ソフトギヤの基礎構造検討について当初予定していた内容について成果が得られ、概ね順調に進展していると判断した。
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Strategy for Future Research Activity |
本年度の成果を踏まえ、次年度は②有限要素解析による構造最適化と③自走式大腸内視鏡ロボットの開発を行う。
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