| Project/Area Number |
23K24958
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| Project/Area Number (Other) |
22H03703 (2022-2023)
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Multi-year Fund (2024)
Single-year Grants (2022-2023) |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 62030:Learning support system-related
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
Uchida Hiroo 名古屋大学, 医学系研究科, 教授 (40275699)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
出家 亨一 埼玉県立小児医療センター (臨床研究部), 外科, 医長 (00845109)
森 健策 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (10293664)
城田 千代栄 名古屋大学, 医学部附属病院, 講師 (20378194)
牧田 智 名古屋大学, 医学部附属病院, 病院講師 (20718415)
田井中 貴久 名古屋大学, 医学部附属病院, 病院講師 (30378195)
小田 昌宏 名古屋大学, 情報基盤センター, 准教授 (30554810)
藤原 道隆 名古屋大学, 医学部附属病院, 病院教授 (70378222)
檜 顕成 名古屋大学, 医学系研究科, 特任教授 (90383257)
住田 亙 名古屋大学, 医学部附属病院, 病院講師 (70437044)
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| Project Period (FY) |
2022-04-01 – 2025-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥17,290,000 (Direct Cost: ¥13,300,000、Indirect Cost: ¥3,990,000)
Fiscal Year 2024: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2023: ¥5,980,000 (Direct Cost: ¥4,600,000、Indirect Cost: ¥1,380,000)
Fiscal Year 2022: ¥7,020,000 (Direct Cost: ¥5,400,000、Indirect Cost: ¥1,620,000)
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| Keywords | 食道閉鎖症 / 手術 / 胸腔鏡 / ナビゲーション / AI画像解析 / アノテーション / 鉗子 / 小児 / 低侵襲 / 画像解析 |
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| Outline of Research at the Start |
胸腔鏡下食道閉鎖症根治術のAI画像解析により、手術のメルクマール（迷走神経、奇静脈、気管食道瘻、上部食道盲端、下部食道）となる解剖構造を術中に表示するシステム、すなわち食道閉鎖症ナビゲーションシステムを作成し、安全に確実に手術を行えるようにする。ナビゲーションと同時に、食道閉鎖症手術手技（縫合結紮、剥離操作）をリアルタイムにAIで評価する。このAI評価を確立することで、より簡便で確実な、人の目による手術手技の評価方法を新しく確立し、応用していく。これらから、手術の上手さをだれもがわかるような具体的な表現で示すことを目指す
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| Outline of Final Research Achievements |
This study aimed to develop an AI-assisted intraoperative navigation and automated surgical skill assessment system for thoracoscopic repair of esophageal atresia, to support surgical safety and education. An AI model was trained to recognize the vagus nerve, a critical structure to avoid during surgery. Evaluation by 54 pediatric surgeons showed the AI identified anatomy significantly faster than novices (p<0.001) and performed comparably to experts (p=0.159). A real-time skill assessment model was also developed using suturing videos, evaluating smoothness, efficiency, and coordination. The model accurately classified lower- and higher-skill groups (95% and 88%, respectively), showing promise as a training tool.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究では、胸腔鏡下食道閉鎖症手術におけるAIナビゲーションと自動手技評価システムを開発した。AIは術中の迷走神経を高精度で認識し、解剖認識速度はNoviceより有意に速く、Expertと同等であった。また、鉗子動作の解析により縫合スキルをリアルタイム評価するAIモデルを構築し、改良後のスコア式では上位群88%、下位群95%の判別精度を達成した。AIと機械学習を用いた手術ナビゲーションと自動手技評価の両面で、臨床応用・教育応用への展開が現実的な段階に達しており、今後は実用性・再現性の検証と、さらに高度なスキル判定・教育支援システムへの発展が期待される。
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