| Project/Area Number |
23K28452
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| Project/Area Number (Other) |
23H03764 (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 (2023) |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 90130:Medical systems-related
Basic Section 90140:Medical technology assessment-related
Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section90130:Medical systems-related , Basic Section90140:Medical technology assessment-related
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| Research Institution | Kyushu Institute of Technology |
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Principal Investigator |
伊藤 高廣 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (10367401)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
黒崎 正行 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 教授 (80404094)
村上 直 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 准教授 (90443499)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥17,420,000 (Direct Cost: ¥13,400,000、Indirect Cost: ¥4,020,000)
Fiscal Year 2025: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2024: ¥4,940,000 (Direct Cost: ¥3,800,000、Indirect Cost: ¥1,140,000)
Fiscal Year 2023: ¥8,190,000 (Direct Cost: ¥6,300,000、Indirect Cost: ¥1,890,000)
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| Keywords | カプセル / 内視鏡 / 医療機器 |
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| Outline of Research at the Start |
サイズの制限されるカプセル内にいかにコンパクトな画像解析システムを実装できるかという学術的問いのもと、病変を自動認識するプログラムをカプセル回路に実装し、自走式の利点を活かして、病変を重点的に観察するよう停留・逆走動作に連動させることで、見落とし率を低減することを、腸管モデルや動物実験により検証する。大規模AIに頼らない特徴的知識を抽出しブラックボックスでない因果関係のわかる知能フィードバックを使用する。医療分野におけるコンパクトな知能フィードバックが学術的興味の対象である。本技術により自宅での検査を可能とし、大腸がんの早期発見や早期治療に貢献する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
サイズの制限されるカプセル内にいかにコンパクトな画像解析システムを実装できるかという学術的問いのもと、病変を自動認識するプログラムをカプセル回路 に実装し、自走式の利点を活かして、病変を重点的に観察するよう停留・逆走動作に連動させることで、見落とし率を低減することを、腸管モデルや動物実験に より検証する。大規模AIに頼らない特徴的知識を抽出しブラックボックスでない因果関係のわかる知能フィードバックを使用する。医療分野におけるコンパクトな知能フィードバックが学術的興味の対象である。本技術により自宅での検査を可能とし、大腸がんの早期発見や早期治療に貢献する。初年度は、次の３項目に力を入れて進めた。
１）カプセル走行機構の小型化（担当：伊藤）： カプセル内にカメラと回路のスペースを確保するため、走行機構を小型強力化した。
２）病変認識アルゴリズムの検討、開発、改良（担当：黒崎）： 二つの手法の提案とその融合手法の提案を行い、計算機シミュレーションにてその有効性を評価した。病変の形状のフィルタとして、円形、やひだの形状に合わせたフィルタなどを複数枚設計し、複数の特徴量を抽出する。領域内の認識では、着目点を頂点としたピラミッド構造で病変認識することにより、演算量を削減した。
３）搭載カメラからクリアな画像の取得できるボディ検討（担当：伊藤）： 三次元切削により、微小凸部のない、真球に限りなく近いカプセルドーム用金型を実現した。
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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
①カプセル走行機構の小型化（担当：伊藤）カプセル内にカメラと回路のスペースを確保するため、走行機構を小型強力化する。 ②病変認識アルゴリズムの検討、開発、改良を行う（担当：黒崎）二つの手法の提案とその融合手法の提案を行い、計算機シミュレーションにてその有効性を評価する。病変の形状のフィルタとして、円形、やひだの形状に合わせたフィルタなどを複数枚設計し、複数の特徴量を抽出する。領域内の認識では、着目点を頂点としたピラミッド構造で病変認識することで、演算量を削減する。 ③搭載カメラからクリアな画像の取得できるボディを検討する（担当：伊藤）三次元切削により、微小凸部のない、真球に限りなく近いカプセルドーム用金型を 実現する。 ④小型カメラと伝送装置による映像確認の実験を行い、自走式カプセル内視鏡の動作・性能を評価する（担当：村上）
は予定通り進んでいるため。
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| Strategy for Future Research Activity |
以下の３項目を中心に据えて進める。
１）小型カメラと伝達装置を搭載した映像確認の実験（担当：村上）カプセル用任意方向移動機構の最適設計手法を解明する（担当：伊藤）
２）検証実験によるシステム評価（担当：伊藤）自走式カプセル内視鏡を組立て、走行とカメラ映像の両立を腸管モデル内で評価する
３）医療アドバイスに基づく検証（担当：伊藤）腸管モデル内の走行と撮影が医療用に使用可能か医師による評価をもとに、改良する。
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