サブドメインデータを用いた手術シーン認識と術中危険予測の実現

Research Project

Project/Area Number	24K03262
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 90110:Biomedical engineering-related
Research Institution	Nagoya University
Principal Investigator	小田昌宏名古屋大学, 情報基盤センター, 准教授 (30554810)
Co-Investigator(Kenkyū-buntansha)	森健策名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (10293664) 藤原道隆名古屋大学, 医学部附属病院, 病院教授 (70378222) 諸岡健一熊本大学, 大学院先端科学研究部(工), 教授 (80323806)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2028-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥18,720,000 (Direct Cost: ¥14,400,000、Indirect Cost: ¥4,320,000) Fiscal Year 2027: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2026: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2025: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000) Fiscal Year 2024: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000)
Keywords	手術シーン認識 / サブドメインデータ生成 / 術中危険予測 / 危険状況表現環境構築
Outline of Research at the Start	本研究では、自律的な外科手術支援ロボット実現に必須となる、術中画像からの危険予測手法の開発と、その実現に必要な手術シーン認識手法の開発を行う。手法開発に必要な術中の実データ収集には膨大な時間とコストを要するため、データ収集コストの低いサブドメインデータ（手術を近似表現した環境で収集されたデータの集合）を用いた認識及び推定モデル構築を通して、ターゲットドメインである術中画像ドメインに適用可能な手法構築を行う。本研究は「手術シーン認識手法の開発」と「危険予測手法の開発」の2フェーズで推進し、サブドメインにおける生成データを活用しながら、実際の手術環境に適応した手法を開発する。