| Project/Area Number |
24K06285
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 09070:Educational technology-related
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| Research Institution | Kagoshima University |
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Principal Investigator |
春松 敏夫 鹿児島大学, 医歯学総合研究科, 客員研究員 (70614642)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
家入 里志 鹿児島大学, 医歯学域医学系, 教授 (00363359)
大西 峻 鹿児島大学, 医歯学域鹿児島大学病院, 講師 (10614638)
川野 孝文 鹿児島大学, 医歯学域医学系, 准教授 (40457651)
村上 雅一 鹿児島大学, 鹿児島大学病院, 特任助教 (40825361)
藤野 明浩 慶應義塾大学, 医学部(信濃町), 教授 (50306726)
植村 宗則 神戸大学, 医学研究科, 非常勤講師 (50636157)
杉田 光士郎 鹿児島大学, 鹿児島大学病院, 特任助教 (50781514)
杉本 真樹 帝京大学, 付置研究所, 教授 (70398733)
武藤 充 鹿児島大学, 医歯学総合研究科, 客員研究員 (70404522)
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| Project Period (FY) |
2024-04-01 – 2027-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2024)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2026: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,820,000 (Direct Cost: ¥1,400,000、Indirect Cost: ¥420,000)
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| Keywords | 小児外科領域 / 先天性形態異常疾患 / 3Dホログラム / ミックスドリアリティ / 学習支援システム / 臨床意思決定 / DICOM解析 / 医用画像処理 / ３Dホログラム |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では患者のCTやMRIなどの術前あるいは術中の医療用画像を３Dポリゴンデータに変換し、MR(Mixed Reality)ゴーグルを用いて現実空間に３Dホログラムとして投影提示するMR技術を応用する。小児外科領域における先天性形態異常疾患に対する学習支援システムとして医学生や研修医の疾患理解の教育に使用するだけでなく、臨床現場における外科医の手術方針を含む包括的治療支援システムを構築する。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究は、CT・MRIから作成した3Dホログラムとミックスドリアリティ(MR)技術を活用し、小児外科領域の先天性形態異常疾患における診断・教育支援システムの開発に取り組んだ。研究計画に沿って、まずMRI DICOMデータから3Dモデルを構築する技術の確立に成功した。次に、作成した3Dモデルを実空間に投影し、TrackStar装置を用いた位置追跡システムを導入することで、2Dスクリーン上での操作性を向上させた。さらに、形態異常の複雑な3D構造を多角的に理解するため、複数の視点からの2D画像を活用する学習アプローチを開発した。研究期間において計画した通り、構築したシステムを用いた臨床意思決定支援（Decision Making）の初期評価を実施し、医学教育および臨床現場での有効性を確認した。当初の実施計画に沿った進捗が得られ、今後は症例データの蓄積とシステム改良を進め、教育・臨床応用への展開を目指す。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
研究ではMRI DICOMデータから3Dホログラムを構築する工程において、想定以上の技術的課題に直面している。特に、患者のMRI画像から得られたDICOMデータの臓器セグメンテーション作業が大きな障壁となっている。自動セグメンテーションツールを試みたものの、小児の先天性形態異常では複雑な構造や不明瞭な境界が多く、十分な精度が得られなかった。そのため、現在は手動セグメンテーションを中心に進めているが、一症例あたりの処理時間が当初の想定を大幅に上回っている。特に、肛門括約筋周囲の微細構造や複雑な筋肉の走行を正確に抽出するためには、鎖肛に対する専門的知識を持つ研究者が一枚一枚のスライスを注意深く確認する必要があり、一症例のセグメンテーションに約40〜60時間を要している。この課題に対し、作業効率化のための補助ツール導入や、セグメンテーション手法の改良を試みているが、質を維持しながら処理速度を向上させることは容易ではない。現在、計画の第一段階である「MRI DICOMデータからの3Dモデル構築」に注力しており、少数ながら高品質なモデルの作成に成功している。しかし、症例数の蓄積と次段階への移行には、セグメンテーション工程の効率化が不可欠である。研究チームは連携を強化し、この課題の克服に向けて鋭意努力を続けている。
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究では、現在直面している臓器セグメンテーション作業の効率化が最重要課題である。まず、セミオートマチックなセグメンテーションアルゴリズムに向けての検討を進め、手動作業の負担軽減を図るべきであると考えている。特に、肛門挙筋群の同定、抽出には難渋している。そのため、小児の先天性形態異常に特化したセグメンテーションパラメータの最適化に注力し、解析時間の短縮を目指す。また、セグメンテーションを行う研究者の‘目’の慣れも、時間短縮には有用であるが、2人目、3人目の育成にはまだまだ時間を要すると考える。症例を積み重ね、効率化を図って行く必要があると考える。
また、研究協力者間での作業分担を再構築し、医学的知識を持つ研究者による重要構造の判断と、技術者によるデータ処理の効率的な連携体制を強化する。具体的には、週次のオンラインミーティングを設け、症例ごとの課題共有と解決策の検討を行う。
さらに、一部の形態異常に焦点を絞ったモデルケースを設定し、少数の高品質な3Dモデルを早期に完成させることで、次段階であるTrackStar装置を用いた位置追跡システムの開発に着手する。これにより、並行して各工程を進めることが可能となり、全体の進捗を加速できる。加えて、関連する医療機関との連携を強化し、典型的な先天性形態異常症例のDICOMデータ収集を促進する。
最終的には、限られた研究期間内で質の高い成果を得るため、研究範囲を特定の形態異常に集中させ、そこで得られた知見と技術を他の疾患へと段階的に展開していく戦略を採用する。これにより、研究の深度と実用性を確保しつつ、効率的な研究推進を図る。
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