| Project/Area Number |
25H00717
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Medium-sized Section 20:Mechanical dynamics, robotics, and related fields
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
川嶋 健嗣 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (40300553)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
長岡 英気 東京科学大学, 大学院医歯学総合研究科, 准教授 (30526463)
宮嵜 哲郎 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 講師 (60734481)
曽我部 舞奈 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 助教 (80788951)
只野 耕太郎 東京科学大学, 総合研究院, 准教授 (90523663)
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| Project Period (FY) |
2025-04-01 – 2029-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2025)
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| Budget Amount *help |
¥45,500,000 (Direct Cost: ¥35,000,000、Indirect Cost: ¥10,500,000)
Fiscal Year 2025: ¥22,100,000 (Direct Cost: ¥17,000,000、Indirect Cost: ¥5,100,000)
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| Keywords | 手術ロボット / 誘導制御 / 内視鏡画像 / 機械学習 / 深度推定 |
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| Outline of Research at the Start |
狭小な挿入点が拘束条件となる手術支援ロボットにおいて，単眼内視鏡の２次元画像から機械学習を用いて，臓器などの障害物を含めた空間情報を推定する．その情報とロボットの姿勢と各関節のトルクの情報を含めて関節空間に変換，障害物を回避する最適経路探索法を提案，ロボットの誘導制御を実現する．空間情報の推定モデルは，実際の手術画像と生成AIで作成した画像を合わせて学習することで，体動やスモークなどのアーチファクトに対応可能とし，深度推定を誤差1㎜以下の実現を目指す．また，最適経路探索法では，取得した障害物とロボットの情報を関節空間へ変換することで，関節トルクの変動と到達時間の両者を小さくすることを目指す．
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