2019 Fiscal Year Annual Research Report
安全性と患者・術者のベネフィットを最大化する超精密自動手術プラットフォームの創出
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16H02319
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
光石 衛 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (90183110)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
原田 香奈子 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (80409672)
鈴木 昌彦 千葉大学, フロンティア医工学センター, 教授 (10312951)
阿部 信寛 川崎医科大学, 医学部, 教授 (80284115)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 手術ロボット / 人工関節置換術支援ロボット / 骨切除 / 切除温度 / 機械学習 / バーチャルフィクスチャ / 半自動手術ロボット |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，術者の意図理解と学習機能を特徴とした手術支援により，安全かつ患者・術者双方のベネフィットを最大化する手術支援を実現することにある．具体的には，人工関節置換術を対象とし，人工知能や機械学習技術を応用することによって実現する．2019年度は次のことを行った．
(1)学習モデルに基づく安全性を高めた骨の切除方法の確立：人工関節置換術においては設置面を作成するために骨を切除する必要がある．骨を切除する際，骨の温度が50℃以上になると骨細胞の壊死が開始し，70℃以上になると回復不可能になる．このため，独自に開発した超硬ボードエンドミルを用いて，術具回転数，術具傾斜角，送り速度をパラメータとし，機械学習により工具温度をリアルタイムに推定するシステムを構築した．これにより，術者は切除温度が適切になるように切除条件を維持しながら術具を動作させることができる．
(2)手術部位のみを切除するための力制御による支援：術具等が拘束を必要とする範囲内で動作するようなバーチャルフィクスチャ機能を実現した．面内に拘束するだけではなく，指定するボリューム範囲内で術具が動作し，力によるフィードバックを術者へ可能とする手法について検討を行った．これによって，設置面の切除精度を保ちながら術具を医師が動作させることができる半自動型システムの実現が可能となり，安全性を高めることができる．
(3)半自動型ロボットの実現：ロボットへの術者からの操作力を直接制御に用いるアドミッタンス制御を実現した．骨切除時における操作力は切削反力と同時に検出されるのでこれらを分離する必要がある．ロボットの把持部に取り付けた二つの力センサを用いて切削時における操作力の推定を行うことによって制御システムを実現した．
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| Research Progress Status |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和元年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(7 results)
