2019 Fiscal Year Annual Research Report
軟組織を対象とした手術ナビゲーションのための臓器位置・変形計測に関する研究
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16H03191
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| Research Institution | Tokyo Medical and Dental University |
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Principal Investigator |
中島 義和 東京医科歯科大学, 生体材料工学研究所, 教授 (40343256)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
斎藤 季 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 特任助教 (00646466)
中冨 浩文 東京大学, 医学部附属病院, 准教授 (10420209)
小山 博史 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 教授 (30194640)
金 太一 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (90447392)
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| Project Period (FY) |
2016-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 臓器変形トラッキング / 手術支援 / 形状計測 / 非接触計測 / ブレインシフト |
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| Outline of Annual Research Achievements |
高精度な手術ナビゲーションを実現するためには，術中における臓器移動の補正に加え，脳外科手術中に生じるブレインシフト(脳の変形)や外科手術中に生 じる肝臓など軟組織の変形を補正することが求められる.手術ナビゲーションシステムでは，術中における患部の移動量を補正するため，随時，患部の位置を計 測し更新する.現在，臨床に導入されている手術ナビゲーションシステムでは，計測方式に関わらず，位置計測用のマーカを臓器の対象部位に固定・留置する必 要がある.臓器へのマーカの固定は，皮膚や筋肉組織の切開などの外科的な侵襲を伴うだけでなく，時にマーカが術野の一部を覆ってしまい手術行為を妨げる要 因になり得る.また，マーカを固定する方法は，骨などの固い組織に対しては十分であるが，脳や肝臓など柔らかく変形を生じる組織に対しては，固定が難し く，さらに変形量の捕捉に十分な空間分解能を得るために多くのマーカを必要とすることから，適しているとは言い難い.これら軟組織に対しては，非接触計測 が有効である. 我々は，軟組織表面を対象とし，非接触でかつマーカを使わない移動量ならびに変形量の計測手法を確立した.まず，臓器表面をスキャンし3次元形状を得る. 同時に，texture(模様)を取得し，textured形状を生成する.Textureは，変形量計算における対応点探索に利用して変形量推定の安定化ならびに高精度化を図 る.脳，皮膚ならびに腹腔内臓器の多くはその表面にtextureを有している.形状に加えてtextureを利用することで，安定にかつ高精度に移動量と変形量を推定 できる.本手法は，軟組織を対象とした移動・変形計測を実現する手法であり，軟組織手術ナビゲーションを実用化に導くものである.
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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
Textured形状計測，臓器移動・変形追跡を術具位置姿勢誘導のための立体PMシステムに実装した.光学マーカレスで且つ誘導誤差1 mm，1°以下を目指し，パラメータの最適化および手法の改良を行った．パラメータの最適化は，特に，計測レーザパターンを照射するレーザプロジェクタの光学パラメータの推定精度を向上させることを目的とする．また，臓器表面におけるレーザ光のボケ(スポット径の増大)の影響を画像処理により補正することで，光学計測の精度をさらに高めた．形状再構成では，サブサンプリングと信号補間最尤推定により位相差シフト法における位相計算精度を高めた．レーザ光計測の高精度化と，形状再構成アルゴリズムの高精度化，ならびにそれらによる計算量の増大に対応するための並列計算システムの実装を進めた. システム実装においては，前年度までに実施した経時変化する術中(2.5次元-2.5次元)の空間統合のみならず，術前手術計画空間と術中術野空間(3次元- 2.5次元)の空間統合を実現する手法の提案，実装および検証を行った.この実装により，術前にCT画像やMR画像など術前画像上で行った解析結果や手術計画などを，術野で直接，直観的に確認できるようになった．また，3次元画像(術前画像)上ならびに2.5次元画像(術中画像)上での画像特徴量計算と，それらの対応計算について，手法の提案，アルゴリズムの実装，ならびに精度・安定性・計算速度のバランスをとったチューニングを行った.
さらに，本研究の性能を検証するため，動物摘出臓器をつかった実験を行い，臨床に向けた研究的実験を行い，臨床での可能性を確かめた.
また，当該技術を英語論文誌で発表するとともに，国際会議，国内会議等で発表し，ディスカッションを通して学術的フィードバックを得た.
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| Strategy for Future Research Activity |
近赤外線光によるイメージングは，ヘモグロビンの検出性能が高い．まず，提案システムを近赤外波長光に対応させ，血管抽出処理パラメータにチューニングを施し，肝臓など難組織臓器の血管検出性能を向上させる．つぎに，これまでに研究開発を進めてきた臓器変形トラッキングアルゴリズムを，抽出した血管画像にたいして適用し，またパラメータをチューニングし，臓器変形トラッキングの安定性ならびに高精度化を図る．
また，2019年度に研究をすすめた新しいアルゴリズムについて，検証を進める．具体的には，臓器表面におけるレーザ光のボケ(スポット径の増大)の影響を画像処理により補正するアルゴリズム，形状再構成においてサブサンプリングと信号補間最尤推定により位相差シフト法における位相計算精度を高めるアルゴリズム，レーザ光計測の高精度化と形状再構成アルゴリズムの高精度化ならびにそれらによる計算量の増大に対応するための並列計算システムの実装の各技術について，それぞれの効果や適用限界も含めた定量的性能評価を進め，システムへの実装を進める．
臨床適用可能性に関するシステム全体の性能検証については，COVID 19 の状況も鑑みながらも，2020年度は動物実験による開発システムの性能検証実験を進める．血管検出性能向上の効果を心停止前の豚肝臓にたいして行い，血管抽出性能向上の定量評価や，システムのユーザビリティ評価についても検証を進める．
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Research Products
(5 results)
