Automatic tracing system for surgical instruments using color code and IOT

2018 Fiscal Year Annual Research Report

• Project/Area Number: 16H05265
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 安原 洋 東京大学, 医学部附属病院, 教授 (50251252)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 深柄 和彦 東京大学, 医学部附属病院, 准教授 (70323590) ; 村越 智 東京大学, 医学部附属病院, 講師 (10647407) ; 齋藤 祐平 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (90422295)
• Project Period (FY): 2016-04-01 – 2019-03-31
• Keywords: 手術器具 / 手術機械 / 鋼製小物 / 個体識別 / QRコード / 画像処理 / 自動認識

Outline of Annual Research Achievements

最初に微小QRコードを貼付した手術用器具の滅菌耐性について、貼付方法の検討を行った。当初識別子を手術器具に貼付するために市販の医療機器専用接着剤（Loctite®）を識別子を被覆する形で使用したが、通常の滅菌条件138℃、18分では、多くの個体で剥離することが確認された。また、剥離を免れた識別子においても、白濁のためプロトタイプの識別子読み取り装置での認識は全く行うことができず、この段階で手術器具用接着剤使用は断念した。代替貼付剤として、ポリマー樹脂を使用する方針としたが、それと並行して手術器具の認識精度を高めるために、手術器具認識システムの改良の取り組みを開始した。
識別子読み取り装置は8年前に作成されたため、最初はWindows SE、その後Windows 7をベースにしてソフトウェアが組み立てられていた。また、予備実験においては鋼製小物のCADデータを独自に作成していたが、複雑な構造の鋼製小物には対応できず、今回新たに本格的なCADデータを外注にて作成した。作成されたCADデータは精細であるために、これまでのものと比較して容量も大きく、これまでの個体識別子読み取り装置のメモリで6個まで記憶可能であったものが、2個までしか記憶できないこととなった。
この問題を克服するため、Windows 7をWindows 10に更新する方針としたが、Windows 10ではこれまでのPCが対応不能で、個体識別子読み取り装置の操作のために使用していたPCそのものを交換することとなった。交換にはソフトウェア移動のための専用ソフトを使用し、装置自体の更新を行うことができた。
一方の新たなポリマー樹脂については、貼付の付着力は良好で、透明性も保たれ2回の洗浄、滅菌操作においても十分に耐性が保たれていることが確認された。

Research Progress Status

平成30年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

平成30年度が最終年度であるため、記入しない。