2020 Fiscal Year Annual Research Report
Anatomical structure-driven endoscopic surgery assistance – toward contents-based surgical navigation
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17H00867
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| Research Institution | Nagoya University |
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Principal Investigator |
森 健策 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (10293664)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
北坂 孝幸 愛知工業大学, 情報科学部, 教授 (00362294)
小田 昌宏 名古屋大学, 情報学研究科, 助教 (30554810)
三澤 一成 愛知県がんセンター(研究所), 分子腫瘍学分野, 研究員 (70538438)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | コンピュータ外科 / 画像処理 / 知能ロボティクス / 医用画像 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
(1) 内視鏡手術プランニング自動生成法の開発 内視鏡手術の計画を解剖学的名称により記述する手法の検討を行った。例えば胃がんの手術では処理を行う血管やリンパ節の順序がほぼ決まっている。そこで、過去の手術内容と解剖学的構造に基づいて、手術計画をプランニングするシステムの開発を行った。
(2) 仮想画像と実画像の対応づけ CT画像などから得られる仮想的な内視鏡画像と実際の内視鏡映像とを対応付ける手法を検討した。手術映像からシーンを認識し、仮想的な内視鏡画像と実際の内視鏡映像とを対応付ける方法を開発した。
(3) 解剖学的構造物の対応付けに基づく内視鏡手術ナビゲーション手法 解剖構造を自動的に提示する手法を開発した。「(2) 仮想画像と実画像の対応づけ」に基づいて、表示すべき解剖学的構造物・名称を認識し、現在把握しなければならない解剖構造などを求め、それらを提示することで内視鏡手術をナビゲーションする手法を開発した。
(4)解剖学的サーボイングの実現 解剖学的サーボイングの実現意図する解剖学的構造物を注目可能な内視鏡把持ロボットの制御技術を検討した。特定の解剖学的構造を注視するように内視鏡把持ロボットを制御する手法を、模擬モデルを用いて検討した。
(5) 臨床の場における評価とそれに基づく手法改善 シーン認識に基づくナビゲーション手法などについて、臨床の場における評価を行った。臨床の場で利用できるようにするために、画像認識速度の高速化などを行った。
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| Research Progress Status |
令和2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2年度が最終年度であるため、記入しない。
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[Presentation] Joint multi organ and tumor segmentation from partial labels using federated learning2022
Author(s)
Chen Shen, Pochuan Wang, Dong Yang, Daguang Xu, Masahiro Oda, Po-Ting Chen, Kao-Lang Liu, Wei-Chin Liao, Chiou-Shann Fuh, Kensaku Mori , Weichung Wang, Holger R. Roth
Organizer
DeCaF 2022
Int'l Joint Research
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