2019 Fiscal Year Annual Research Report
先進内視鏡手術における執刀医のニーズに応えた「内視鏡知覚センシング技術」の開発
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17H01271
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| Research Institution | Kagawa University |
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Principal Investigator |
高尾 英邦 香川大学, 創造工学部, 教授 (40314091)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
森 宏仁 香川大学, 医学部, 客員教授 (20568844)
岸野 貴賢 香川大学, 医学部, 助教 (60738681)
前田 祐作 香川高等専門学校, 機械工学科, 助教 (00803404)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | センシングデバイス / 医療用センサ / 内視鏡手術 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
今日，一層の低侵襲化と高度化が求められている内視鏡医療の発展に向けて，本研究では内視鏡下の手術において執刀医が求める様々な知覚情報を治療器具上に集積したセンサで取得・表示する「内視鏡知覚センシング技術」を開発し，医師が患者体内の状況や触診で得る情報を内視鏡下で取得しながら安全に手術を行なう「触診内視鏡手術」の実現に向けた異分野融合型研究を推進している。
令和元年度は，高解像度カメラを有する軟性内視鏡の先端部に装着可能な完全無線型力覚センサの開発を進めた。軟性内視鏡のカメラ画像からセンサ表面の色相分布を取得し，X,Y,Z軸で独立した入力を取得する原理を実証することに初めて成功している。本技術は光学的にセンサ表面に現れる情報の画像観察のみで計測を可能としており，3次元の力覚入力を無給電，無配線の完全無線状態で実現する全く新しい技術である。
一方，腹腔鏡手術に向けたセンサデバイスについては，模擬臓器を用いた実証実験の実施に成功した。昨年度に開発したパッケージに実装した超小型の「滑り触覚センサ」を腹腔鏡鉗子先端の把持部分に装着し，模擬臓器の把持と滑りが生じた際の出力を取得する実証実験を行った。その結果，把持臓器上の把持力力分を正確に取得できた。また，把持されている模擬臓器が滑りの状況下にある際に，その把持力分布の変化から臓器の把持滑りを認識することが可能であった。この把持力分布の変化による滑りの知覚は人間が指先で把持対象の滑りを認識するときの原理に近いものであり，従来にはない新しいセンサの検出原理である。
次年度は，ここで実証されたデバイス技術の有効性や有用性について執刀医と共に実証を重ね，より高機能かつ高性能な知覚センシングシステムの開発につなげる。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
1: Research has progressed more than it was originally planned.
Reason
本課題で開発するセンシング技術は，軟性内視鏡に実装するデバイスと，腹腔鏡手術用器具に実装するデバイスの２種類である。消化器内科と消化器外科で求められる応用に必要なセンシング技術の仕様を決定し，執刀医からの適切なフィードバックを得られるように密な連携関係を構築して研究を進める計画である。
令和元年度は軟性内視鏡のカメラ画像のみを用いて3軸の力触覚を得る全く新しいセンサデバイスの開発に成功しており，その成果はMEMS分野の先端的会議であるIEEE MEMS2020国際会議にて報告することができた。
また，腹腔鏡鉗子上の滑り触覚センサについては，模擬臓器を用いた臓器把持の滑り検知の実証実験に成功している。精密かつ高性能な把持状態の取得ができており，この検出原理は知的財産申請を行っている。また，本成果は電子デバイス分野の歴史的会議であるIEEE IEDM2019国際会議で発表し，NatureElectronics紙の会議特集記事でResearch Highlights3件の中の1件に選出された。
以上のことから，執刀医が研究開始当初に求めていた以上の新しい追加機能を本研究で実現，実証することができていることから，本研究は当初の計画以上に進展しているといえる。
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| Strategy for Future Research Activity |
今後は，軟性内視鏡用3軸力触覚センサの性能を向上させるとともに，計測対象に依らず安定的なセンシングが可能な実装技術の開発を進めて行く。その性能評価の結果に基づき，医師とともに実用的な耐久性，信頼性，検出感度を実現できる技術の実現を目指して最終的な実装形態を導く。
一方，腹腔鏡用センサについては，状態の異なる（模擬）臓器サンプルの把持に現れる特徴を捉えて，より安定的に把持と滑りが検知可能な検出原理を見いだす。執刀時に必要とされる情報とそれを補助するためのデータを選出し，機械学習を取り入れて実現する。
令和2年度は最終年度であり，本課題である内視鏡知覚センシング技術の基盤となるセンサデバイスと検出アルゴリズムの確立を目指して研究を実施する。
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