2017 Fiscal Year Annual Research Report
医療ARシステム高度化のための手術室および臓器を対象とした3D位置検出法
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17H01815
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| Research Institution | The University of Electro-Communications |
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Principal Investigator |
田野 俊一 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 教授 (50282918)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 医療情報 / 3D位置検出 / 拡張現実感 / HMD |
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| Outline of Annual Research Achievements |
平成29年度は、動的環境である手術室に対応可能な3D位置検出方法と非剛体的な臓器に対応可能な3D位置検出方法の設計を実施した。
手術室内をカメラで撮影した画像には、建物、天井、壁に固定された機器など位置不変な特徴量（不動特徴点と呼ぶ）に加え、医師や看護師、移動可能な機器など、位置が変わる特徴量（動特徴点）が多く出現する。そこで、全体の3Dマップをリアルタイムに更新、各特徴点には、時間的安定性および位置的安定性の2つの属性を持たせ、この属性もリアルタイムで更新、2つの属性を考慮に入れた3D位置検出処理などにより、動的特徴量に対応する基本方式を設計した。
臓器の場合、データは、例えば食道や胃の場合は、カメラ画像が得られ、UbiC3Dの方法で、特徴点の3Dマップが得られる。これに加え、MRIデータから直接3Dマップが得られる場合、超音波エコー画像を処理して得られる場合もある。いずれにおいても、全体3Dマップを構成した時点と、微小な3Dマップ撮影時点では、臓器の形が変わっており、従来手法での特徴点間の距離、角度など絶対値に依存したマッチングでは対応できなかった。そこで、絶対値ではなく、相対値、順序値、トポロジーを表す値、特徴点付近のテクスチャ、色合いなどのデータなどにより、非剛体的な特徴量に対応する基本方式を設計した。また、絶対値でなく、相対値、順序値、トポロジー、テクスチャ、色合いを用いた場合の精度推定モデルを作成した。許容する非剛体性の程度を大きくすれば、精度が落ちることが予想されるが、テクスチャ、色合い情報の活用でどの程度、精度の低下が抑えられるかを検証した。
以上の平成29年度の実施事項により、平成30年度に行う実施事項の準備が完了した。
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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
「研究実績の概要」に記載したように、動的環境である手術室に対応可能な3D位置検出方法と非剛体的な臓器に対応可能な3D位置検出方法の設計をおおむね計画通り実施できた。平成30年度の実施事項へフェーズを進めることが可能となった。
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| Strategy for Future Research Activity |
平成30年度は、動的環境である手術室に対応可能な3D位置検出方法と非剛体的な臓器に対応可能な3D位置検出方法のアルゴリズムの具体化を進め実装する。
また、上記2つの3D位置検出アルゴリズムを用いて、手術室内利用可能な医療ARシステムを実現し実際の手術室での使用実験を行うための、手術室用医療ARシステムの実現が目標である。平成30年度は、HMDや画像処理装置などの要求スペックを分析し、ハードウェアなどのシステム設計を行う。
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Research Products
(5 results)
