2017 Fiscal Year Annual Research Report
Ultrahigh accuracy of ultrasound theragnostic systems realized by technologizing and digitizing medical professional skills
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17H03200
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| Research Institution | The University of Electro-Communications |
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Principal Investigator |
小泉 憲裕 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (10396765)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
小木曽 公尚 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (30379549)
葭仲 潔 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 生命工学領域, 主任研究員 (90358341)
月原 弘之 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 助教 (50431862)
西山 悠 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 助教 (60586395)
宮嵜 英世 帝京大学, 医学部, 准教授 (80323666)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | 医デジ化 / Me-DigIT / 超音波診断・治療ロボット / Robotic ultrasound / 非侵襲超音波診断・治療統合システム / Non-Invasive ultrasound theranostic system / 強力集束超音波 / 医療ロボティクス |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，超音波技術およびAI・ロボット技術を基盤とする医療技能の技術化・デジタル化により，非侵襲超音波診断・治療統合システムの構築法を確立することであった。
具体的に、つぎの2つの診断・治療支援を対象に下記の5つの作業手順を順次遂行する。
(i) 腎がん・腎結石の診断・治療、（ii）肝臓がんの診断・治療、作業手順：（1）医療診断・治療技能を機能として抽出・構造化、（2）機能におけるパラメータ解析、（3）機能の設計指針化、（4）機能の実装、（5）実験による機能の評価・改良。
上記の作業ステップのうち、本年度は(1)および(2)を中心に行なった。本システムは運動（変位・変形・回転）する臓器を高精度に抽出・追従することであたかも静的なものを観察するようにモニタリングできるようにする。これにより既存の医療機器や医療技能をだれもが容易に扱うことを可能にする。
本研究課題における主要な成果については２件の国際特許出願（US15/867302US15/876233）を行ない、医療ロボットの国際会議（UR2018、ACCAS2018、CARS2019）で採択・発表、ベストペーパーとして国際誌（IJE、IJCARS、 JOE）への投稿を推薦・掲載されるなど、きわめて高い評価を得てきた。日本超音波治療研究会で最優秀演題賞・学生研究奨励賞、ベストポスター賞を受賞したり、日刊工業新聞等で研究紹介され、大きな反響を得た。本研究成果の一部は分担執筆した書籍（人工知能と社会: 2025年の未来予想, オーム社, 2018）のなかで紹介して大きな反響を得た。
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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
本研究の目的は，超音波技術およびAI・ロボット技術を基盤とする医療技能の技術化・デジタル化により，非侵襲超音波診断・治療統合システムの構築法を確立することであった
具体的に、つぎの2つの診断・治療支援を対象に下記の5つの作業手順を順次遂行する。
(i) 腎がん・腎結石の診断・治療、（ii）肝臓がんの診断・治療、作業手順：（1）医療診断・治療技能を機能として抽出・構造化、（2）機能におけるパラメータ解析、（3）機能の設計指針化、（4）機能の実装、（5）実験による機能の評価・改良。
上記の作業ステップのうち、本年度は(1)および(2)を中心に行なった。本システムは運動（変位・変形・回転）する臓器を高精度に抽出・追従することであたかも静的なものを観察するようにモニタリングできるようにするものである。本年度は画像処理アルゴリズムについては深層学習技術を用いて、操作者による技量の差を吸収する手法について新規に提案している。また制御アルゴリズムについては、カルマンフィルタを援用することで軌道のなめらかさのさらなる向上を図っている。これにより既存の医療機器や医療技能をだれもが高精度かつ頑健に扱うことを可能にする。
本研究課題における主要な成果については２件の国際特許出願（US15/867302US15/876233）を行ない、医療ロボットの国際会議（UR2018、ACCAS2018、CARS2019）で採択・発表、ベストペーパーとして国際誌（IJE、IJCARS、 JOE）への投稿を推薦・掲載されるなど、きわめて高い評価を得てきた。日本超音波治療研究会で最優秀演題賞・学生研究奨励賞、ベストポスター賞を受賞したり、日刊工業新聞等で研究紹介され、大きな反響を得た。本研究成果の一部は分担執筆した書籍（人工知能と社会: 2025年の未来予想, オーム社, 2018）のなかで紹介して大きな反響を得た。
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| Strategy for Future Research Activity |
本研究の目的は，超音波技術およびAI・ロボット技術を基盤とする医療技能の技術化・デジタル化により，非侵襲超音波診断・治療統合システムの構築法を確立することであった。
具体的に、つぎの2つの診断・治療支援を対象に下記の5つの作業手順を順次遂行する。
(i) 腎がん・腎結石の診断・治療、（ii）肝臓がんの診断・治療、作業手順：（1）医療診断・治療技能を機能として抽出・構造化、（2）機能におけるパラメータ解析、（3）機能の設計指針化、（4）機能の実装、（5）実験による機能の評価・改良。
今後は上記の作業ステップのうち、本年度は(2-5)を順次遂行する計画である。本システムは運動（変位・変形・回転）する臓器を高精度に抽出・追従することであたかも静的なものを観察するようにモニタリングできるようにする。これにより既存の医療機器や医療技能をだれもが容易に扱うことを可能にする。
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[Patent(Industrial Property Rights)] 生体内運動追跡方法およびプログラム2018
Inventor(s)
小泉憲裕, 西山 悠, 近藤亮祐, 冨田恭平, 江浦史生, ほか
Industrial Property Rights Holder
小泉憲裕, 西山 悠, 近藤亮祐, 冨田恭平, 江浦史生, ほか
Industrial Property Rights Type
特許
Industrial Property Number
US15/867302
Overseas
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[Patent(Industrial Property Rights)] 生体内運動追跡装置2018
Inventor(s)
小泉憲裕, 栢菅 篤, 冨田恭平, 細井泉澄, 西山 悠, ほか
Industrial Property Rights Holder
小泉憲裕, 栢菅 篤, 冨田恭平, 細井泉澄, 西山 悠, ほか
Industrial Property Rights Type
特許
Industrial Property Number
US15/876233
Overseas
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[Patent(Industrial Property Rights)] 生体内運動追跡装置2017
Inventor(s)
小泉憲裕, 栢菅 篤, 冨田恭平, 細井泉澄, 西山 悠, ほか
Industrial Property Rights Holder
小泉憲裕, 栢菅 篤, 冨田恭平, 細井泉澄, 西山 悠, ほか
Industrial Property Rights Type
特許
Industrial Property Number
特願2017-040348
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[Patent(Industrial Property Rights)] 生体内運動追跡方法およびプログラム2017
Inventor(s)
小泉憲裕, 西山 悠, 近藤亮祐, 冨田恭平, 江浦史生, ほか
Industrial Property Rights Holder
小泉憲裕, 西山 悠, 近藤亮祐, 冨田恭平, 江浦史生, ほか
Industrial Property Rights Type
特許
Industrial Property Number
特願2017-158071
