2019 Fiscal Year Annual Research Report
腎部分摘出術のSLAMを応用した実用的AR支援と電気メスによる熱影響のモデル化
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18K11496
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| Research Institution | Osaka Electro-Communication University |
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Principal Investigator |
小枝 正直 大阪電気通信大学, 総合情報学部, 准教授 (10411232)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
登尾 啓史 大阪電気通信大学, 総合情報学部, 教授 (10198616)
大西 克彦 大阪電気通信大学, 総合情報学部, 准教授 (20359855)
小川 修 京都大学, 医学研究科, 教授 (90260611)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2020-03-31
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| Keywords | RALPN / AR / SLAM |
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| Outline of Annual Research Achievements |
ロボット支援腹腔鏡下術による腎部分切除の実現により，腎機能を維持した腫瘍除去が可能となった．部分切除では腫瘍を漏らさず除去して正常組織を最大限に残存させることが重要であるが，現状，切除領域の決定は医師の経験に依存している．そこで医師と密に連携し，現場のニーズに合ったAR手術支援システムを構築することが本研究の一つの目的である．
ステレオORB-SLAMを用いた内視鏡カメラの位置姿勢推定によるARシステムを開発し，これまでに臨床実験を複数回実施している．実験後，システムに関する意見を医師から集約し，可能な限り速やかにシステムに反映し，改良を続けている．この研究成果については，21st INTERNATIONAL CONFERENCE ON HUMAN-COMPUTER INTERACTION (HCII2019)で発表し，22nd INTERNATIONAL CONFERENCE ON HUMAN-COMPUTER INTERACTION (HCII2020)でも発表予定である．
内視鏡カメラ映像から臓器の位置姿勢を高速かつ高精度に推定する手法に関する研究については，HCII2019, IEEE TENCON 2019 Technologies for Smart Nation (TENCON2019)で発表し，HCII2020でも発表予定である．
マーカを用いた内視鏡カメラの位置姿勢をロバストに計測可能な手法も検討，開発しており，この研究成果については，HCII2019，2020年電子情報通信学会総合大会 (IEICE2020) ISS学生ポスターセッションで発表し，HCII2020でも発表予定である．
電気メスの熱による生体組織への影響をサーモグラフィーカメラで計測して熱損傷範囲をシミュレーションする研究については，HCII2019で発表した．
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