2018 Fiscal Year Research-status Report
Surgical skill data acquisition and operation guiding using forceps-mounted measurement device
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18K12116
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| Research Institution | Teikyo Heisei University |
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Principal Investigator |
金 大永 帝京平成大学, 健康メディカル学部, 准教授 (60461860)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
正宗 英津子 (小林英津子) 東京女子医科大学, 医学部, 准教授 (20345268)
高野 文之 帝京平成大学, 健康メディカル学部, 講師 (30464770)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2021-03-31
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| Keywords | コンピュータ外科支援 / 生体計測 / 鉗子 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では、臓器の力学特性と術者の操作法との相関関係をデータベース化し学習することにより、「装着型の計測デバイスを用いて臓器の力学特性を推算し、術者側にその情報を提供、安全な操作へ誘導する」ことを目的とする。具体的には、①一般材料試験から得られた臓器の力学特性と鉗子など治療機器から得られる特性の関係を明確にする、②市販の鉗子にも応用可能な計測・表示・誘導システムを構築する、③機械学習により、適切な鉗子の位置と力を入れる方向、把持力を誘導する。初年度に行った具体的な内容としては、
①計測システム：鉗子先端での把持力を計測する為、我々が開発したデバイスを改良し、把持部は臓器などを挟めるように設計し、臓器を挟んだ時に鉗子の先端に発生する力を計測した。先行研究で行った結果をベースに、鉗子のシースにひずみゲージを複数つけることで、鉗子先端で発生する力と術者の把持する力の伝達を観察した。術者の把持部には、親指の力が入る場所にひずみゲージを付け、術者の力を計測した。
②表示・誘導システム：先行研究にて構築したシステムの評価実験とその改良を行った。術中の鉗子操作力情報を内視鏡画像上に重畳表示するシステムの改良を行った。鉗子先端に加わる3軸方向の力を表示する矢印を、操作力の大きさに従い、青・黄・赤の3色に変化させることとした。さらに力計測鉗子自体に自重補正機能を付加し、自重補正値等の数値データも画面上に表示することにより、計測表示している操作力の信頼性を確認可能とした。
③機械学習による制御システム：機械学習による制御を実現する為、プロトタイプのプログラムを作成した。これは専門家が実際に行った操作データと比較され、その相違は操作指示データの誤差信号として、機械学習システムにフィードバックされる構造にした。
以上の成果を国際学会で発表し、意見交換を行った。
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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
計測システム：鉗子の把持力を計測する専用のデバイスを設計・開発した。また、鉗子のシース部にコネクタを設計・入れることで鉗子先端から術者までの力伝達を計測した。把持した時の荷重分布の計測、鉗子の姿勢による影響、医療機器使用が計測に及ぼす影響について計測・評価を行った。トロッカを通る際の鉗子の進む量を計測する必要がある為、鉗子に小型の磁石アレーを用いてホール素子からの磁場をセンシングする機構の1次製作を行った。
表示・誘導システム：術中の鉗子操作力情報を内視鏡画像上に重畳表示するシステムの改良を行った。鉗子先端に加わる3軸方向の力を表示する矢印を、操作力の大きさに従い、青・黄・赤の3色に変化させることとした。さらに力計測鉗子自体に自重補正機能を付加し、自重補正値等の数値データも画面上に表示することにより、計測表示している操作力の信頼性を確認可能とした。動物による評価実験を行ったところ、表示は問題無くされたが、視野を妨げる場合もあるため、表示をPicture in Picture 形式にするなどの工夫が必要であるとの指摘を受けた。誘導の為の干渉機構には、MR流体を用いて術者の把持を干渉する機構を設計・制作した。
機械学習による制御システム：実験装置の制御部のハードウェア、ソフトウェアともに、本プロジェクトにおいて自作した。これにはマイクロコントローラにATmega328Pを用いたマイコンボードArduino Uno Rev3はじめ、モータ制御用のクロックパルスジェネレータ、データ記録用のライタなどには全て汎用品を使用した。ソフトウェア開発にはArduinoボード用の統合開発環境ソフトウェアを使用した。病院内の実務の中で医師が操作することを考慮し、自動化に務めた。これにより手動による圧縮では不可能な低速圧縮などの動作においてその再現性を確認した。
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| Strategy for Future Research Activity |
2年目から各パーツの統合を行い、生体で適応が可能かin vivo実験にて評価・反省・改良を行う。最終的には、肝臓の脱転や位置保持、電気メス使用時にアシストが肝臓にかける力の表示と誘導を、臓器に損傷を行わず、予定した力と方向へと誘導が可能だったのか定量的・定性的に評価を行うことを目指す。
2019年度の具体的な方策として、先ず1年目に日程の問題で行えなかったin vivo実験を行い、主に計測システムの雑音対策を行う。鉗子への計測システムの装着がやや複雑であった為、より簡単に脱着が可能な構造に設計する。同時に設計中の把持干渉機構を製作・評価を終え、計測システムとの統合を試みる。把持の干渉機構には、空圧を用いたバルーンによる埋め込み式気候を取り組む。鉗子進行量の計測に関しては、磁石アレーの可能性を確認したので、臨床応用可能な構造に設計・製作を行う。同時に同じく空圧を利用した鉗子の進行を干渉する機構の設計に入る。
表示システムに関しては、改良と共に操作・把持干渉機構との統合に着手する。表示部での方向と操作時の方向をいかに術者が把握しやすくするのかが主な問題点である。
機械学習に関しては、in vivo実験にて熟練者の操作データを製作した計測システムにて収取し、どのような操作の時に近似したデータが得られるか実験を行う。同時に、操作干渉システムへの制御プログラムのプロトタイプの作成も行う。
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| Causes of Carryover |
2018年度末に計画していたin vivo実験が合同実験者と日程調整が出来なく、2019年度になった為、その費用と表示システムの2次制作に必要な金額を2019年度に使用することとなった。よって、2019年度使用額はin vivo実験に必要な物品購入、施設利用費と表示システムの2次制作に使用する予定である。
また、予定していた学会への参加が健康上の問題で参加出来なかった為、旅費の2019年度使用額が生じた。学会参加や論文発表に使用する予定である。
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