2020 Fiscal Year Annual Research Report
人工知能による深層学習を用いたリアルタイム手術支援システムの開発
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19H03735
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| Research Institution | Hyogo Medical University |
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Principal Investigator |
篠原 尚 兵庫医科大学, 医学部, 教授 (70319549)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
倉橋 康典 兵庫医科大学, 医学部, 講師 (10834822)
宇山 一朗 藤田医科大学, 医学部, 教授 (60193950)
池田 正孝 兵庫医科大学, 医学部, 教授 (80335356)
石田 善敬 兵庫医科大学, 医学部, 准教授 (80447664)
能城 浩和 佐賀大学, 医学部, 教授 (90301340)
隈本 力 兵庫医科大学, 医学部, 講師 (90834820)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2022-03-31
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| Keywords | 人工知能 / 深層学習 / 手術支援 / ロボット支援手術 / 結合組織 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
研究２年目となる2020年度は，ロボット支援胃切除術20例の手術動画から抽出した静止画を使用し，郭清組織と動脈や膵臓に介在する剥離可能層を規定する疎性結合組織線維の深層学習アルゴリズムを作成した。教師データの均一化を図りながらアノテーションの精度も向上させることにより，より外科医の感覚に近い推論ができるようになった。結合組織以外の解剖学的ランドマークのセマンティックセグメンテーションにも取り組んだ。癌の手術で残す側の器官である膵実質や神経のAI認識モデルを構築するため，結合組織認識に用いた教師データビデオを用い，アノテーションと推論を繰り返した。年度後半には対象術式を胃癌手術からロボット支援下直腸癌手術や肺癌手術，腹腔鏡下鼠経ヘルニア手術にまで広げ，臓器横断的認識が可能かどうかの検証に入った。さらに新しいGPUを導入し，またアルゴリズムの簡略化，効率化を繰り返し行うことにより，AI認識の即時性を追求した。その結果16fps (frame per second)まで高速化できたため，手術室での実装実験に対する準備が整った。
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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
研究期間2年の段階で，ほぼ計画通りの進捗が見られている。ただし，コロナ禍で学会発表の機会が少なかったのは悔やまれる。共同研究者とはWebでオンライン会議を行い，進捗状況を共有するようにした。胃癌手術の結合組織認識についてはほぼ満足いく精度が得られてきたため，論文発表に取り掛かった（2021年にSci Rep誌に掲載）。
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| Strategy for Future Research Activity |
AIが高い精度で目的とする解剖学的ランドマークを認識できることが確認でき，教育用としては十分日常使用できる目途が立った。次年度は実機を手術室に持ち込み，実際の手術現場でリアルタイムに推論可能かどうかの検証を中心に行う。また，胃以外の臓器，および結合組織以外の解剖学ランドマークについてもセマンティックセグメンテーションの対象を広げ，臓器横断性や組織汎用性を検証して研究の仕上げを行いたい。
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Research Products
(23 results)
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[Presentation] AIによる解剖学的ランドマークの画像セグメンテーションによる手術支援システムの産学共同開発2020
Author(s)
篠原尚, 小林直, 熊頭勇太, 中西保貴, 隈本力, 小澤りえ, 仁和浩貴, 倉橋康典, 石田善敬, エルーシュ ラヤン, ネクロユ ポール, 北村尚紀.
Organizer
第120回日本外科学会定期学術集会
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