2023 Fiscal Year Annual Research Report
スパースモデリングを応用した外科学知識の体系化基盤の構築
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19H04484
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
中尾 恵 京都大学, 医学研究科, 教授 (10362526)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
上田 順宏 奈良県立医科大学, 医学部, 学内講師 (40571005)
今井 裕一郎 奈良県立医科大学, 医学部, 研究員 (80347567)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 機械学習 / スパースモデリング / 手術計画 / 下顎骨再建 / 医用人工知能 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は，外科医の医学知識や経験を体系化し，外科医自身の新たな洞察や知識の獲得に資する機械学習方法と情報システムの探究である．特に，日常的に得られる手術計画の事例データから客観的かつ自動的に手術プロセスを定式化するスパースモデリングの枠組みを提案し，大きく次の三つの研究目標を置いて理論構築と実証を目指した．
・ 異なる施設に所属する複数の医師による 500例以上 の手術計画データの生成と解析
・ スパースモデリングの数理 に基づくデータ駆動型 外科手術コーパスの創出
・ 外科手術コーパスによる手術計画の機序の定式化と分類，患者固有の計画の自動生成
最終年度は多施設，複数の専門医から得られた計696例の手術計画データと患者個人の3次元医用画像から得られる画像特徴量、臨床医学用語との因果関係について解析し、画像分類における深層因果探索モデルを構築した．下顎骨再建計画データに対して提案モデルを適用した結果，口腔外科専門医が手術計画の際に重視する切除領域と下顎骨の太さが抽出され，手術計画との因果関係が確認された．共同研究を実施している肝胆膵・移植外科や呼吸器外科における手術手技へ提案概念の応用可能性を検討し，画像誘導型手術において専門家と相互に対話する医用機械知能のコンセプトを得た．
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| Research Progress Status |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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