2022 Fiscal Year Final Research Report
Virtual reality simulation system for skull base surgery with machine learning argolism
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19K09500
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 56010:Neurosurgery-related
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| Research Institution | Teikyo University (2021-2022)
The University of Tokyo (2019-2020) |
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Principal Investigator |
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
金 太一 東京大学, 医学部附属病院, 特任准教授 (90447392)
河島 真理子 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (40803664)
新谷 祐貴 東京大学, 医学部附属病院, 助教 (20844616)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 頭蓋底手術 / 機械学習 / 仮想現実 / 拡張現実 / シミュレーション |
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| Outline of Final Research Achievements |
① Our study demonstrated that our machine learning method based on the small number of data was quite successful for the preoperative evaluation of skull base tumors. Especially, we tried to distinguish the rare skull base tumors, chordomas and chondrosarcomas, which are radiographic twins but their clinical behavior was totally different, and distinguish them with more than 90% accuracy.
② Using the 3D model creating system, we could swiftly construct the 3D virtual reality models, which facilitated the preoperative discussion of the surgical strategy and enabled the intraoperative 3D atlas of the surgical field.
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| Free Research Field |
脳神経外科学
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
脳神経外科手術では、MRIやCTなどの画像を検討しながら、術野の状態や、腫瘍の種類を予測し、治療方針を立てて、手術を行っている。また、術野の把握についても、こうした二次元の画像を元に、自らの経験から、術野の状態を想像し、手術戦略を検討している。
本研究では、こうした術前の病態把握から、術野の状態把握と立体的予測を可能し、病態の正確な予測と、手術における安全性の向上に貢献するものと思われる。
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