病理検査を対象とした自動切り出しロボットの開発

2020 Fiscal Year Comments on the Screening Results

• Project/Area Number: 20H00227
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Section: 一般
• Review Section: Medium-sized Section 20:Mechanical dynamics, robotics, and related fields
• Research Institution: Teikyo University (2022-2024); The University of Tokyo (2020-2021)
• Principal Investigator: 光石 衛 帝京大学, 先端総合研究機構, 教授 (90183110)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 山下 樹里 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 生命工学領域, 主任研究員 (10358252) ; 小関 義彦 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 生命工学領域, 主任研究員 (30356993) ; 鎮西 清行 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 生命工学領域, 首席研究員 (60357506) ; 牛久 哲男 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 教授 (60376415) ; Heredia Saul 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 特任助教 (00996788) ; MarquesMarinho Murilo 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 助教 (70837468) ; 原田 香奈子 東京大学, 大学院医学系研究科(医学部), 准教授 (80409672)
• Project Period (FY): 2020-04-01 – 2025-03-31

Outline of Opinions Expressed in the Review Results

本研究は、病理検査における生体組織の切り出しタスクを対象として、ロボットによる高精度な自動切り出しを実現することを目的としている。そのために、病理サンプルの画像処理による病変部位の特定と、有限要素解析を統合した強化学習プラットフォームによる最適な切り出し、の2点に注目して研究を行い、その結果を病理切り出しロボットシステムに適用して評価する。
特に、熟練病理医が行う「引き切り」に着目し、有限要素解析を統合した強化学習プラットフォームによりその解明を進める点は、独自性および学術的意義が高い。医工連携した研究体制やロボットシステムを用いた評価等、十分に練られた計画が立てられており、優れた研究成果が期待できる。手術器具や他の医療ロボットへの波及効果も期待できる。