2020 Fiscal Year Research-status Report
気管挿管の確実・安全性向上のための人工知能による生体構造物の認識・誘導技術の構築
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20K17866
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| Research Institution | Hiroshima University |
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Principal Investigator |
鈴木 慶 広島大学, 病院(医), 助教 (30770838)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 気管挿管 / 人工知能 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
重要な生命維持・蘇生処置である気管挿管は非常に困難な手技であり，安全・確実性を高めるための技術開発の余地がある.本研究の目的は，ビデオ喉頭鏡の映像から人工知能によって声門を含む生体構造物を臨床応用が可能な程度に高精度に認識できるか，その結果を用いて術者に対して気管チューブを声門に誘導するための操作指示を発することが可能かどうか検討し，気管挿管をより安全にかつ確実に行うためシステムの基礎となる技術の構築を行うことである.
2020年度は，人工知能の学習用画像の収集・集積を目的として，広島大学病院にてビデオ喉頭鏡・エアウェイスコープによる気管挿管動画を撮影・保存・集積を行なった．それらの画像から気管挿管の動画から1フレームずつ切り出した画像に気管挿管の指標となる声門と食道をマーキングし，人工知能の機械学習用画像を作成した．次に，機械学習による識別器生成・評価のためのラベルデータ作成ソフトウェアを用いて，作成した学習用画像を教師データとし人工知能に声門・食道といった各構造物を機械学習させ，この作業は現在も継続中である．ただし，認識精度を向上させるために，さらに多くの学習用画像が必要であり，上記の気管挿管動画の撮影・保存・集積作業が必要な状況である．従って，当初の計画では，2020年度中に，より高精度な声門認識の技術を確立し，それを学会発表することを目標としていたが行なうことができなかった．今後も上記の画像作成と機械学習を行なっていく予定である．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
研究計画では2020年度中に，より高精度な声門認識の技術を確立し，それを学会発表することを目標としていたが行えていない．理由としては，声門認識の機械的学習に必要十分な学習用画像を集積することができなかったためである．対応としては，ビデオ喉頭鏡に接続して動画を録画するデバイスを複数台購入し，臨床医が救急医療の場面でより録画しやすい環境を整えていくことを検討している．
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| Strategy for Future Research Activity |
2021年度は，前年度から引き続き声門認識の機械的学習に必要十分な学習用画像の作成・集積を行う．その後，声門，あるいはその他の構造物（例えば食道など）の認識精度を確認する．その後，認識結果に基づいたビデオ喉頭鏡の操作手技に関する補助技術を構築する．つまり，ビデオ喉頭鏡から出力された映像をPCに入力し，リアルタイムに解析した結果 を表示させ， 気管挿管補助システムの原理試作を構築する．これらの自動誘導 ・指示機能の基礎 となる技術を確立し， 2022年度中に学会・論文投稿を行うことを目標とする.
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| Causes of Carryover |
研究計画では2020年度中に，より高精度な声門認識の技術を確立し，それを学会発表することを目標としていたが行えていない．理由としては，声門認識の機械的学習に必要十分な学習用画像を集積することができなかったためである．対応としては，ビデオ喉頭鏡に接続して動画を録画するデバイスを複数台購入することで，臨床医が救急医療の場面でより録画しやすい環境を整えていくことを検討している．
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