2023 Fiscal Year Annual Research Report
Motion analysis of laparoscopic surgical skills in experts and its use for surgical education
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21H00893
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
安部 崇重 北海道大学, 医学研究院, 准教授 (10399842)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
渡辺 雅彦 北海道大学, 医学研究院, 特任教授 (70210945)
七戸 俊明 北海道大学, 医学研究院, 准教授 (70374353)
篠原 信雄 北海道大学, 医学研究院, 教授 (90250422)
近野 敦 北海道大学, 情報科学研究院, 教授 (90250688)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Keywords | 腹腔鏡手術 / シミュレーショントレーニング / 鉗子動態 / 機械学習 / カダバートレーニング |
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| Outline of Annual Research Achievements |
ブタ臓器を用いた腹腔鏡手術シミュレーショントレーニングでは、鉗子動態計測値に基づく機械学習を用いた自動技術評価プログラムの検証実験を行った。49個人108件の鉗子動態データを採取した。そのほか、過去の実験(In Proc. Ebina K, Abe T et al. 23rd CISM IFToMM Symposium on Robot Design, Dynamics and Control.)で計測したリンパ節郭清タスクにおける把持鉗子の把持力・把持点データに対し、術具動態データとの複合解析を新たに実施し、上級者は効率的な組織トラクションを行っていることを定量的に明らかにした。現在、Surgery Open Science誌に論文投稿中である。また、これまでのトレーニングで取得した鉗子動態データを対象に自動特徴量計算ライブラリtsfreshとSHAPを活用した追加解析を行い、操作の振動性など新たな特徴を抽出するとともに、機械学習モデルの精度向上を図った。GOALSに基づく3群分類モデル（初級者：5 ≦ to <10, 中級者：10 ≦ to <20, 上級者：≧20）では、例えばリンパ節郭清タスクにおいては従来特徴量から構築されるモデルが75.0%の精度であったのに対し、新たな特徴量を加えたモデルで83.1%に向上した。これらの結果は現在論文作成中である。
カダバートレーニングにおける鉗子動態計測・解析・熟練者の特徴抽出については、2024年1月までに、59例の鉗子動態の計測を行った。これまでに計測データの外れ値除去、スムージングおよび移動距離、速度、加速度等の特徴量を算出するためのプログラムの作成が完了した。カダバートレーニングのvalidation studyの結果をCurrent Problems in Surgery誌に投稿し、現在はのマイナーリバイスの対応中である。
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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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[Presentation] Development of machine learning-based assessment system for laparoscopic surgical skills using motion-capture2024
Author(s)
Koki Ebina, Takashige Abe, Lingbo Yan, Kiyohiko Hotta, Madoka Highuchi, Naoya Iwahara, Jun Furumido, Masafumi Kon, Sachiyo Murai, Yo Kurashima, Shunsuke Komizunai, Teppei Tsujita, Kazuya Sase, Xiaoshuai Chen, Taku Senoo, Nobuo Shinohara and Atsushi Konno
Organizer
The 2024 16th IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII 2024)
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[Presentation] 増やそう未来の外科医！働き方改革における外科系教育 「Simulation training in urologic surgery: Our experiences」2023
Author(s)
Takashige Abe, Masafumi Kon, Madoka Higuchi, Kiyohiko Hotta, Hiroshi Kikuchi, Jun Furumido, Naoya Iwahara1, Shuhei Yamada4, Shigeru Harada1, Chihiro Kamijyo1, Sachiyo Murai1, Haruka Miyata1, Ryuji Matsumoto1, Takahiro Osawa1, Nobuo Shinohara
Organizer
第61回日本癌治療学会学術集会
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[Presentation] 実践的な腹腔鏡手術訓練における機械学習を用いた術者技量評価システムの開発2023
Author(s)
晏凌波, 安部崇重, 海老名光希, 今雅史, 堀田記世彦, 渡辺雅彦, 七戸俊明, 樋口まどか, 村井祥代, 小水内俊介, 辻田哲平, 佐瀬一弥, 陳暁帥, 妹尾拓, 篠原信雄, 近野敦
Organizer
第24回 計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会
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[Presentation] 腹腔鏡手術支援のための臓器特徴点を用いた臓器モデル位置合わせ2023
Author(s)
薄井浩生, 澁谷紗也華, 海老名光希, 佐瀬一弥, 陳暁帥, 小水内俊介, 安部 崇重, 辻田哲平, 妹尾拓, 的場光太郎, 近野敦
Organizer
第24回 計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会
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[Presentation] 腹腔鏡手術訓練におけるtsfreshおよびSHAPを用いた機械学習モデルに基づく技量解析2023
Author(s)
海老名光希, 安部崇重, 晏凌波, 堀田記世彦, 樋口まどか, 古御堂純, 岩原直也, 今雅史, 倉島庸, 村井祥代, 小水内俊介, 辻田哲平, 佐瀬一弥, 陳暁帥, 妹尾拓, 篠原信雄, 近野敦
Organizer
第24回 計測自動制御学会システムインテグレーション部門講演会
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