Deep Learningによるレーザー温熱治療時の温度推定法に関する研究

2023 Fiscal Year Research-status Report

• Project/Area Number: 22K04008
• Research Institution: Akita University
• Principal Investigator: 関 健史 秋田大学, 理工学研究科, 講師 (80565317)
• Project Period (FY): 2022-04-01 – 2025-03-31
• Keywords: レーザー治療 / 温度推定 / ディープラーニング

Outline of Annual Research Achievements

一昨年の２０２２年度は，生体温度に近い３７度付近に温度調整した生理食塩水に浸した鶏むね肉に対してレーザー照射した際の照射部温度，反射光スペクトルおよびレーザー光量を同時計測可能な実験装置を構築し，レーザー出力２Wを６００秒間照射した際の鶏むね肉表面の昇温過程を取得できることを確認できた．
２０２３年度は，ディープラーニングによってレーザー照射部温度の推定に必要な学習用データを収集し，適切に温度推定可能な学習条件などを検討することを目的とした．具体的には，昨年度構築した実験装置を用い，約３７度に温度管理された鶏むね肉よりレーザー出力２W，照射時間６００秒の実験条件下で，レーザー照射部温度，反射光スペクトル，レーザー光量の同時計測を複数回実施して学習用データを収集した．収集したデータのうち，反射光スペクトルとレーザー光量の時間変化のデータをディープラーニングへの入力データ，レーザー照射部温度を教師データとしてそれぞれ整理した．ディープラーニングによる温度推定の実施のため，Neural networkの内部構造を構成する入力層，中間層，出力層のうち，中間層のニューロン数や，学習回数，活性化関数（シグモイド，relu, tanh）といった学習条件をどのように決定すれば適切に推定温度できるか検討した．レーザー照射対象として用いた鶏むね肉の個体差による収集データのばらつきや，収集した学習用データの数量が必要十分でなかったことにより，推定温度の十分な精度は得られなかったことが考えられる．

Current Status of Research Progress

2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.

Reason

研究実績に記載したとおり，計画していた内容をおおむね実施することができていると考えられる
．

Strategy for Future Research Activity

生体組織として用いた鶏むね肉の個体差による昇温のばらつきの影響を最小限にするため，ファントムの作製を検討する．生体組織の代替材料として使用し，昨年度と同条件による実験データを取得する予定である．その後，ファントムと鶏むね肉の場合の結果を比較し，その違いを考察する．

Causes of Carryover

研究協力者が所属する機関への渡航を延期させたため．