2014 Fiscal Year Research-status Report
超臨場感遠隔手術訓練環境構築のための適応的・階層型埋込み柔軟物体表現と可視触化
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24500158
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| Research Institution | Ritsumeikan University |
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Principal Investigator |
田川 和義 立命館大学, 立命館グローバル・イノベーション研究機構, 准教授 (40401319)
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| Project Period (FY) |
2012-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | バーチャルリアリティ |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，遠隔多地点間にて，高精細（最高分解能1[mm] ）・大規模（ノード数30万以上）な仮想柔軟体（複雑な脈管分布構造を持つ臓器）を共有可能，かつ視力覚的な相互インタラクションを可能とする，遠隔手術訓練環境の基盤技術の確立を目標としている．
本年度は，効率的な処理が可能な非線形変形モデルとして，共回転系変形モデルと適応的埋込み変形モデルを併用したシミュレーション手法を提案した．適応的表現や切断等の位相変化に対応可能なソルバとして共役勾配法を採用し，提案手法のGPU実装を進めた．
加えて適応的埋込み変形モデルの共有手法の実装を行った．研究代表者の従来の手法では，各計算機のスペックの善し悪しに寄らず全ての計算機にて同一解像度のモデルを使用することを前提としており，計算の遅れに起因する変形の相違の解消が必要であった．そこで本年度は，昨年度に考案した各計算機のスペックに見合った解像度のモデルをそれぞれ使用する場合においても整合性の取れた共有を可能とする方法の実装を進めた．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究の成果を学術雑誌や国際会議等に投稿して採録となっており，当初の想定以上に進展している．これに対して，GPUプログラムコードの実装およびデバッグ作業が完了しておらず，システム全体の評価実験が遅れているため，このような判定とした．
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| Strategy for Future Research Activity |
適応的・階層型埋込み変形モデルの開発においては，GPUに適した変形計算アルゴリズムの実装・デバッグを行う．GPUの独特の構造である，多数のストリームプロセッサ，およびプロセッサ・メモリ間の太いメモリバスを活かすためには，従来の分散メモリ型の並列計算機とは異なる並列処理アルゴリズムが必要となる．さらにオンラインリメッシュによって発生する不連続なメッシュ情報データが，変形計算処理のボトルネックとなる．そこでメッシュ情報データをリロケータブルなデータ構造に格納するとともに，このデータを利用した効率的な埋込み変形計算手法を確立・実装する．
その後，これまでに開発した手法の評価を忠実性とユーザの感性の両面から行う．埋込み変形モデルの変形や反力について，変形・反力の精度や現実感を検証する．遠隔共有においては，各地点間の反力・変形の誤差，遠隔インタラクションの現実感および遅延との関係，本システムによって達成される遠隔協働作業の操作性について評価を行う．
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| Causes of Carryover |
1) 一部のGPUプログラムコードの実装およびデバッグ作業が完了しておらず，システム全体の評価実験が遅れたこと，2) 研究成果をバーチャルリアリティの医療応用の国際会議（MMVR）において発表する予定であったが，国際会議の開催期間が例年よりも遅れ，次年度にずれ込んだことにより，未使用額が生じた．
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| Expenditure Plan for Carryover Budget |
このため，未使用額は，GPUプログラムコードの実装・デバッグ作業，システム全体の評価実験および国際会議での発表の経費に充てる．
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