2015 Fiscal Year Annual Research Report
乳がんの質的診断、治療効果判定を支援する高精度触診ロボットシステムの開発
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25350577
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| Research Institution | Waseda University |
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Principal Investigator |
小林 洋 早稲田大学, 付置研究所, 准教授 (50424817)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
藤江 正克 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (20339716)
築根 まり子 早稲田大学, 付置研究所, 助手 (60726157)
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| Project Period (FY) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| Keywords | 乳がん診断 / 非線形弾性 / 有限要素解析 / 手術支援ロボット |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究では，低侵襲かつ高精確な腫瘍の質的診断および治療効果判定を支援することを目指し，触診のように体表から生体組織の非線形弾性パラメータ分布を推定する触診ロボットの開発を目的とする．前年度までに、臓器内部の腫瘍箇所を想定した関心領域を変形させやすいロボット先端の大きさ・位置条件を導出した。また、非線形弾性パラメータ分布を推定するための最適化手法について比較検討を行った．非線形弾性パラメータ分布推定に向けた最適化手法を検討した結果，許容される制御サンプリング周期内にパラメータ最適化を組み込むには計算コストが膨大であること，および，変形が小さい間には非線形弾性パラメータに対する変形応答の感度は微小であるため非線形弾性パラメータの推定が困難であることが示された．したがって，本年度は，非線形弾性パラメータ最適化とロボット軌道の逐次計画を組み合わせたオンライン推定手法ではなく，ロボット軌道を事前計画して，収集されたデータから非線形弾性パラメータを最適化するオフライン推定手法を検討することとした．具体的には，事前に用意したデータベースより非線形弾性パラメータ分布を仮定し，仮定した値に対して非線形弾性パラメータ分布を推定できる可能性が高いロボット軌道を計画し，計画軌道に基づき収集された触診データから実際の非線形弾性パラメータ分布をオフラインで推定するという手法である．また，提案手法の妥当性をin vitro実験にて検証するために，摘出臓器を対象とした圧迫試験機を開発した．
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