2017 Fiscal Year Annual Research Report
多元ヒト脳図譜データベースによる脳深部刺激療法支援システム
Publicly Offered Research
| Project Area | Multidisciplinary computational anatomy and its application to highly intelligent diagnosis and therapy |
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| Project/Area Number |
17H05299
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
諸岡 健一 九州大学, システム情報科学研究院, 准教授 (80323806)
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| Project Period (FY) |
2017-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 脳図譜 / 多元脳図譜データベース / 脳外科手術支援システム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
申請者は，世界初の試みである，1体の日本人献体脳を用いて，脳表から組織・細胞構造までの形態解剖・生理情報を内蔵した精緻なデジタル脳図譜}を開発中である．当該研究は，この標準脳図譜を基盤に，1)性別・年齢(時間軸)や疾患(病理軸)などに特異的な多元脳図譜データベースと，2)これに基づき標準脳図譜を変形させ，脳内構造の個人差・疾患特異性に対応した患者固有脳図譜推定法を構築することで，次世代テイラーメイド脳外科手術支援システムの開発を目的とする．
平成29年度では，申請者が有するデジタル脳図譜と，非線形有限要素解析とほぼ同程度の推定精度で，且つ実時間で推定する技術 DeepFEMを基盤として，脳の内部組織ごとの挙動解析を統合し，脳図譜全体の変形を推定するシステムについて研究を行った．具体的には，脳図譜を構成する節点ごとに，その挙動を推定するDNN（Nodal behavior estimator: NBE）を構築し，全節点のNBEを統合することで内部構造や脳全体の変形を推定する．
脳内部構造の一つである，被殻の2次元メッシュモデル（大きさ：幅29[mm]，高さ59[mm]）の変形を推定する実験を行った．この実験では，非線形有限要素法で推定した変形データを真値とし，開発したシステムの推定精度を比較した．その結果，システムによる変位および応力の推定誤差は，3.2 ± 1.4 [mm×1E-2]および1.5 ± 1.2 [N/mm^2]であり，モデルのサイズと比較すると十分小さく，開発したシステムの精度を確認できた．
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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
脳の内部構造を変形するシステムを構築し，その精度を確認している．このシステムの規模を拡大することで，脳図譜全体の変形を効率的に推定するシステムは実現可能である．
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| Strategy for Future Research Activity |
平成30年度では，引き続き脳図譜変形推定システムの開発を行うと共に，推定した複数の脳図譜を用いたデジタル脳図譜データベースと，それに基づく患者固有脳図譜推定について研究を実施し，脳外科手術支援システムの構築を目指す．
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