| Project/Area Number |
21K09091
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 56010:Neurosurgery-related
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| Research Institution | Hokkaido University |
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Principal Investigator |
杉山 拓 北海道大学, 大学病院, 講師 (70748863)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
杉森 博行 北海道大学, 保健科学研究院, 准教授 (20711899)
松澤 等 新潟大学, 脳研究所, 非常勤講師 (70303170)
小笠原 克彦 北海道大学, 保健科学研究院, 教授 (90322859)
藤村 幹 北海道大学, 医学研究院, 教授 (00361098)
伊東 雅基 北海道大学, 大学病院, 助教 (10399850)
唐 明輝 北海道大学, 医学研究院, 特任助教 (80794156)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2025: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2024: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2023: ¥650,000 (Direct Cost: ¥500,000、Indirect Cost: ¥150,000)
Fiscal Year 2022: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000)
Fiscal Year 2021: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
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| Keywords | artificial intelligence / video analysis / surgical skill / adverse event / neurosurgery / carotid endarterectomy / AVM / deep learning / artifcial intelligence / virtual reality / motion analysis |
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| Outline of Research at the Start |
近年の技術進歩には目覚ましいものがある一方、脳神経外科領域では、これまでの治療を凌駕するほどの人工知能（AI）手術やロボット手術は未だ登場していない。これは、効果的かつ安全な手術はどういったものなのか？という本質的な問いに答えを見いだせていないことが原因と考えられる。本研究では、深層学習を駆使した多次元先端映像解析により、術前から手術の全工程を調査対象とし、‘複雑適応系’とも形容される外科治療の機能と安全性の源の分析を行う。この解明の先にアウトカム予測、イベント予測、スキル評価AIの開発などにつなげたい。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究の目的は、脳神経外科手術におけるアウトカム予測、術者スキル評価、有害イベント予測システムの開発につなげていくために、手術の機能や安全性、術者スキルに関わる重要な要素を探索していくことである。令和5年度は、117例の頚動脈内膜剥離術中映像の解析に関して、論文公表を行った。本論文では、頚動脈を剥離する際の、頚動脈の動き（加速度）を測定したところ、この加速度は、手術スキルおよび手術合併症に相関していることが証明された。
微小脳血管吻合のトレーニング映像を用いて、術具の先端を左右別に自動追跡する深層学習アルゴリズムを開発し、14名の外科医の吻合タスク映像を解析した。その結果、作業時間、術具の移動距離、術具の動きの滑らかさの指標であるnormalized jerk indexが、手術スキルに相関している因子であることが証明され、この結果に関しても論文公表を行った。さらには、手術操作の対象組織となる血管をセグメンテーションするアルゴリズムの開発も実施した。このアルゴリズムを用いて解析したところ、吻合タスク中の組織の変形（セグメンテーションによる面積変化）が少ないことは、手術スキルに相関する指標となり得ることも証明された。本研究結果に関しても、論文投稿中である。
また、新たに、脳動静脈奇形手術と術中の有害イベントである出血に着目し、このイベントを認知する深層学習アルゴリズムの作成を開始した。実臨床における脳動静脈奇形手術映像から、出血イベント映像の抽出を行い、様々な観点から、有効な教師データ作成を模索している。
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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
令和5年度は、2本の学術論文公表を行うとともに、さらに1本の論文がunder reviewとなっている。次のステップとして術中のイベント抽出するアルゴリズムの作成にも進んでおり、研究はおおむね順調に進展していると言える。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和６年度は、1本の原著論文を受理まで到達すること、さらに今年度の得られたデータのサブ解析により1本の論文を投稿準備するところである。新たに開始した脳動静脈奇形手術における出血イベントの抽出アルゴリズムを学習強化していく方針である。
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