多重に湾曲駆動するダブルバルーン内視鏡の開発と大腸自動挿入に向けた基礎研究
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21K12712
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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 90130:Medical systems-related
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| Research Institution | Tokyo University of Science |
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Principal Investigator |
高松 利寛 東京理科大学, 研究推進機構生命医科学研究所, 講師 (10734949)
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| Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | 内視鏡ロボット / 大腸モデル / 自動挿入 / 機械学習 / 内視鏡 / 3Dプリンター / コロンモデル / 電動 / 大腸 / 消化管内視鏡 / ソフトアクチュエーター |
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| Outline of Research at the Start |
本研究では，大腸モデル内を走破可能な試作機を実現するために，1)電気的な操作が可能な内視鏡挿入デバイスの開発，2)デバイスコントロールアプリの開発，3) 大腸モデルへの挿入検討，4) 安全性確保のためのフィードバック，5)動物に対する挿入実験，6)機械学習による挿入方向の検知を実施する。以上の検討から改良を重ねることで，将来的に実用化されれば，これまで内視鏡医しか行えなかった大腸検査が，看護師や臨床検査技師などの医療従事者でも行えるようになる。
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| Outline of Annual Research Achievements |
本年度では電動駆動で容易に内視鏡挿入可能となる手法の創出を目標として，挿入方向を検知するAIモデルの開発を行った。教師データとする内視鏡の画像は，内視鏡医が大腸モデルを臨床で用いられる消化管内視鏡を用いて挿入した動画から300枚静止画像を取り出し，管腔方向をバウンディングボックスでアノテーションすることにより作成した。そしてAIのモデルとしてYOLOv5を用い，大腸モデル内の管腔方向を検出させたところ，挿入動画のうち78 %の画面で管腔方向を検出することができた。
また，この学習器は市販の細径カメラ(φ1.5 mm)を用いて大腸モデル内を撮像したところ，同様に管腔方向をバウンディングボックスで表示できることを明らかにした。そして，このバウンディングボックスの中心座標もリアルタイムで取得できることが確認された。
本研究で開発したダブルバルーンで多重に湾曲駆動する内視鏡ロボットを物理コントローラーで操作して，初学者用のコロンモデルに対して盲腸の挿入を達成している。そのため，この管腔方向認識AIによって，管腔方向に先端が向くよう操作にフィードバックできるようになれば，先端の湾曲操作を自動化し，半自動で大腸挿入することが期待できる。
また，安全性確保のためのフィードバック開発として，バルーン圧の制御は本課題で完了しており，押し込んだ際の力覚も力覚センサーで計測して，過度な力がかかる挿入を検知できることが確認されている。そのため，各種フィードバックにより，安全かつ簡便な挿入操作を実現できることが期待される。
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Report
(3 results)
Research Products
(10 results)
