| 研究課題/領域番号 |
16F16108
|
|---|
| 研究種目 |
特別研究員奨励費
|
| 配分区分 | 補助金 |
|---|
| 応募区分 | 外国 |
|---|
| 研究分野 |
医用システム
|
|---|
| 研究機関 | 九州大学 |
|---|
研究代表者 |
橋爪 誠 九州大学, 先端医療イノベーションセンター, 名誉教授 (90198664)
|
|---|
| 研究分担者 |
JANG JONGSEONG 九州大学, 先端医療イノベーションセンター, 外国人特別研究員
|
|---|
| 研究期間 (年度) |
2016-07-27 – 2019-03-31
|
| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
|
| 配分額 *注記 |
2,200千円 (直接経費: 2,200千円)
2018年度: 100千円 (直接経費: 100千円)
2017年度: 1,100千円 (直接経費: 1,100千円)
2016年度: 1,000千円 (直接経費: 1,000千円)
|
|---|
| キーワード | Surgical navigation / Medical image analysis / Object tracking / Artificial Intelligence / Image fusion / Medical image anaysis |
|---|
| 研究実績の概要 |
本研究では、ロボット支援前立腺癌根治手術における人工知能を用いたナビゲーションシステムの構築を目的として研究してきた。
最初の年度において、光学的センサーと超音波、位置情報登録システムなどを用いて、前立腺、膀胱、尿道との境界を解剖学的に識別する方法を確立した。
最終年度においては、ロボット手術のリアルタイム内視鏡画面から、ディープラーニング手法とregional proposal network(RPN)を用いることで、鉗子先端を追尾し、鉗子先端を識別し、枠組みで囲んだ状態で抽出するソフトウエアを開発することができた。本技術には、人工知能を用い、鉗子先端を追尾するソフトウエアの改善を図った。RPNの技術は、非常に複雑な手術画面における鉗子先端の抽出を可能とするものである。人工知能を用いたソフトウエアの訓練用データとテスト用データとして臨床データを確保することができ、精度の向上を図ることができた。これにより鉗子先端位置周辺の解剖学的医用画像情報を重畳して、手術ナビゲーションをもちいることでより安全・確実な誘導を可能とすることができるようになる。
しかしながら、まだ実臨床における手術ナビゲーションシステムとして利用するには、frame rateが少なく、精度の向上との間にはトレードオフの関係にあり、まだロバーストなパフォーマンスを発揮するには不十分と言わざるを得ない。今後の解決策としては、これまでの位置情報は２Dカメラからの情報であったので、単独のカメラではなく、二個以上のカメラを用い、ステレオ技術を導入し、３D情報とすることで、鉗子先端の位置情報をさらに正確に把握でき、臨床用に本システムを応用することができるようになると考える。
|
| 現在までの達成度 (段落) |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
|
| 今後の研究の推進方策 |
平成30年度が最終年度であるため、記入しない。
|
