| 研究課題/領域番号 |
16K00243
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知覚情報処理
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| 研究機関 | 九州大学 |
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研究代表者 |
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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| 研究分担者 |
大内田 研宙 九州大学, 大学病院, 講師 (20452708)
倉爪 亮 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (70272672)
辻 徳生 金沢大学, フロンティア工学系, 准教授 (30403588)
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| 研究協力者 |
倉爪 亮 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (70272672)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2019-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2018年度)
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| 配分額 *注記 |
4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円)
2018年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2017年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2016年度: 1,950千円 (直接経費: 1,500千円、間接経費: 450千円)
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| キーワード | 低侵襲手術 / 実時間有限要素解析 / 臓器変形 / 画像 / 外科 / 機械学習 |
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| 研究成果の概要 |
当該研究は，腹腔鏡下手術を対象とし，申請者が有する実時間有限要素解析システム（neuroFEM）と，マルチモーダル内視鏡画像から術中組織情報を融合することで，患者組織固有の形状・運動的機能・見えを精緻に再現可能な人体組織モデリング法について研究を行った．その成果として，1)節点の挙動解析をボトムアップ的に統合し組織全体の変形を推定する，実時間多層有限要素解析システム，2)手術中の内視鏡画像から，術具をDeep Neural Networkによって自動的に検出するシステム，をそれぞれ構築した．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究では，実時間有限要素解析システムと術中組織変形情報を組み合わせ，患者の状態に応じた適切な初期条件を設定し，その条件下での組織の振舞いを実時間で且つ非線形FEMと同等の解析精度で推定する，独創的な手法を開発する．これにより， 他の研究機関と比べても突出した精度で，人体組織の見えと動きを再現する患者指向組織モデルと，それを用いた手術計画や手術シミュレーションなどの次世代の低侵襲手術支援システムが構築できる．このシステムにより，医師は術中の視野を容易に想像でき，術中と同様の判断や手術手技の訓練を術前に行え，低侵襲手術の安全・正確性の飛躍的な向上に寄与できる．
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