| 研究課題/領域番号 |
17H03200
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
知能機械学・機械システム
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| 研究機関 | 電気通信大学 |
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研究代表者 |
小泉 憲裕 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (10396765)
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| 研究分担者 |
小木曽 公尚 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (30379549)
月原 弘之 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 助教 (50431862)
西山 悠 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (60586395)
宮嵜 英世 国立研究開発法人国立国際医療研究センター, その他部局等, 診療科長 (80323666)
葭仲 潔 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 生命工学領域, 主任研究員 (90358341)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2020年度)
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| 配分額 *注記 |
17,420千円 (直接経費: 13,400千円、間接経費: 4,020千円)
2019年度: 4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2018年度: 4,160千円 (直接経費: 3,200千円、間接経費: 960千円)
2017年度: 5,200千円 (直接経費: 4,000千円、間接経費: 1,200千円)
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| キーワード | 医療技能のデジタル化 / 医デジ化 / Me-DigIT / Medical Digitalization / 超音波ロボット / Robotic Ultrasound / NIUTS / 医療のデジタル化 / 超音波診断ロボット / 超音波診断・治療ロボット / 非侵襲超音波診断・治療統合システム / Non-Invasive Ultrasound Theragnostic System / 強力集束超音波 / 医療用ロボティックベッド / 医療ロボティクス / Robotic ultrasound / Non-Invasive ultrasound theranostic system / ロボティクス |
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| 研究成果の概要 |
本研究課題は頑健かつ高精度に動作する超音波診断・治療統合システムの構築法を確立することであり、このためのロボット機構・制御・画像処理アルゴリズム技術に関するコア基盤技術に関して、優れた研究成果を積み重ねてきた。
とりわけ 医用画像処理技術については近年、深層学習をはじめとする機械学習による画像処理の分野で画期的なブレークスルーがあり、本プロジェクトにおいても深層学習を取り込んだ医療用ロボットビジョン技術に関する研究に着手、その成果も順調に積み重ねてきている（第25回ロボティクスシンポジア学生奨励賞受賞（2020年）、第21、22回日本超音波医学会奨励賞（2020,2021年）等を受賞）。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
医療技能のデジタル化（医デジ化）を加速させることで時間（いつでも）・空間（どこでも）・人間（医療専門家や患者）によらず、一定水準以上の医療を実現することができるものと強く期待されている。2015年に深層学習を援用したU-Netと呼ばれる臓器抽出における強力な医用画像処理アルゴリズムが開発された。これを踏まえて本研究においても同技術を援用することで患部抽出・追従・モニタリングに関する新規のアルゴリズムをこれまでに提案してきている。
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