| 研究課題/領域番号 |
19K12087
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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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| 審査区分 |
小区分61020:ヒューマンインタフェースおよびインタラクション関連
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| 研究機関 | 法政大学 |
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研究代表者 |
石井 千春 法政大学, 理工学部, 教授 (80296079)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2021年度: 390千円 (直接経費: 300千円、間接経費: 90千円)
2020年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
2019年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
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| キーワード | 触診システム / 手術支援ロボット / 腹腔鏡下手術 / 力覚提示 / 触覚提示 / 力覚フィードバック / 触覚フィードバック / 心理物理学的測定法 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究では、腹腔鏡下手術支援ロボットを用いて、がん細胞と正常な細胞を識別できる触診システムを開発する。はじめに、触覚が接触物体の硬さの識別に与える優位性、および術者に触覚フィードバックを行うのに適した部位について、実験により検証する。次に、手術器具を腹部に挿入するためのアクセスポートが手術器具に与える負荷を除去することにより、接触物体の硬さのみを術者に提示するシステムを構築する。さらに、術者に触覚および力覚をフィードバックする装置を構築し、硬さの異なる数種類の試料の識別実験を行い、開発した触診システムの有用性を定量的に評価する。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、ディープニューラルネットワークを用いてトロカールが鉗子に及ぼす影響を事前に学習させ、これを相殺することにより、トロカールを装着した時にも縦方向、横方向、斜め方向に触診を行えるロボット触診システムを構築した。また、ロボット触診システムを用いて、模擬試料を触診して模擬試料中の模擬腫瘍の位置を特定する実験を、①力覚のみの提示、②触覚のみの提示、③力覚と触覚（力触覚）の提示による3種類の方法で実施し、③力触覚提示が最も効果的であり、1 mm以内という精度で腫瘍位置の特定が可能であることを実証した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究成果の学術的意義として、三点が挙げられる。1つ目は、ディープニューラルネットワークの学習により、トロカールが鉗子に与える負荷を抑制して触診が可能であることを示した点である。2つ目は、①力覚のみの提示、②触覚のみの提示、③力覚と触覚（力触覚）の提示の比較において、力触覚提示が最も効果的であることを示した点である。3つ目は、開発した触診システムを用いた実験により、がん細胞を模した腫瘍の位置を1 mm以内という精度で特定できることを実証した点である。これにより、開発した触診システムが、次世代の力触覚フィードバック可能な腹腔鏡下手術支援ロボットに対する技術革新を発信できるという社会的意義を持つ。
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