| 研究課題/領域番号 |
19K18151
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| 研究種目 |
若手研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 審査区分 |
小区分55020:消化器外科学関連
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| 研究機関 | 神戸大学 |
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研究代表者 |
山崎 悠太 神戸大学, 医学研究科, 医学研究員 (60817823)
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| 研究期間 (年度) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2023年度)
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| 配分額 *注記 |
3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
2021年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2020年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2019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 | 腹腔鏡下胃切除術 / ディープラーニング / 3DCGシミュレーションモデル / 膵上縁リンパ節郭清 / 物体検出 / 腹腔鏡手術 / シミュレータ / 自動認識 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究の目的は、術前CTによる3D臓器構築及び手術ビデオからの画像認識を用いて、ロボット支援下胃切除術における膵上縁リンパ節郭清のシミュレーションモデルを作成することである。
本研究では、これまで難しかった術中の非剛体臓器の変形・移動を再現するために、3D手術ビデオから臓器位置情報を抽出する手法を用いる点で独自性がある。また、ロボット支援下手術で記録される鉗子操作情報と手術ビデオからの臓器位置情報を、シミュレーションモデルに融合させることで、シミュレータ上で手技の復習・共有が可能となり革新的である。
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| 研究成果の概要 |
①3DプリンタでCT画像から臓器血管モデル作成を試みた。②手術動画からデータセットを作成。AIの学習を行い、腹腔鏡下胃切除術中の手術器具自動認識システムを作成し、Journal of the American College of Surgeonsに報告。さらに、幽門下リンパ節郭清・膵上縁リンパ節郭清中の術具使用を術者技術レベルで比較、Journal of Gastrointestinal Surgeryにてpublish。③drybox内で鉗子を操作し、動画から3次元座標を算出しトラッキングした。④腹腔鏡下胃切除術の動画から右胃大網状脈・右胃動脈・左胃動脈・左胃静脈の自動認識した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
腹腔鏡下胃切除術のシミュレーションモデル開発に必要な、手術動画からの臓器・手術器具の抽出及びトラッキングを、人工知能を用いて行うことに成功した。とくに術中動画からの手術器具の抽出システムの実装、さらにそれを用いた臨床研究（術者レベルごとの差異の評価）の成果報告は、消化器外科領域では本研究を除いてほとんど類を見ず、画期的であったとともに、消化器外科領域におけるAIを用いた研究の草分けとなった。上記を踏まえ、本研究は学術的にも社会的にも有意義であった。
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