| 研究課題/領域番号 |
20K04407
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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20020:ロボティクスおよび知能機械システム関連
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| 研究機関 | 大阪電気通信大学 |
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研究代表者 |
登尾 啓史 大阪電気通信大学, 総合情報学部, 教授 (10198616)
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| 研究分担者 |
小枝 正直 岡山県立大学, 情報工学部, 准教授 (10411232)
大西 克彦 大阪電気通信大学, 総合情報学部, 教授 (20359855)
埜中 正博 関西医科大学, 医学部, 教授 (90577462)
上善 恒雄 大阪電気通信大学, 総合情報学部, 教授 (70388396)
橘 克典 大阪電気通信大学, 医療健康科学部, 准教授 (40516689)
朝野 美穂 大阪国際大学短期大学部, その他部局等, 講師 (60964062)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 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 |
4,290千円 (直接経費: 3,300千円、間接経費: 990千円)
2022年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2021年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
2020年度: 1,430千円 (直接経費: 1,100千円、間接経費: 330千円)
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| キーワード | Depth-Depth Matching / デプスカメラ / 臓器移動追従 / 外科手術ナビゲータ / 臓器変形追従 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
この研究では、位置と姿勢が異なる同形の仮想肝臓と実肝臓を正確に重ね合わせるため、“Depth-Depth Matching”（仮想デプス画像と実デプス画像の差を最小化する）や"SLAM（Simultaneous Localization and Mapping）の特徴点変位差"を最小化する。このために最急降下法を利用するが、その重畳点に対するデジタル探索関数（インプリシットなポテンシャル関数）が大域的に単峰であることが最近わかった。
そこでこの安定性に基づき、位置・姿勢のみならず形状についても仮想脳と実脳を正確に重畳させる機能を術中リアルタイムに持たせた脳神経外科手術支援ナビゲータを構築する。
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| 研究成果の概要 |
本研究では、術部の2Dステレオ画像から3D距離画像を抽出するため、マイクロスコープを各倍率でキャリブレーションした。また、マイクロスコープにデプスカメラを直接装着し、オクルージョンのない術部の3Dデプス画像を直接取得し、手術室においてDDMで臓器追従できるようにした。さらに、ハッシュ法で変形にロバストな深度を選択して追従効率を高めたり、複数の画像からキャリブレーションするメタバースシステムを作成し、それと従来の臓器追従ソフトウエアをUnityで統合した。これょり将来、DDM・SLAM・ICPによる臓器追従アルゴリズムの精度を仮想実験で評価する予定である。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
本研究で作成した「Unityに基づくメタバース外科手術ナビゲータ」を利用すると、遠隔下でも有効に医工連携の共同研究が実施できる。ここでは、仮想ステレオカメラをキャリブレーションボードでカメラキャリブレーションするところから、距離画像群、物体点群、特徴点移動ベクトルを抽出するところまで仮想で実験できる。Unityでは、マスター脳の変形や表面テクスチャの貼付が可能であり、変形実験にも利用できる。将来、実臓器を模擬するマスター仮想臓器に仮想臓器を模擬するスレーブ仮想臓器を連動させ、DDM・SLAM・ICPに基づくアルゴリズムの臓器追従精度が評価できるようにしたい。
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