| 研究課題/領域番号 |
20K08997
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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55010:外科学一般および小児外科学関連
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| 研究機関 | 地方独立行政法人神奈川県立病院機構神奈川県立がんセンター(臨床研究所) |
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研究代表者 |
大島 貴 地方独立行政法人神奈川県立病院機構神奈川県立がんセンター(臨床研究所), その他部局等, 部長 (10448665)
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| 研究分担者 |
篠原 尚 兵庫医科大学, 医学部, 教授 (70319549)
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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: 2,340千円 (直接経費: 1,800千円、間接経費: 540千円)
2021年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
2020年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 人工知能技術 / 内視鏡外科手術 / 止血支援システム / 手術支援システム / 人工知能 / 内視鏡手術 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
内視鏡手術が，開腹手術と比較してより問題となるのは出血である。出血は周囲組織を赤く染めることで，解剖構造の認識を著しく低下させて，正確，安全かつ迅速な内視鏡手術の進行を妨げる。さらに，出血量が多くなると、開腹手術への移行が必要となるばかりでなく，術後合併症の増加を招き，長期生存を低下させることが知られている。そこでわれわれは， AIを用いて内視鏡外科手術における出血を自動認識し，外科医が必要とする出血情報を選別，出血したシーンの動画を腹腔鏡のモニターと同一のモニター上で自動逆再生して，止血操作を正確かつ迅速に行う止血支援システムの開発を行い，動物実験による検証を経て，臨床での実用化を目指す。
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| 研究成果の概要 |
腹腔鏡手術における出血をAIが自動認識し、画面上でリピート再生する止血支援システムを構築した。手術で検証した結果、出血の過大、過小検知が認められた。これは、内視鏡システムごとに精度が変動するためと考えられたため、複数種から教師画像を作成し、評価画像に対し医師がアノテーションした画像を正解画像とし、正解画像とAI推論画像を比較しピクセル単位の一致率を求めた。評価指標は、Dice係数を用いた。Dice係数は、画像学習が増すごとに上昇し、0.567に達した。Dice係数は0.8以上であれば、肉眼的には概ね領域が一致するため、これを目標水準として、学習データの拡張を行い、実臨床での有効活用を目指す。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
内視鏡外科手術の躍進は目覚ましいが，内視鏡外科手術でより問題となるのは出血である。出血は、解剖構造の認識を著しく低下させ，正確，安全かつ迅速な手術の進行を妨げる。さらに，出血量が多くなると、開腹手術への移行を余儀なくさせるばかりでなく，術後合併症の増加を招き，長期生存を低下させ、医療費も増大させる。そこでわれわれは， AIにより、出血を自動認識し、外科医が必要とする出血情報を選別して，出血シーンの動画を腹腔鏡のモニターと同一のモニターの右上の画面上で自動逆再生することで，内視鏡外科手術における止血操作を正確且つ迅速に行う止血支援システムの開発がほぼ完成し、臨床での実用化を目指している。
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