| 研究課題/領域番号 |
20K12053
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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62010:生命、健康および医療情報学関連
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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 |
渡邊 郁 大阪電気通信大学, 総合情報学部, 教授 (50298832)
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| 研究分担者 |
沼田 哲史 大阪電気通信大学, 総合情報学部, 准教授 (20411481)
陳 延偉 立命館大学, 情報理工学部, 教授 (60236841)
上善 恒雄 大阪電気通信大学, 総合情報学部, 教授 (70388396)
埜中 正博 関西医科大学, 医学部, 教授 (90577462)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 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 |
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 | ブレインシフト / 臓器変形 / OpenCV / 特徴点 / メタバース空間 / SLAM / 脳モデリング / 手術ナビゲータ / DICOM特徴点 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
本研究の概要は以下の通りである。①同一患者のCTとMRIのDICOM（Digital Imaging and COmmunications in Medicine）を領域分割する。②CTやMRIの明瞭領域データを教師としてCTやMRIのDICOMを強化学習し、正確に領域分割（濃淡値の正規化・明瞭化）する。また、3D Slicerで手術前後の領域分割したDICOMの大きさ・位置姿勢を合わせる。③DICOMの大きさ・位置姿勢を合わせ、手術前後の膨大な3D特徴点対応を抽出する。④3D特徴点対応を利用してDICOMボクセルの物理パラメータを同定し、脳の変形モデリングを作成する。
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| 研究成果の概要 |
術前術後のDICOMにおいて3D特徴点やその対応を抽出し、術中に発生するブレインシフトを正確に検知できるソフトウエアを構築した。CTとMRIが得意とするDICOM領域から教師付き機械学習で苦手とする領域の抽出およびそれらの重畳、術前術後MRI-DICOMにおける3D特徴点マッピングによるブレインシフトの検出などの自動化が達成された。一方、研究当初から新型コロナウイルス感染症が発生し、大学や病院が長くにわたりロックアウトされた。このことから、本研究では、このようなDX化も研究に取り入れ、外科手術メタバース空間を構築し、そのもとで医師が遠隔で外科手術のカンファレンスできる研究を加えた。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
病院では、多数のDICOMがCTやMRIで撮像・保存されている。そこで、CTやMRIが個々に得意な領域(悪性腫瘍・骨・動脈瘤・神経・血管など)を撮像したDICOMを重畳させる。次に、術前術後のDICOMペア間で3D特徴点マッピングを抽出する。これより、外科手術ナビゲーションにおいて医師に術中の臓器変形が提示できる可能性が開ける。医師は患者の手術が正確に実施でき、患者の術後の生活の質を高めることができる。また、新型コロナウイルス感染症よりDXの重要性が認識された。そこで、CTやMRI由来のDICOMを合し、それを遠隔カンファレンスで医師が利用できるような外科手術用のメタバース空間を構築した。
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